Стратегия обратного тестирования радужного осциллятора

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-26 15:08:17
Тэги:

Обзор

Стратегия обратного тестирования радужного осциллятора - это количественная стратегия торговли, основанная на индикаторе радужного осциллятора. Эта стратегия оценивает направление тренда и силу рынка путем расчета отклонения между ценой и скользящей средней для определения длинных и коротких позиций.

Логика стратегии

Основным показателем этой стратегии является радужный осциллятор (RO), который рассчитывается следующим образом:

RO = 100 * ((Close - 10-day Moving Average) / (HHV(High, N) - LLV(Low, N)))

где 10-дневная скользящая средняя - это простая скользящая средняя цены закрытия за последние 10 периодов. Этот показатель отражает отклонение цены относительно собственной скользящей средней. Когда RO > 0, это означает, что цена выше скользящей средней, бычий сигнал; когда RO < 0, это означает, что цена ниже скользящей средней, медвежий сигнал.

В стратегии также рассчитывается вспомогательный показатель - пропускная способность (RB), который рассчитывается как:

RB = 100 * ((Highest value of moving averages - Lowest value of moving averages) / (HHV(High, N) - LLV(Low, N)))

RB отражает ширину между скользящими средними. Чем больше RB, тем больше колебания цены, и наоборот, цена более стабильна.

Согласно значениям показателей RO и RB, стратегия оценивает степень отклонения цен и стабильность рынка и генерирует торговые сигналы для длинных и коротких позиций.

Преимущества

Преимущества этой стратегии:

Суждение по двум показателям избегает ограничений суждения по одному показателю.
Может одновременно оценивать ценовые тенденции и стабильность рынка.
Простые в расчете, понятные и реализуемые.
Визуализированные индикаторы образуют эффект "Радуга", который интуитивно понятен и легко читается.

Риски

Эта стратегия также сопряжена с некоторыми рисками:

Неправильное настройка параметров индикаторов RO и RB может привести к ошибочным торговым сигналам.
Стратегии двойной скользящей средней, как правило, генерируют ложные сигналы и частую торговлю.
Неправильный период обратного тестирования и выбор продукта повлияют на эффективность стратегии.
Стоимость торговли не учитывается, фактические результаты могут быть плохими.

Контрмеры:

Оптимизировать параметры для показателей RO и RB.
Добавьте условия фильтрации, чтобы избежать частой торговли.
Выберите подходящий цикл и разновидность обратного тестирования.
Вычислить и рассмотреть затраты на транзакции.

Оптимизация

Стратегия также может быть оптимизирована следующими способами:

Добавьте гладкую функцию к индикатору RO, чтобы избежать резких колебаний.
Добавьте стратегию стоп-лосса для контроля одиночных потерь.
Комбинировать с другими показателями для торговли портфелем для повышения прибыльности.
Добавить модель машинного обучения для прогнозирования и оценки эффективности показателей.
Оптимизировать параметры для различных сортов для улучшения адаптивности.

Заключение

Стратегия обратного тестирования Rainbow Oscillator оценивает тенденции рынка и стабильность путем расчета отклонения между ценами и скользящими средними, и использует эту информацию для принятия решений о длинной / короткой торговле. Эта стратегия интуитивна, проста в реализации и имеет некоторую практическую ценность.

/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/03/2018
// Ever since the people concluded that stock market price movements are not 
// random or chaotic, but follow specific trends that can be forecasted, they 
// tried to develop different tools or procedures that could help them identify 
// those trends. And one of those financial indicators is the Rainbow Oscillator 
// Indicator. The Rainbow Oscillator Indicator is relatively new, originally 
// introduced in 1997, and it is used to forecast the changes of trend direction.
//
// As market prices go up and down, the oscillator appears as a direction of the 
// trend, but also as the safety of the market and the depth of that trend. As 
// the rainbow grows in width, the current trend gives signs of continuity, and 
// if the value of the oscillator goes beyond 80, the market becomes more and more 
// unstable, being prone to a sudden reversal. When prices move towards the rainbow 
// and the oscillator becomes more and more flat, the market tends to remain more 
// stable and the bandwidth decreases. Still, if the oscillator value goes below 20, 
// the market is again, prone to sudden reversals. The safest bandwidth value where 
// the market is stable is between 20 and 80, in the Rainbow Oscillator indicator value. 
// The depth a certain price has on a chart and into the rainbow can be used to judge 
// the strength of the move.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
//  - For purpose educate only
//  - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Rainbow Oscillator Backtest")
Length = input(2, minval=1)
LengthHHLL = input(10, minval=2, title="HHV/LLV Lookback")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xMA1 = sma(close, Length)
xMA2 = sma(xMA1, Length)
xMA3 = sma(xMA2, Length)
xMA4 = sma(xMA3, Length)
xMA5 = sma(xMA4, Length)
xMA6 = sma(xMA5, Length)
xMA7 = sma(xMA6, Length)
xMA8 = sma(xMA7, Length)
xMA9 = sma(xMA8, Length)
xMA10 = sma(xMA9, Length)
xHH = highest(close, LengthHHLL)
xLL = lowest(close, LengthHHLL)
xHHMAs = max(xMA1,max(xMA2,max(xMA3,max(xMA4,max(xMA5,max(xMA6,max(xMA7,max(xMA8,max(xMA9,xMA10)))))))))
xLLMAs = min(xMA1,min(xMA2,min(xMA3,min(xMA4,min(xMA5,min(xMA6,min(xMA7,min(xMA8,min(xMA9,xMA10)))))))))
xRBO = 100 * ((close - ((xMA1+xMA2+xMA3+xMA4+xMA5+xMA6+xMA7+xMA8+xMA9+xMA10) / 10)) / (xHH - xLL))
xRB = 100 * ((xHHMAs - xLLMAs) / (xHH - xLL))
clr = iff(xRBO >= 0, green, red)
pos = iff(xRBO > 0, 1,
       iff(xRBO < 0, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xRBO, color=clr, title="RO", style= histogram, linewidth=2)
p0 = plot(0, color = gray, title="0")
p1 = plot(xRB, color=green, title="RB")
p2 = plot(-xRB, color=red, title="RB")
fill(p1, p0, color=green)
fill(p2, p0, color=red)

Больше