Chiến lược định lượng CCI kép


Ngày tạo: 2023-11-28 15:47:04 sửa đổi lần cuối: 2023-11-28 15:47:04
sao chép: 1 Số nhấp chuột: 708
avatar of ChaoZhang ChaoZhang
1
tập trung vào
1619
Người theo dõi

Chiến lược định lượng CCI kép

Tổng quan

Chiến lược này tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách kết hợp chỉ số kỹ thuật cổ điển CCI và chỉ số kép VCI, MCI được phát triển độc lập. Đây là một chiến lược giao dịch định lượng điển hình. Nó tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách xác định xu hướng thay đổi của khối lượng và giá, đánh giá hướng và cường độ giao dịch chính của thị trường hiện tại. Nó có thể được áp dụng rộng rãi cho các công cụ tài chính như tiền kỹ thuật số, ngoại hối và cổ phiếu.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính toán đường trung bình ohlc4 và kết hợp với chỉ số CICI để xác định giá;
  2. Tính toán chỉ số OBV để đo lường dòng tiền;
  3. Tính toán chỉ số VCI, tức là sự phân bố dòng tiền bằng cách đo chênh lệch của chỉ số obv;
  4. Tính ra chỉ số MCI, đo phân bố giá bằng sự chênh lệch giá;
  5. So sánh chỉ số VCI với chỉ số MCI để đánh giá xu hướng mua bán của thị trường;
  • VCI > MCI, người mua sẵn sàng;
  • VCI < MCI, người bán sẵn sàng;
  1. Các tín hiệu đa giao dịch được hình thành dựa trên so sánh giữa VCI và MCI;

Phân tích lợi thế

  1. Chiến lược này tổng hợp giá cả, khối lượng giao dịch và dòng tiền theo nhiều chiều để đánh giá xu hướng mua và bán trên thị trường, và tín hiệu là chính xác hơn;
  2. VCI và MCI có thể thích ứng với sự thay đổi thời gian thực của thị trường thông qua tính toán chênh lệch tiêu chuẩn động;
  3. Các tham số chiến lược được tối ưu hóa qua nhiều lần kiểm tra lại và có tính ổn định mạnh mẽ;

Phân tích rủi ro

  1. Các chỉ số về giá cả và khối lượng giao dịch được tính toán trễ và không thể nắm bắt được các sự kiện bất ngờ trước;
  2. Một chiến lược duy nhất không thể đáp ứng hoàn toàn tình hình thị trường phức tạp và biến động.
  3. Nó cần được sử dụng kết hợp với các chỉ số hỗ trợ khác, không thể đánh giá thị trường một mình.

Hướng tối ưu hóa

  1. Kết hợp với các mô hình dự đoán như học sâu để tăng độ chính xác của tín hiệu;
  2. Tăng các mô-đun kiểm soát rủi ro như dừng lỗ, tăng sự ổn định của chiến lược;
  3. Có thể thử nghiệm các kết hợp các tham số khác nhau để kiểm tra tính phù hợp trong một thị trường cụ thể;

Tóm tắt

Chiến lược này tạo ra tín hiệu giao dịch thông qua so sánh chỉ số hai cc, xem xét nhiều yếu tố như giá cả và khối lượng giao dịch, đánh giá sức mạnh mua và bán của thị trường, là một chiến lược giao dịch định lượng điển hình và thực tế. Tuy nhiên, vẫn cần được sử dụng kết hợp với các công cụ phụ trợ khác để có thể sử dụng tối đa hiệu quả của chiến lược.

Mã nguồn chiến lược 
/*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")
Forums
PINE Language FAQ Summary MyLanguage Web3 About Us
Product
Robot Strategy Node Platforms Tickets
API
Syntax guide User guide Trading api Blockchain Indicator

© 2015 - ∞ INVENTOR PTE LTD (SG)