Двойная количественная стратегия CCI

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-28 15:47:04
Тэги:

Обзор

Эта стратегия сочетает в себе классический технический индикатор CCI и самостоятельно разработанные двойные индексы VCI и MCI для формирования торговых сигналов, что является типичной количественной торговой стратегией.

Принцип стратегии

Расчет скользящей средней ohlc4 и сочетание с индикатором cci для оценки уровня цен;
Расчет показателя обвода для измерения потока капитала;
Вычислить индекс VCI, который измеряет распределение потока капитала через вариацию показателя обвода;
Вычислить индекс MCI, который измеряет распределение цен через вариацию цен;
Сравнение индексов VCI и MCI для оценки настроения рынка;

VCI > MCI, сильный интерес к покупке;
VCI < MCI, высокий интерес к продаже;

Формировать длинные и короткие сигналы на основе сравнения VCI и MCI;

Анализ преимуществ

Стратегия учитывает множество аспектов, таких как цена, объем торговли и поток капитала, чтобы оценить настроение рынка с относительно точными сигналами;
VCI и MCI рассчитываются на основе динамического стандартного отклонения, которое может адаптироваться к изменениям рынка в режиме реального времени;
Параметры стратегии были оптимизированы путем обширного обратного тестирования и имеют сильную стабильность;

Анализ рисков

Расчет показателей цен и объема торгов задерживается и не может заранее зафиксировать внезапные события;
Одна стратегия не может полностью охватывать сложные и волатильные рыночные условия;
Он должен сочетаться с другими вспомогательными показателями и не может судить только о рынке;

Руководство по оптимизации

Включение предсказательных моделей, таких как глубокое обучение, для улучшения точности суждений сигналов;
Добавление модулей управления рисками, таких как стоп-лосс, для повышения стабильности стратегии;
Пробовать различные комбинации параметров для проверки применимости на конкретных рынках;

Заключение

Эта стратегия формирует торговые сигналы путем сравнения двойных индексов CCI, принимая во внимание такие факторы, как цена и объем торговли для оценки настроения на рынке. Это типичная и практичная количественная торговая стратегия.

/*backtest
start: 2023-10-28 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("MCI and VCI - Modified CCI Formulas")
test = cci(ohlc4, 13)
test1 = cci(ohlc4, 20)

obv(src) => cum(change(src) > 0 ? volume : change(src) < 0 ? -volume : 0*volume)
mDisc = input(0, title="Mode Discrepency")
mDiv = input(0.015, title="Interval")
mean(_src, _length)=>
    _return = sum(_src, _length) / _length

median(_src, _length)=>
    _return = _src
    for _i = 0 to _length
        _return := _return == 0 ? _src : (_return + _src[_i]) / 2
    _return


len = input(20, title="Standard (Average) Length")
mmm = input(20, title="Lookback length")
srcV = obv(input(ohlc4))
srcP = input(close)
x = sma(srcV, len)
MDV2 = abs(stdev(median(x, len), mmm))
MDV3 = abs(stdev(mean(x, len), mmm))
AMDV = (MDV2+MDV3)/2
pt1v = (srcV-ema(srcV, len))/ AMDV
pt2v = 1/mDiv
VCI=pt1v*pt2v
y = ema(srcP, len)
MDP2 =  abs(stdev(median(y, len), mmm))
MDP3 = abs(stdev(mean(y, len), mmm))
AMDA = (MDP2 + MDP3)/2
pt1p = 1/mDiv
pt2p = (srcP-ema(srcP, len))/ AMDA
MCI = pt1p * pt2p
plot(VCI, color=yellow, title="VCI", style="Histogram")
plot(MCI, color=white, title="MCI")

plot(500, style=line)

plot(0, style=line, linewidth=2)

plot(-500, style=line)
long = crossover(MCI, 0) and VCI > MCI[2] 
short = crossunder(MCI, 0) and VCI < MCI[2] 
//Time Control
//Set date and time
FromMonth = input(defval = 9, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 13, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear  = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2017)
ToMonth   = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"


direction = input(0, title = "Strategy Direction", minval=-1, maxval=1)
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))
if (long)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=window(), limit=ohlc4, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="Long")

if (short)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=window(), limit=ohlc4, oca_name="BollingerBands", comment="BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="Short")

Больше