Многофакторная количественная стратегия торговли

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-31 13:55:37
Тэги:

Обзор

Это количественная стратегия торговли, которая включает в себя несколько технических индикаторов. Она сочетает в себе скользящие средние, MACD, полосы Боллинджера, RSI и другие индикаторы для реализации многофакторной модели автоматической торговли.

Логика стратегии

Торговые сигналы этой стратегии состоят из следующих частей:

Золотой крест и смертный крест двойных скользящих средних
Перекрестки нулевой линии MACD
Перевертывания верхней и нижней колеи полос Боллинджера
Перекуп и перепродажа

Когда вышеперечисленные индикаторы одновременно выпускают сигналы купли или продажи, стратегия принимает соответствующие длинные или короткие решения.

В частности, когда быстрый скользящий средний пересекает медленный, гистограммы MACD начинают увеличиваться, RSI отскакивает из зоны перепроданности, а цена приближается к нижней рельсе полос Боллинджера, это считается сигналом обратного тренда для длинного входа.

И когда быстрый MA пересекает медленный MA, гистограммы MACD начинают снижаться, RSI падает из зоны перекупленности, и цена достигает верхних полос Боллинджера, это рассматривается как краткосрочное верхнее изменение для короткого входа.

Сочетая сигналы из нескольких индикаторов, можно эффективно отфильтровать ложные сигналы и улучшить стабильность стратегии.

Анализ преимуществ

Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в том, что она использует многофакторную модель торговли, что повышает надежность сигналов, стабильность и рентабельность стратегии.

Многофакторная модель может эффективно проверять торговые сигналы друг с другом и уменьшать помехи от фальшивых сигналов.
Показатели из разных категорий могут охватить более полные характеристики движения рынка и сделать более точные суждения.
Сочетание нескольких показателей может сгладить колебания отдельных и обеспечить более стабильную доходность.
Показатели и их вес в комбинации могут быть гибко скорректированы для адаптации стратегии к различным рыночным условиям.

Анализ рисков

Некоторые риски этой стратегии должны быть рассмотрены:

Сложное сочетание нескольких показателей требует точной настройки параметров и испытаний, в противном случае это может вызвать недействительные сигналы.
Поскольку производительность одного продукта может быть недостаточно стабильной, для диверсификации рисков необходимо создать портфель, состоящий из подходящих продуктов.
Механизмы размещения позиций и остановки потерь должны строго контролироваться для ограничения потерь в экстремальных рыночных условиях.

Руководство по оптимизации

Некоторые направления этой стратегии можно оптимизировать:

Испытать комбинации нескольких показателей для выявления оптимальных параметров, таких как подразумеваемая волатильность, объем и т.д.
Использование методов машинного обучения для автоматического создания оптимальных комбинаций индикаторов и наборов параметров.
Делайте больше обратных тестов и оптимизации в более длительные временные рамки, корректируйте весы соответственно для разных этапов рынка.
Включить инструменты управления рисками для строгого контроля потерь на отдельных сделках и общих позициях.

Заключение

Эта стратегия в полной мере использует преимущества различных технических показателей и формирует многофакторную модель, которая эффективно повышает точность сигналов.

/*backtest
start: 2023-12-31 00:00:00
end: 2024-01-30 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Математическая Торговая Система с Ишимоку, TP/SL, ADX, RSI, OBV", shorttitle="МТС Ишимоку TP/SL ADX RSI OBV", overlay=true)

is_short_enable = input(0, title="Короткие сделки")
is_long_enable = input(1, title="Длинные сделки")

// Входные параметры для скользящих средних
fast_length = input(21, title="Быстрый период")
slow_length = input(26, title="Медленный период")

// Входные параметры для Ишимоку
tenkan_length = input(9, title="Тенкан-сен")
kijun_length = input(26, title="Киджун-сен")
senkou_length = input(52, title="Сенкоу-спан B")

// Входные параметры для ADX
adx_length = input(14, title="ADX период")
adx_level = input(30, title="ADX уровень")

// Входные параметры для RSI
rsi_length = input(14, title="RSI период")
rsi_overbought = input(70, title="RSI перекупленность")
rsi_oversold = input(30, title="RSI перепроданность")

// Входные параметры для OBV
obv_length = input(14, title="OBV период")

// Вычисление скользящих средних
fast_ma = ta.sma(close, fast_length)
slow_ma = ta.sma(close, slow_length)

// Вычисление Ишимоку
tenkan_sen = ta.sma(high + low, tenkan_length) / 2
kijun_sen = ta.sma(high + low, kijun_length) / 2
senkou_span_a = (tenkan_sen + kijun_sen) / 2
senkou_span_b = ta.sma(close, senkou_length)

// Вычисление ADX
[diplus, diminus, adx_value] = ta.dmi(14, adx_length)

// Вычисление RSI
rsi_value = ta.rsi(close, rsi_length)

// Вычисление OBV
f_obv() => ta.cum(math.sign(ta.change(close)) * volume)
f_obv_1() => ta.cum(math.sign(ta.change(close[1])) * volume[1])
f_obv_2() => ta.cum(math.sign(ta.change(close[2])) * volume[2])
f_obv_3() => ta.cum(math.sign(ta.change(close[3])) * volume[3])
obv_value = f_obv()

price_is_up = close[1] > close[3] 
price_crossover_fast_ma = close > fast_ma
fast_ma_is_up = ta.sma(close[1], fast_length) > ta.sma(close[3], fast_length)
rsi_is_trand_up = ta.rsi(close[1], rsi_length) > ta.rsi(close[3], rsi_length)
rsi_is_upper_50 = rsi_value > 50
obv_is_trand_up = f_obv_1() > f_obv_3() and obv_value > ta.sma(obv_value, obv_length)
is_up = price_is_up and price_crossover_fast_ma and fast_ma_is_up and rsi_is_trand_up and rsi_is_upper_50 and obv_is_trand_up

fast_ma_is_down = close < fast_ma
rsi_is_trend_down =  ta.rsi(close[1], rsi_length) < ta.rsi(close[2], rsi_length)
rsi_is_crossover_sma = rsi_value < ta.sma(rsi_value, rsi_length)
obv_is_trend_down =  f_obv_1() < f_obv_2()
obv_is_crossover_sma = obv_value < ta.sma(obv_value, obv_length)
is_down = fast_ma_is_down and rsi_is_trend_down and rsi_is_crossover_sma and obv_is_trend_down and obv_is_crossover_sma

//----------//
// MOMENTUM //
//----------//
ema8 = ta.ema(close, 8)
ema13 = ta.ema(close, 13)
ema21 = ta.ema(close, 21)
ema34 = ta.ema(close, 34)
ema55 = ta.ema(close, 55)

longEmaCondition = ema8 > ema13 and ema13 > ema21 and ema21 > ema34 and ema34 > ema55
exitLongEmaCondition = ema13 < ema55

shortEmaCondition = ema8 < ema13 and ema13 < ema21 and ema21 < ema34 and ema34 < ema55
exitShortEmaCondition = ema13 > ema55

// ----------  //
// OSCILLATORS //
// ----------- //
rsi = ta.rsi(close, 14)
longRsiCondition = rsi < 70 and rsi > 40
exitLongRsiCondition = rsi > 70

shortRsiCondition = rsi > 30 and rsi < 60
exitShortRsiCondition = rsi < 30

// Stochastic
length = 14, smoothK = 3, smoothD = 3
kFast = ta.stoch(close, high, low, 14)
dSlow = ta.sma(kFast, smoothD)

longStochasticCondition = kFast < 80
exitLongStochasticCondition = kFast > 95

shortStochasticCondition = kFast > 20
exitShortStochasticCondition = kFast < 5

// Логика входа и выхода
longCondition = longEmaCondition and longRsiCondition and longStochasticCondition and strategy.position_size == 0
exitLongCondition = (exitLongEmaCondition or exitLongRsiCondition or exitLongStochasticCondition) and strategy.position_size > 0

shortCondition = shortEmaCondition and shortRsiCondition and shortStochasticCondition and strategy.position_size == 0
exitShortCondition = (exitShortEmaCondition or exitShortRsiCondition or exitShortStochasticCondition) and strategy.position_size < 0

enter_long = (ta.crossover(close, senkou_span_a) or is_up) and longCondition
enter_short = (ta.crossunder(close, senkou_span_a) or is_down) and shortCondition

exit_long = ((ta.crossunder(fast_ma, slow_ma) or ta.crossunder(close, senkou_span_b) or enter_short) or exitLongCondition) 
exit_short = ((ta.crossover(fast_ma, slow_ma) or ta.crossover(close, senkou_span_b) or enter_long) or exitShortCondition)

// Выполнение сделок
if is_long_enable == 1
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=enter_long)
    strategy.close("Long", when=exit_long)

if is_short_enable == 1
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=enter_short)
    strategy.close("Short", when=exit_short)

Больше