Baseado em estratégia de negociação quantitativa multifatorial
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia é uma estratégia de negociação quantitativa que combina vários indicadores técnicos. Ele combina vários indicadores, como médias móveis, MACD, Brinks e RSI, para realizar negociações automatizadas impulsionadas por modelos multifatoriais.
Princípio da estratégia
Os sinais de negociação da estratégia são provenientes das seguintes partes:
- Média móvel dupla forma um garfo de ouro
- O MACD forma uma ruptura no eixo zero e uma ruptura no eixo zero
- Brin volta para cima e para baixo
- RSI inverterá a zona de compra e venda
Quando os indicadores acima mencionados emitem sinais de compra ou venda ao mesmo tempo, a estratégia executa a correspondente operação de compra e abertura de posição ou venda de posição.
Especificamente, quando a média móvel rápida atravessa a média móvel lenta e os histogramas MACD apresentam crescimento de coluna, o RSI se recupera da zona de superalimento e o preço se aproxima do trajeto de baixa de Brin, o que gera um sinal de compra.
Quando a média móvel rápida atravessa a média móvel lenta, os histogramas MACD apresentam uma redução da coluna, o RSI desce da zona de super-compra e o preço está próximo da faixa de Brin para se aproximar da linha de cima, gerando um sinal de venda.
Com a combinação de vários indicadores, os sinais emitidos podem filtrar os falsos sinais e melhorar a estabilidade da estratégia.
Análise de vantagens
A principal vantagem desta estratégia é que ela utiliza um modelo de negociação multifatorial, que pode aumentar a confiabilidade do sinal e aumentar a estabilidade e a taxa de retorno da estratégia.
Modelos multifatoriais podem verificar sinais de transação entre si, reduzindo efetivamente a interferência de sinais falsos.
As diferentes categorias de indicadores permitem capturar as características mais abrangentes do mercado, permitindo um julgamento mais preciso.
A combinação de múltiplos fatores pode suavizar a característica de oscilação existente em um único indicador, garantindo ganhos mais estáveis.
A flexibilidade de ajustar os indicadores do portfólio e a ponderação de cada indicador para uma estratégia personalizada para diferentes mercados.
Análise de Riscos
A estratégia também apresenta alguns riscos que devem ser lembrados:
Complicadas combinações de vários indicadores, configuração de parâmetros e seleção de indicadores exigem cálculos e testes precisos, ou são propensos a falhas.
A eficácia de uma única variedade pode ser instável, e é necessário selecionar a combinação de variedades apropriada para o comércio entre variedades, dispersando o risco de uma única variedade.
A necessidade de controlar rigorosamente o tamanho das posições e as estratégias de parada de perdas para evitar a expansão dos prejuízos causados por situações extremas.
Direção de otimização
A estratégia pode ser otimizada de várias maneiras:
Teste mais combinações de indicadores para encontrar o melhor parâmetro. Introduza outros indicadores, como taxa de flutuação, volume de transação, etc.
A utilização de métodos de aprendizagem de máquina para a geração automática de combinações de estratégias e configurações de parâmetros ótimos.
Teste e otimize em escalas de tempo mais longas, ajustando os pesos para diferentes fases do mercado.
Combinado com ferramentas de gestão de risco, controle rigoroso de stop loss e posições globais.
Resumir
A estratégia utiliza vários indicadores de negociação para formar um modelo multifator, aproveitando efetivamente as vantagens de diferentes indicadores, aumentando a capacidade de julgamento de sinais. Ao mesmo tempo, é necessário prestar atenção à prevenção de riscos, através da otimização e atualização de parâmetros que podem melhorar continuamente a estabilidade e a rentabilidade da estratégia.
/*backtest
start: 2023-12-31 00:00:00
end: 2024-01-30 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Математическая Торговая Система с Ишимоку, TP/SL, ADX, RSI, OBV", shorttitle="МТС Ишимоку TP/SL ADX RSI OBV", overlay=true)
is_short_enable = input(0, title="Короткие сделки")
is_long_enable = input(1, title="Длинные сделки")
// Входные параметры для скользящих средних
fast_length = input(21, title="Быстрый период")
slow_length = input(26, title="Медленный период")
// Входные параметры для Ишимоку
tenkan_length = input(9, title="Тенкан-сен")
kijun_length = input(26, title="Киджун-сен")
senkou_length = input(52, title="Сенкоу-спан B")
// Входные параметры для ADX
adx_length = input(14, title="ADX период")
adx_level = input(30, title="ADX уровень")
// Входные параметры для RSI
rsi_length = input(14, title="RSI период")
rsi_overbought = input(70, title="RSI перекупленность")
rsi_oversold = input(30, title="RSI перепроданность")
// Входные параметры для OBV
obv_length = input(14, title="OBV период")
// Вычисление скользящих средних
fast_ma = ta.sma(close, fast_length)
slow_ma = ta.sma(close, slow_length)
// Вычисление Ишимоку
tenkan_sen = ta.sma(high + low, tenkan_length) / 2
kijun_sen = ta.sma(high + low, kijun_length) / 2
senkou_span_a = (tenkan_sen + kijun_sen) / 2
senkou_span_b = ta.sma(close, senkou_length)
// Вычисление ADX
[diplus, diminus, adx_value] = ta.dmi(14, adx_length)
// Вычисление RSI
rsi_value = ta.rsi(close, rsi_length)
// Вычисление OBV
f_obv() => ta.cum(math.sign(ta.change(close)) * volume)
f_obv_1() => ta.cum(math.sign(ta.change(close[1])) * volume[1])
f_obv_2() => ta.cum(math.sign(ta.change(close[2])) * volume[2])
f_obv_3() => ta.cum(math.sign(ta.change(close[3])) * volume[3])
obv_value = f_obv()
price_is_up = close[1] > close[3]
price_crossover_fast_ma = close > fast_ma
fast_ma_is_up = ta.sma(close[1], fast_length) > ta.sma(close[3], fast_length)
rsi_is_trand_up = ta.rsi(close[1], rsi_length) > ta.rsi(close[3], rsi_length)
rsi_is_upper_50 = rsi_value > 50
obv_is_trand_up = f_obv_1() > f_obv_3() and obv_value > ta.sma(obv_value, obv_length)
is_up = price_is_up and price_crossover_fast_ma and fast_ma_is_up and rsi_is_trand_up and rsi_is_upper_50 and obv_is_trand_up
fast_ma_is_down = close < fast_ma
rsi_is_trend_down = ta.rsi(close[1], rsi_length) < ta.rsi(close[2], rsi_length)
rsi_is_crossover_sma = rsi_value < ta.sma(rsi_value, rsi_length)
obv_is_trend_down = f_obv_1() < f_obv_2()
obv_is_crossover_sma = obv_value < ta.sma(obv_value, obv_length)
is_down = fast_ma_is_down and rsi_is_trend_down and rsi_is_crossover_sma and obv_is_trend_down and obv_is_crossover_sma
//----------//
// MOMENTUM //
//----------//
ema8 = ta.ema(close, 8)
ema13 = ta.ema(close, 13)
ema21 = ta.ema(close, 21)
ema34 = ta.ema(close, 34)
ema55 = ta.ema(close, 55)
longEmaCondition = ema8 > ema13 and ema13 > ema21 and ema21 > ema34 and ema34 > ema55
exitLongEmaCondition = ema13 < ema55
shortEmaCondition = ema8 < ema13 and ema13 < ema21 and ema21 < ema34 and ema34 < ema55
exitShortEmaCondition = ema13 > ema55
// ---------- //
// OSCILLATORS //
// ----------- //
rsi = ta.rsi(close, 14)
longRsiCondition = rsi < 70 and rsi > 40
exitLongRsiCondition = rsi > 70
shortRsiCondition = rsi > 30 and rsi < 60
exitShortRsiCondition = rsi < 30
// Stochastic
length = 14, smoothK = 3, smoothD = 3
kFast = ta.stoch(close, high, low, 14)
dSlow = ta.sma(kFast, smoothD)
longStochasticCondition = kFast < 80
exitLongStochasticCondition = kFast > 95
shortStochasticCondition = kFast > 20
exitShortStochasticCondition = kFast < 5
// Логика входа и выхода
longCondition = longEmaCondition and longRsiCondition and longStochasticCondition and strategy.position_size == 0
exitLongCondition = (exitLongEmaCondition or exitLongRsiCondition or exitLongStochasticCondition) and strategy.position_size > 0
shortCondition = shortEmaCondition and shortRsiCondition and shortStochasticCondition and strategy.position_size == 0
exitShortCondition = (exitShortEmaCondition or exitShortRsiCondition or exitShortStochasticCondition) and strategy.position_size < 0
enter_long = (ta.crossover(close, senkou_span_a) or is_up) and longCondition
enter_short = (ta.crossunder(close, senkou_span_a) or is_down) and shortCondition
exit_long = ((ta.crossunder(fast_ma, slow_ma) or ta.crossunder(close, senkou_span_b) or enter_short) or exitLongCondition)
exit_short = ((ta.crossover(fast_ma, slow_ma) or ta.crossover(close, senkou_span_b) or enter_long) or exitShortCondition)
// Выполнение сделок
if is_long_enable == 1
strategy.entry("Long", strategy.long, when=enter_long)
strategy.close("Long", when=exit_long)
if is_short_enable == 1
strategy.entry("Short", strategy.short, when=enter_short)
strategy.close("Short", when=exit_short)