Estratégia de acompanhamento da inversão da média móvel dupla

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-20 17:08:43
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Resumo

A estratégia de rastreamento de reversão de média móvel dupla é uma estratégia quantitativa de negociação que utiliza cruzamento de média móvel como sinais de negociação.

Estratégia lógica

A estratégia julga principalmente a relação entre a linha rápida e a linha lenta. Ela gera um sinal de compra quando a linha rápida cruza acima da linha lenta e um sinal de venda quando a linha rápida cruza abaixo da linha lenta. Além disso, também julga de forma abrangente o status longo/curto do mercado com base no estado longo/curto do valor da diferença MACD, a relação entre a diferença e a linha de sinal, a situação longa/curta dos volumes de negociação, etc.

Especificamente, a estratégia julga o tamanho e a direção do valor da diferença MACD, o cruzamento entre a diferença e a linha de sinal, a direção consistente ou oposta entre a diferença e a linha de sinal, etc. Essas situações refletem as características de recuperação do submercado após uma queda.

Quando a diferença e a linha de sinal mostrarem sinais de reversão do mercado, e os volumes de negociação corresponderem para confirmar a reversão do mercado, serão gerados sinais de negociação.

Vantagens

Utilização de duplos cruzamentos de médias móveis para determinar pontos de reversão do mercado, base teórica sólida
Incorporar o julgamento do volume de negociação para evitar falsos breakouts
O indicador MACD avalia o sentimento da subsecção, identifica características de rebote
Alta flexibilidade dos parâmetros

Riscos e soluções

Problema da serra causado pelo cruzamento da média móvel
- Ajustar os parâmetros da média móvel, aumentar o limiar
Volumes de negociação incapazes de filtrar completamente falsos breakouts
- Incorporar indicadores secundários como o OBV para avaliar as tendências do volume de negociação real
Incapaz de avaliar a profundidade e a força do ajuste da subsecção
- Aumentar o stop loss, avaliar áreas de apoio importantes

Orientações de otimização

Utilize modelos de aprendizagem de máquina em vez de julgamentos baseados em regras
- Melhorar a robustez da estratégia, reduzir o excesso de adaptação
Aumentar as técnicas de stop loss e take profit
- Bloquear lucros parciais, reduzir riscos
Incorporar indicadores de sentimento, análise de notícias
- Melhorar a precisão do julgamento do modelo
Porto para outros produtos, mercados
- Extensão da estratégia de ensaio

Resumo

A estratégia de rastreamento de reversão de média móvel dupla considera de forma abrangente indicadores como médias móveis, MACD e volumes de negociação. Ao capturar seus sinais de reversão, pontos de reversão apropriados são selecionados para estabelecer posições.

/*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)

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