Com base na estratégia de rastreamento de reversão de média móvel dupla
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia de rastreamento de inversão de dupla linha de equilíbrio é uma estratégia de negociação quantitativa que utiliza o cruzamento de médias móveis como sinal de negociação. A estratégia combina o diferencial de linha de equilíbrio rápida e lenta do indicador MACD e sua linha de sinal, bem como o julgamento da proporção de volume de transação, formando um sinal de negociação para capturar oportunidades de inversão de mercado.
Princípio da estratégia
Esta estratégia determina principalmente a relação entre a linha rápida e a linha lenta, gerando um sinal de cotação quando a linha rápida atravessa a linha lenta e um sinal de cotação quando a linha rápida atravessa a linha lenta. Além disso, também combina o estado de cotação do MACD com o estado de cotação do MACD, a relação entre o valor de cotação e a linha de sinalização, a cotação do volume de transação e outros fatores para determinar o estado de cotação do mercado.
Especificamente, a estratégia julga o tamanho e a direção do diferencial MACD, o cruzamento do diferencial e da linha de sinal, a coincidência ou a contradição do diferencial e da linha de sinal. Essas situações refletem a característica de subida e queda do subida e queda do mercado.
A estratégia de negociação é criada quando se julga que o diferencial e a linha de sinal mostram um sinal de reversão do mercado e o volume de transação corresponde a uma confirmação de reversão do mercado.
Vantagens estratégicas
- A teoria do reptilianismo é baseada em um ponto de inflexão do mercado através de um cruzamento de duas linhas de equilíbrio.
- Combinação de juízos de tráfego para evitar falsas brechas
- Indicador MACD para avaliar a subsecção e identificar os traços de rebote
- Parameters Alta flexibilidade nas políticas de controle parcial
Riscos e soluções
O cruzamento de duas linhas equidistantes causa o problema do whipsaw.
- Ajustar o parâmetro da linha média e aumentar o Threshold
O volume de transações não filtrou completamente a falsa descoberta
- Combinação de indicadores secundários como OBV para determinar a tendência real de volume de negócios
Não é possível avaliar a profundidade e a intensidade da subseção
- Aumentar o Stop Loss e avaliar o suporte crítico
Direção de otimização
Modelos de aprendizagem de máquina em vez de regras de julgamento
- Melhorar a robustez das estratégias e reduzir a sobre-adaptação
Aumentar as técnicas de prevenção de danos
- Bloquear parte dos lucros e reduzir os riscos
A combinação de indicadores de emoção e análise de mensagens
- Melhorar a precisão do modelo
Transplante para outras variedades e mercados
- Estratégias de teste de escalabilidade
Resumir
A estratégia de rastreamento de inversão de dupla linha de equilíbrio leva em consideração o indicador de linha de equilíbrio, o indicador MACD e o indicador de volume de transação, e cria uma posição de retenção selecionando o sinal de inversão apropriado. Há muito espaço para otimização da estratégia, que pode aumentar ainda mais a estabilidade e a taxa de retorno da estratégia por meio de aprendizado de máquina e controle de vento.
/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true)
signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10)
fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)
buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
//plot(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume")
//plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low
getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
getBuyerVolBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if buyVolume[i] > sellVolume[i]
j += 1
j
getSellerVolBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if sellVolume[i] > buyVolume[i]
j += 1
j
getVolBias(lookBack) =>
float b = 0
float s = 0
for i = 1 to lookBack
b += buyVolume[i]
s += sellVolume[i]
b > s
getSignalBuyerBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] > signalBiasValue
j += 1
j
getSignalSellerBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] < ( 0 - signalBiasValue )
j += 1
j
getSignalNoBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0 - signalBiasValue )
j += 1
j
getPriceRising(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if close[i] > close[i + 1]
j += 1
j
getPriceFalling(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if close[i] < close[i + 1]
j += 1
j
getRangeNarrowing(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1]
j+= 1
j
getRangeBroadening(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1]
j+= 1
j
bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0 and signalSlope[1] > 0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0
bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0
bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0
bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )
bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0
bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0 - macdBiasValue )
bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)
bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )
// 7.48 Profit 52.5%
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
strategy.entry("Short1", strategy.short)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - 0.75, stop=strategy.position_avg_price + 0.5)
// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
strategy.entry("Long1", strategy.long)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + 0.75, stop=strategy.position_avg_price - 0.5)