Стратегия торговли криптовалютами с высокой частотой, объединяющая кроссовер TrippleMACD и индекс относительной силы

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-03-22 15:41:46
Тэги:

Обзор

В этой статье представлена высокочастотная стратегия торговли криптовалютами, которая сочетает кроссовер TrippleMACD с индексом относительной силы (RSI). Стратегия использует три набора индикаторов MACD с различными параметрами и средние их сигнальные линии, а также включает индикатор RSI для определения оптимальных сроков покупки и продажи. Стратегия предназначена для автоматизированной торговли в течение 1 минуты, учитывая только длинные сделки. Кроме того, стратегия использует линейную регрессию для выявления фаз консолидации на рынке, избегая сделок во время нестабильных рыночных условий.

Принцип стратегии

Основой этой стратегии является использование трех наборов индикаторов MACD с различными параметрами для захвата сигналов тренда на различных временных масштабах. При среднем значении сигнальных линий этих трех индикаторов MACD можно эффективно сгладить шум, обеспечивая более надежные торговые сигналы. В то же время индикатор RSI используется для подтверждения силы бычьих тенденций. Стратегия генерирует сигнал покупки только тогда, когда все три индикатора MACD показывают бычьи сигналы, а индикатор RSI также подтверждает силу бычьего тренда.

Кроме того, стратегия использует линейную регрессию для выявления фаз консолидации на рынке. Вычислив соотношение верхней и нижней длин теней к длине тела свечей, можно определить, находится ли текущий рынок в состоянии консолидации. Если длина верхней и нижней теней более чем в два раза больше длины тела, рынок считается находящимся в фазе консолидации, и стратегия будет избегать торговли в течение этого времени.

Анализ преимуществ

Многочасовой анализ: используя три набора индикаторов MACD с различными параметрами, стратегия может улавливать сигналы тренда в различных временных масштабах, повышая точность и надежность торгов.
Углаживание сигнала: среднее значение сигнальных линий трех индикаторов MACD эффективно углаживает шум, избегая вводящих в заблуждение сигналов, которые могут быть получены одним индикатором.
Подтверждение тренда: включение индикатора RSI для подтверждения силы бычьих тенденций еще больше повышает надежность торговых сигналов.
Определение консолидации: использование линейной регрессии для определения фаз консолидации на рынке позволяет стратегии избегать торговли в нестабильные рыночные условия, снижая риск стратегии.
Автоматизированная торговля: стратегия предназначена для автоматизированной торговли в течение 1 минуты, что позволяет быстро реагировать на изменения рынка и эффективно выполнять сделки.

Анализ рисков

Оптимизация параметров: стратегия включает в себя несколько параметров, таких как периоды быстрой и медленной линии трех индикаторов MACD и период индикатора RSI. Выбор этих параметров оказывает значительное влияние на производительность стратегии. Если параметры не оптимизированы должным образом, производительность стратегии может снизиться.
Риск чрезмерной адаптации: стратегия может хорошо работать на конкретных исторических данных, но может не адаптироваться к изменениям рынка в фактическом применении, что приводит к неудаче стратегии.
События черного лебедя: стратегия в первую очередь основана на технических показателях и может не адекватно реагировать на значительные фундаментальные события, что может привести к плохим результатам в экстремальных рыночных условиях.

Направление оптимизации

Динамическая корректировка параметров: динамическая корректировка параметров в стратегии, таких как периоды быстрой и медленной линии индикаторов MACD и период индикатора RSI, на основе изменений рыночных условий для адаптации к различным рыночным условиям.
Включение дополнительных индикаторов: в дополнение к существующим индикаторам MACD и RSI следует рассмотреть возможность включения других технических индикаторов, таких как полосы Боллинджера и скользящие средние, для дальнейшего повышения точности и надежности торговых сигналов.
Оптимизация управления рисками: внедрить более комплексные меры управления рисками в стратегию, такие как динамическое стоп-лосс и управление позициями, чтобы снизить общий риск стратегии.
Оптимизация машинного обучения: Использование алгоритмов машинного обучения, таких как нейронные сети и поддерживающие векторные машины, для оптимизации параметров стратегии и правил торговли, повышения адаптивности и надежности стратегии.

Заключение

Эта статья представляет высокочастотную стратегию торговли криптовалютами, которая сочетает в себе кроссовер TrippleMACD с индикатором RSI. Стратегия использует три набора индикаторов MACD с различными параметрами и индикатор RSI для генерации надежных торговых сигналов при использовании линейной регрессии для выявления фаз консолидации на рынке, избегая сделок во время нестабильных рыночных условий. Преимущества стратегии заключаются в многочасовом анализе, сглаживании сигнала, подтверждении тренда консолидации и автоматизированной торговле. Однако она также сталкивается с такими рисками, как оптимизация параметров, перенапряжение и события черного лебедя.

/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//indicator("Triplle",shorttitle="Triplle MACD", overlay=true, scale = scale.none)
//indicator("Triplle","TrippleMACD",true)
strategy(title="TrippleMACD", shorttitle="TrippleMACD + RSI strategy", format=format.price, precision=4, overlay=true)

// RSI 
ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "Bollinger Bands" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

rsiLengthInput = input.int(14, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
rsiSourceInput = input.source(close, "Source", group="RSI Settings")
maTypeInput = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "Bollinger Bands", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA Settings")
maLengthInput = input.int(14, title="MA Length", group="MA Settings")
bbMultInput = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="BB StdDev", group="MA Settings")
showDivergence = input.bool(false, title="Show Divergence", group="RSI Settings")

up = ta.rma(math.max(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
rsiMA = ma(rsi, maLengthInput, maTypeInput)
isBB = maTypeInput == "Bollinger Bands"

//rsiPlot = plot(rsi, "RSI", color=#7E57C2)
//plot(rsiMA, "RSI-based MA", color=color.yellow)
//rsiUpperBand = hline(70, "RSI Upper Band", color=#787B86)
//midline = hline(50, "RSI Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
//rsiLowerBand = hline(30, "RSI Lower Band", color=#787B86)
//fill(rsiUpperBand, rsiLowerBand, color=color.rgb(126, 87, 194, 90), title="RSI Background Fill")
bbUpperBand = plot(isBB ? rsiMA + ta.stdev(rsi, maLengthInput) * bbMultInput : na, title = "Upper Bollinger Band", color=color.green)
bbLowerBand = plot(isBB ? rsiMA - ta.stdev(rsi, maLengthInput) * bbMultInput : na, title = "Lower Bollinger Band", color=color.green)
//fill(bbUpperBand, bbLowerBand, color= isBB ? color.new(color.green, 90) : na, title="Bollinger Bands Background Fill")

//midLinePlot = plot(50, color = na, editable = false, display = display.none)
//fill(rsiPlot, midLinePlot, 100, 70, top_color = color.new(color.green, 0), bottom_color = color.new(color.green, 100),  title = "Overbought Gradient Fill")
//fill(rsiPlot, midLinePlot, 30,  0,  top_color = color.new(color.red, 100), bottom_color = color.new(color.red, 0),      title = "Oversold Gradient Fill")

// Divergence
lookbackRight = 5
lookbackLeft = 5
rangeUpper = 60
rangeLower = 5
bearColor = color.red
bullColor = color.green
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)

plFound = na(ta.pivotlow(rsi, lookbackLeft, lookbackRight)) ? false : true
phFound = na(ta.pivothigh(rsi, lookbackLeft, lookbackRight)) ? false : true
_inRange(cond) =>
	bars = ta.barssince(cond == true)
	rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish
// rsi: Higher Low

rsiHL = rsi[lookbackRight] > ta.valuewhen(plFound, rsi[lookbackRight], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Lower Low

priceLL = low[lookbackRight] < ta.valuewhen(plFound, low[lookbackRight], 1)
bullCondAlert = priceLL and rsiHL and plFound
bullCond = showDivergence and bullCondAlert

// plot(
//      plFound ? rsi[lookbackRight] : na,
//      offset=-lookbackRight,
//      title="Regular Bullish",
//      linewidth=2,
//      color=(bullCond ? bullColor : noneColor)
//      )

// plotshape(
// 	 bullCond ? rsi[lookbackRight] : na,
// 	 offset=-lookbackRight,
// 	 title="Regular Bullish Label",
// 	 text=" Bull ",
// 	 style=shape.labelup,
// 	 location=location.absolute,
// 	 color=bullColor,
// 	 textcolor=textColor
// 	 )

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish
// rsi: Lower High

rsiLH = rsi[lookbackRight] < ta.valuewhen(phFound, rsi[lookbackRight], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Higher High

priceHH = high[lookbackRight] > ta.valuewhen(phFound, high[lookbackRight], 1)

bearCondAlert = priceHH and rsiLH and phFound
bearCond = showDivergence and bearCondAlert

// plot(
// 	 phFound ? rsi[lookbackRight] : na,
// 	 offset=-lookbackRight,
// 	 title="Regular Bearish",
// 	 linewidth=2,
// 	 color=(bearCond ? bearColor : noneColor)
// 	 )

// plotshape(
// 	 bearCond ? rsi[lookbackRight] : na,
// 	 offset=-lookbackRight,
// 	 title="Regular Bearish Label",
// 	 text=" Bear ",
// 	 style=shape.labeldown,
// 	 location=location.absolute,
// 	 color=bearColor,
// 	 textcolor=textColor
// 	 )
// END RSI

// Getting inputs
stopLuse          = input(1.040)
fast_length = input(title = "Fast Length", defval = 5)
slow_length = input(title = "Slow Length", defval = 8)
fast_length2 = input(title = "Fast Length2", defval = 13)
slow_length2 = input(title = "Slow Length2", defval = 21)
fast_length3 = input(title = "Fast Length3", defval = 34)
slow_length3 = input(title = "Slow Length3", defval = 144)
fast_length4 = input(title = "Fast Length3", defval = 68)
slow_length4 = input(title = "Slow Length3", defval = 288)
src = input(title = "Source", defval = close)
signal_length2 = input.int(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 200, defval = 11)
signal_length = input.int(title = "Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input.string(title = "Oscillator MA Type",  defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title = "Signal Line MA Type", defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA"])
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)

fast_ma2 = sma_source == "SMA2" ? ta.sma(src, fast_length2) : ta.ema(src, fast_length2)
slow_ma2 = sma_source == "SMA2" ? ta.sma(src, slow_length2) : ta.ema(src, slow_length2)

fast_ma3 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, fast_length3) : ta.ema(src, fast_length3)
slow_ma3 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, slow_length3) : ta.ema(src, slow_length3)

fast_ma4 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, fast_length3) : ta.ema(src, fast_length3)
slow_ma4 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, slow_length3) : ta.ema(src, slow_length3)

macd = fast_ma - slow_ma
macd2 = fast_ma2 - slow_ma2
macd3 = fast_ma3 - slow_ma3
macd4 = fast_ma4 - slow_ma4

signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
signal2 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd2, signal_length) : ta.ema(macd2, signal_length)
signal3 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd3, signal_length) : ta.ema(macd3, signal_length)
signal4 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd4, signal_length) : ta.ema(macd4, signal_length)
//hist = (macd + macd2 + macd3)/1 - (signal + signal2 + signal3)/1
hist = (macd + macd2 + macd3 + macd4)/4 - (signal + signal2 + signal3 + signal4)/4
signal5 = (signal + signal2 + signal3)/3

sma_signal2 = input.bool(title="Simple MA (Signal Line)", defval=true)

lin_reg = input.bool(title="Lin Reg", defval=true)
linreg_length = input.int(title="Linear Regression Length", minval = 1, maxval = 200, defval = 11)

bopen = lin_reg ? ta.linreg(open, linreg_length, 0) : open
bhigh = lin_reg ? ta.linreg(high, linreg_length, 0) : high
blow = lin_reg ? ta.linreg(low, linreg_length, 0) : low
bclose = lin_reg ? ta.linreg(close, linreg_length, 0) : close

shadow = (bhigh - bclose) + (bopen - blow)
body = bclose - bopen
perc = (shadow/body)
cond2 = perc >=2 and bclose+bclose[1]/2 > bopen+bopen[1]/2

r = bopen < bclose

//signal5 = sma_signal2 ? ta.sma(bclose, signal_length) : ta.ema(bclose, signal_length)
plotcandle(r ? bopen : na, r ? bhigh : na, r ? blow: na, r ? bclose : na, title="LinReg Candles", color= color.green, wickcolor=color.green, bordercolor=color.green, editable= true)
plotcandle(r ? na : bopen, r ? na : bhigh, r ? na : blow, r ? na : bclose, title="LinReg Candles", color=color.red, wickcolor=color.red, bordercolor=color.red, editable= true)
//alertcondition(hist[1] >= 0 and hist < 0, title = 'Rising to falling', message = 'The MACD histogram switched from a rising to falling state')
//alertcondition(hist[1] <= 0 and hist > 0, title = 'Falling to rising', message = 'The MACD histogram switched from a falling to rising state')

green = hist >= 0 ? (hist[1] < hist ? "G" : "GL") : (hist[1] < hist ? "RL" : "R")
Buy = green == "G" and green[1] != "G" and green[1] != "GL" and bopen < bclose and rsi < 55.0 //and not cond2
//StopBuy = (green == "R" or green == "RL" or green == "RL") and bopen > bclose and bopen[1] < bclose[1]
StopBuy = bopen > bclose and bopen[1] < bclose[1] and (green == "G" or green == "GL" or green == "R") and bopen[2] < bclose[2] and bopen[3] < bclose[3]
hists = close[3] < close[2] and close[2] < close[1]
//Buy = green == "RL" and hist[0] > -0.07 and hist[0] < 0.00 and rsi < 55.0 and hists
//StopBuy = green == "GL" or green == "R"
alertcondition(Buy, "Long","Покупка в лонг")
alertcondition(StopBuy, "StopLong","Закрытие сделки")

//hline(0, "Zero Line", color = color.new(#787B86, 50))
plot(hist + (close - (close * 0.03)), title = "Histogram", style = plot.style_line, color = (hist >= 0 ? (hist[1] < hist ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist[1] < hist ? #FFCDD2 : #FF5252)))
plotshape(Buy ? low : na, 'Buy', shape.labelup, location.belowbar , color=color.new(#0abe40, 50), size=size.small, offset=0)
plotshape(StopBuy ? low : na, 'Buy', shape.cross, location.abovebar , color=color.new(#be0a0a, 50), size=size.small, offset=0)
plot(macd4  + (close - (close * 0.01)),   title = "MACD",   color = #2962FF)
plot(signal5 + (close - (close * 0.01)), title = "Signal", color = #FF6D00)

plotchar(cond2 , char='↓', color = color.rgb(0, 230, 119), text = "-")

if (Buy)
    strategy.entry("long", strategy.long)

// if (startShortTrade)
//     strategy.entry("short", strategy.short)

profitTarget = strategy.position_avg_price * stopLuse
strategy.exit("Take Profit", "long", limit=profitTarget)
// strategy.exit("Take Profit", "short", limit=profitTarget)

Больше