Estratégia de curto prazo de regressão linear e média móvel dupla

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-26 12:33:14
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Resumo

Esta estratégia combina indicadores de regressão linear e médias móveis exponenciais duplas para implementar operações de rastreamento de curto prazo. A estratégia estabelece posições curtas quando os preços quebram os trilhos superior e inferior e fecha posições quando os preços quebram novamente. Ao mesmo tempo, esta estratégia também usa médias móveis exponenciais duplas para determinar as tendências de preços como uma condição auxiliar para estabelecer posições.

Princípio da estratégia

Esta estratégia usa principalmente indicadores de regressão linear para determinar as quebras de preços. O indicador de regressão linear é calculado com base nos preços mais altos e mais baixos durante um determinado período usando regressão linear para obter trilhos superiores e inferiores. Quando os preços quebram do trilho superior ou quebram do trilho inferior, acreditamos que é um sinal de negociação.

Além disso, esta estratégia também introduz médias móveis exponenciais duplas para determinar a tendência intercalar. As médias móveis exponenciais duplas podem responder mais rapidamente às mudanças de preço. Quando os preços quebram do trilho superior, se a média móvel exponencial dupla já estiver acima do preço neste momento, isso indica que está atualmente em uma tendência de queda. Vamos estabelecer posições curtas. Quando os preços quebram o trilho superior novamente ou quebram a média móvel exponencial dupla, vamos nivelar as posições.

Em especial, os principais pontos da estratégia incluem:

Calcular a regressão linear dos carris superiores e inferiores
Calcular a média móvel exponencial dupla
Quando o preço se quebrar do trilho superior e a média móvel exponencial dupla estiver acima do preço, estabelecer posições curtas
Quando os preços ultrapassarem novamente a linha superior ou estiverem acima da média móvel exponencial dupla, aplanar posições curtas

Análise das vantagens

Em comparação com a média móvel tradicional e outros indicadores, esta estratégia tem as seguintes vantagens:

Os indicadores de regressão linear podem capturar as alterações de preço mais rapidamente e são mais eficazes como sinais de entrada
As médias móveis exponenciais duplas determinam as tendências de forma mais sensível e podem evitar falhas
A combinação de indicadores e condições duais pode filtrar algum ruído e tornar a negociação mais estável

Análise de riscos

Esta estratégia tem também alguns riscos a considerar:

Os indicadores de regressão linear são sensíveis aos parâmetros e diferentes ciclos podem produzir resultados diferentes.
Média móvel exponencial dupla pode desviar e julgar erroneamente
Estratégias inovadoras podem aumentar os riscos de deslizamento
Em mercados voláteis podem ocorrer aberturas e encerramentos frequentes de posições

Para os riscos acima, podemos resolvê-los por otimização de parâmetros, perda de parada rigorosa, relaxando adequadamente a amplitude de ruptura, etc.

Orientações de otimização

Esta estratégia pode também ser otimizada nos seguintes aspectos:

Otimizar ciclo de regressão linear e ciclo de média móvel exponencial dupla para encontrar a melhor combinação de parâmetros
Adicionar o julgamento da volatilidade dos preços para evitar erros causados por ligeiros avanços de preços
Aumentar as condições auxiliares, tais como o volume de negociação, para garantir a eficácia dos avanços
Estabelecer níveis de stop loss para reduzir perdas únicas
Ajustar parâmetros para variedades específicas

Resumo

Esta estratégia usa abrangentemente indicadores de regressão linear e médias móveis exponenciais duplas, o que tem certas vantagens na teoria e na prática. Melhorias adicionais na estabilidade e resultados da estratégia podem ser alcançados através de otimização e ajuste contínuos. Esta estratégia é adequada para operações de curto prazo e pode trazer um bom alfa para os traders quantitativos.

/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy('LR&SSL_Short', overlay=true)
startP = timestamp(input(2017, "Start Year"), input(12, "Month"), input(17, "Day"), 0, 0)
end   = timestamp(9999,1,1,0,0)
_testPeriod() => true

len = input(title="Period", defval=89)
smaHigh = linreg(high, len, 0)
smaLow = linreg(low, len, -1)
Hlv = 0.0
Hlv := close > smaHigh ? 1 : close < smaLow ? -1 : Hlv[1]
sslDown = Hlv < 0 ? smaHigh : smaLow
sslUp = Hlv < 0 ? smaLow : smaHigh

plot(sslDown, linewidth=2, color=color.red)
plot(sslUp, linewidth=2, color=color.lime)



length = input(200, title="DEMA") 
d1 = ema(close, length)                                               
d2 = 2 * d1 - ema(d1, length)                                         
trendColour = d2 > d1 ? #AAFFAA : #FFAAAA 
dema=sma(d2,length) 

turnGreen = d2 > d1 and d2[1] <= d1[1]  
turnRed   = d2 <= d1 and d2[1] > d1[1]  

up =turnGreen 
down=turnRed 
  
plotshape(down, title="down", style=shape.triangledown,location=location.abovebar, color=color.red, transp=0, size=size.small) 
plotshape(up,  title="up", style=shape.triangleup,location=location.belowbar, color=color.green, transp=0, size=size.small) 
plot(dema, color = trendColour,linewidth=3 ,transp = 0)
bgcolor(close > dema ? color.green : color.red)

strategy.entry("short", strategy.short, when= crossunder(sslUp, sslDown) and dema > close and _testPeriod())
strategy.close("short", when = crossover(sslUp, sslDown) or crossover(close, dema))

Mais.