ChaoZhang
Visão geral
A estratégia é um sistema de negociação quantitativa baseado no Gaussian Channel e no Stochastic RSI. Combinando a regressão da média e o princípio da dinâmica da análise técnica, a estratégia é usada apenas para negociações, não para operações de alavancagem.
Princípio da estratégia
A lógica central da estratégia baseia-se nos seguintes cálculos fundamentais:
- Construção do canal de Gauss: usando o EMA como meio-carril, com o dobro da diferença padrão como largura do canal.
- Calculação do RSI aleatório: primeiro, calcula-se o RSI de 14 ciclos, em seguida, calcula-se o valor máximo e mínimo do RSI em 14 ciclos e, finalmente, calcula-se a posição relativa do RSI atual dentro desse intervalo.
- O sinal de entrada: o preço quebra o canal para baixo ao mesmo tempo em que o indicador RSI aleatório sobe de 20 abaixo.
- Sinais de saída: o preço quebra o canal para cima ou o indicador RSI aleatório quebra para baixo a partir de 80 ou mais.
Vantagens estratégicas
- Mecanismo de dupla confirmação: reduz o impacto de sinais falsos através da combinação de canais de preços e indicadores de movimento.
- Controle de risco perfeito: uso de gerenciamento de posições em percentagem e consideração de custos de transação e fatores de deslizamento.
- Características de regressão de valor médio: o canal de Gauss pode efetivamente capturar a amplitude de flutuação dos preços, aumentando a precisão das transações.
- Adaptabilidade dinâmica: os parâmetros da estratégia podem ser ajustados de forma otimizada de acordo com as diferentes condições do mercado.
Risco estratégico
- Risco de mercado de tendência: em mercados de forte tendência, pode-se fechar posições prematuramente, o que pode levar a perder o grande mercado.
- Sensibilidade de parâmetros: a configuração dos parâmetros de multiplicadores de canais e RSI tem um grande impacto na performance da estratégia.
- Dependência do cenário de mercado: a estratégia tem um bom desempenho em mercados de turbulência, mas pode ter um mau desempenho em mercados unilaterais.
- Risco de atraso no cálculo: há um atraso no cálculo dos indicadores técnicos, o que pode afetar o tempo de negociação.
Direção de otimização da estratégia
- A introdução de parâmetros de adaptação: o multiplicador de canais pode ser ajustado de acordo com a dinâmica da volatilidade do mercado.
- Aumentar a identificação do cenário de mercado: adicionar indicadores de intensidade de tendência, usando diferentes configurações de parâmetros em diferentes cenários de mercado.
- Optimizar a gestão de fundos: pode-se ajustar a proporção de posse de acordo com a dinâmica da intensidade do sinal.
- Melhorar o mecanismo de parada de perdas: aumentar a função de parada de perdas de rastreamento e melhor proteger os lucros.
Resumir
A estratégia, em combinação com o canal de Gauss e o indicador RSI aleatório, constrói um sistema de negociação relativamente estável. A vantagem da estratégia reside no mecanismo de dupla confirmação e no controle perfeito do risco, mas também precisa prestar atenção aos problemas de adaptabilidade a diferentes ambientes de mercado. A estabilidade e a lucratividade da estratégia podem ser ainda melhoradas pela introdução de direções de otimização, como parâmetros de adaptação e identificação do ambiente de mercado.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-02-18 00:00:00
end: 2025-01-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Gaussian Channel with Stochastic RSI", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, slippage=0)
// Gaussian Channel Parameters
gc_length = input.int(20, "Gaussian Channel Length", minval=1)
gc_mult = input.float(2.0, "Gaussian Channel Multiplier", minval=0.1)
middle = ta.ema(close, gc_length)
stdev = ta.stdev(close, gc_length)
upper = middle + gc_mult * stdev
lower = middle - gc_mult * stdev
// Plot Channels
plot(middle, "Middle Line", color=color.blue)
plot(upper, "Upper Channel", color=color.red)
plot(lower, "Lower Channel", color=color.green)
// Stochastic RSI Parameters
rsi_length = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
stoch_length = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
smooth_k = input.int(3, "Smooth %K", minval=1)
oversold = input.int(20, "Oversold Level", minval=0, maxval=100)
overbought = input.int(80, "Overbought Level", minval=0, maxval=100)
// Calculate Stochastic RSI
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
lowest_rsi = ta.lowest(rsi, stoch_length)
highest_rsi = ta.highest(rsi, stoch_length)
stoch_rsi = highest_rsi != lowest_rsi ? (rsi - lowest_rsi) / (highest_rsi - lowest_rsi) * 100 : 0
k = ta.sma(stoch_rsi, smooth_k)
// Entry/Exit Conditions
enterLong = ta.crossover(close, lower) and ta.crossover(k, oversold)
exitLong = ta.crossover(close, upper) or ta.crossunder(k, overbought)
// Strategy Execution
if (time >= timestamp(2018, 01, 01, 0, 0) and time < timestamp(2069, 01, 01, 0, 0))
if enterLong
strategy.entry("Long", strategy.long)
if exitLong
strategy.close("Long")