Трехэкспоненциальная скользящая средняя конвергенция Дивергенция и индекс относительной силы Комбинированный 1-минутный график Криптовалюта Количественная стратегия торговли

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-03-29 11:16:10
Тэги:

Обзор

Эта стратегия сочетает в себе методы тройного экспоненциального движущегося среднего конвергентного дивергенса (Triple MACD) и индекса относительной силы (RSI), специально разработанные для количественной торговли на рынке криптовалют в течение 1 минуты. Основная идея стратегии заключается в том, чтобы улавливать изменения в бычьем и медвежьем импульсе с использованием индикаторов MACD с различными параметрами периода, используя индикатор RSI для подтверждения силы тренда. Средняя оценка трех сигналов MACD позволяет эффективно сглаживать шум, улучшая надежность торговых сигналов. Кроме того, стратегия использует методы линейной регрессии для выявления фаз консолидации на рынке, избегая частых сделок во время бурного ценового действия.

Принципы стратегии

Стратегия использует три индикатора MACD с различными параметрами: периоды быстрой линии 5/13/34 и периоды медленной линии 8/21/144. Она вычисляет разницу между ними, чтобы получить значения MACD. Эти три значения MACD затем усредняются, и окончательная гистограмма MACD получается путем вычитания значения сигнала (N-периодная EMA MACD) из среднего MACD. Одновременно рассчитывается 14-периодный индикатор RSI, чтобы помочь определить силу тренда. Долгий сигнал генерируется, когда средняя гистограмма MACD смещается с отрицательной на положительную, RSI ниже 55, и наблюдается бычье выравнивание.

Анализ преимуществ

Сочетание многопериодных индикаторов MACD объективно отражает изменения тенденций на рынке в разные временные шкалы, что повышает точность определения тенденций.
Интеграция MACD с индикатором RSI формирует строгие условия входа и выхода, что способствует улучшению рентабельности стратегии и контролю за снижением.
Среднее значение сигналов MACD эффективно устраняет ложные сигналы, вызванные частыми колебаниями индикаторов, что делает торговые сигналы более надежными.
Использование линейной регрессии для определения диапазона рынков помогает избежать вступления в сделки во время колебаний рынков, когда тенденция неясна, уменьшая потерю сделок.
На быстро меняющемся рынке криптовалют количественная стратегия торговли на уровне 1 минуты лучше расположена для своевременного использования торговых возможностей, возникающих в результате колебаний рынка.

Анализ рисков

Если рынок остается в состоянии широкого колебания в течение длительного периода, торговые сигналы часто могут стать недействительными.
В связи с высокой волатильностью рынка криптовалют, чрезвычайные аномальные колебания в краткосрочной перспективе могут привести к значительным снижениям.
Выбор параметров стратегии оказывает четкое влияние на общую прибыльность. Неправильное настройка параметров может привести к неудаче стратегии. Поэтому перед живой торговлей необходима достаточная оптимизация параметров и проверка обратного тестирования для различных торговых инструментов.

Руководство по оптимизации

Рассмотреть возможность введения показателей, связанных с волатильностью цен, таких как ATR, для фильтрации сигналов входа и снижения потенциальных потерь, вызванных аномальными колебаниями рынка.
В дополнение к линейной регрессии могут быть изучены другие методы, такие как уровни поддержки и сопротивления, каналы полос Боллинджера и т. д., чтобы еще больше улучшить точность определения рынков диапазонов.
На трендовых рынках внедряйте стоп-лосс, чтобы оптимизировать точки выхода, максимизируя прибыль от каждой сделки.
Учитывая характерные различия между различными инструментами торговли, устанавливаются различные параметры стратегии для различных инструментов для повышения адаптивности и стабильности общей стратегии.

Резюме

Эта стратегия умело сочетает тройной MACD с индикатором RSI и использует методы линейной регрессии для выявления рыночных диапазонов, формируя полный набор высокочастотных количественных торговых стратегий. Строгие условия входа и выхода и применение средних сигналов MACD способствуют улучшению точности торговли и контролю за снижением. Хотя стратегия лучше работает на однонаправленных рынках тренда, такие меры, как внедрение фильтров волатильности, оптимизация методов идентификации рыночных диапазонов, установка остановочных стоп-лосов и установление независимых параметров для различных инструментов, могут еще больше повысить адаптивность и надежность стратегии. В целом, это очень перспективная количественная стратегия торговли криптовалютами, которая заслуживает дальнейшей оптимизации и применения в режиме реального времени.

/*backtest
start: 2023-03-23 00:00:00
end: 2024-03-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
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"

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)

// 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

// 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

// 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