Chiến lược giao dịch định lượng đa yếu tố

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-20 11:20:40
Tags:

Tổng quan

Chiến lược này kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật như RSI, MACD, OBV, CCI, CMF, MFI và VWMACD để phát hiện sự khác biệt giữa giá và khối lượng để xác định các cơ hội nhập cảnh tiềm năng. Chiến lược cũng kết hợp các chỉ số phát hiện giảm người dùng để tạo ra tín hiệu giao dịch khi tình trạng biến động cao và độ sâu hoặc VFI được đáp ứng. Chiến lược chỉ đi dài và sử dụng theo dõi dừng lỗ để tích lũy dần các vị trí.

Chiến lược logic

Tính toán các chỉ số như RSI, MACD, OBV, CCI, CMF, MFI và VWMACD, và phát hiện sự khác biệt giữa các chỉ số và giá lịch sử bằng phương pháp hồi quy tuyến tính thích nghi.
Dựa trên ngưỡng biến động đầu vào của người dùng và ngưỡng phần trăm độ sâu, kết hợp với việc lọc chỉ số VFI, tạo ra các tín hiệu trên các ngọn nến đáp ứng các thử nghiệm biến động và độ sâu cao.
Sau khi đầu tiên mua mua, nếu giá phá vỡ giá mua mua mua cuối cùng bằng một tỷ lệ phần trăm được cấu hình, thêm một vị trí mua khác.
Sử dụng stop loss theo dõi để đóng các vị trí khi đạt tỷ lệ lợi nhuận được cấu hình.

Phân tích lợi thế

Sự kết hợp nhiều yếu tố sử dụng toàn diện các chỉ số giá và khối lượng để cải thiện độ tin cậy tín hiệu.
Phương pháp hồi quy tuyến tính thích nghi phát hiện sự khác biệt và tránh tính chủ quan của phán đoán thủ công.
Bao gồm các chỉ số biến động, chiều sâu / VFI giúp phát hiện các cơ hội đảo ngược.
Sự tích lũy nhiều mục nhập cho phép sử dụng đầy đủ các pullback, và theo dõi dừng lợi nhuận giúp khóa lợi nhuận.

Phân tích rủi ro

Phán quyết đa yếu tố phức tạp có thể ảnh hưởng đến hiệu suất thực tế tùy thuộc vào tối ưu hóa tham số và hiệu quả phát hiện phân kỳ.
Việc nắm giữ một hướng có rủi ro cao hơn, có thể xảy ra tổn thất lớn nếu phán đoán sai.
Mất có thể được khuếch đại trong mô hình cộng lặp đi lặp lại, kích thước vị trí cần phải được kiểm soát cẩn thận.
Chú ý đến tác động của phí giao dịch đối với lợi nhuận thực tế.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Thử kết hợp các thông số và chỉ số khác nhau để chọn cấu hình tối ưu.
Thêm các chiến lược dừng lỗ để kiểm soát mỗi giao dịch và lỗ tối đa.
Xem xét các cơ hội trong cả hai hướng để đa dạng hóa rủi ro.
Kết hợp các phương pháp học máy để tự động tối ưu hóa các thông số.

Tóm lại

Chiến lược này xác định thời gian đầu vào thông qua sự kết hợp của các chỉ số kỹ thuật, và sử dụng các điều kiện được xác định bởi người dùng và lọc VFI để loại bỏ các tín hiệu sai. Nó tận dụng lợi thế của pullbacks để tích lũy các vị trí theo đuổi xu hướng, giúp nắm bắt các cơ hội trong xu hướng. Nhưng nó cũng phải đối mặt với rủi ro của sự phán đoán sai và giữ một chiều. Tối ưu hóa phù hợp trên các thông số chỉ số, chiến lược dừng lỗ vv là cần thiết để giảm rủi ro và mở rộng không gian lợi nhuận.

/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mkose81

//@version=5
strategy("RSI ve MACD Uyumsuzluğu Stratejisi (Sadece Long)", overlay=true, max_bars_back=4000,use_bar_magnifier= true,pyramiding=40)


// RSI Hesaplama
rsi = ta.rsi(close, 14)
float botRSI = na
botRSI := ta.pivotlow(5, 5)
botcRSI = 0
botcRSI := botRSI ? 5 : nz(botcRSI[1]) + 1

newbotRSI = ta.pivotlow(5, 0)
emptylRSI = true
if not na(newbotRSI) and newbotRSI < low[botcRSI]
    diffRSI = (newbotRSI - low[botcRSI]) / botcRSI
    llineRSI = newbotRSI - diffRSI
    for x = 1 to botcRSI - 1 by 1
        if close[x] < llineRSI
            emptylRSI := false
            break
        llineRSI -= diffRSI
    emptylRSI

// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - RSI
alRSI = 0
if emptylRSI and not na(newbotRSI)
    if rsi[botcRSI] < rsi
        alRSI := 1

// MACD Hesaplama
[macd, signal, _] = ta.macd(close, 21, 55, 8)
float botMACD = na
botMACD := ta.pivotlow(5, 5)
botcMACD = 0
botcMACD := botMACD ? 5 : nz(botcMACD[1]) + 1

newbotMACD = ta.pivotlow(5, 0)
emptylMACD = true
if not na(newbotMACD) and newbotMACD < low[botcMACD]
    diffMACD = (newbotMACD - low[botcMACD]) / botcMACD
    llineMACD = newbotMACD - diffMACD
    for x = 1 to botcMACD - 1 by 1
        if close[x] < llineMACD
            emptylMACD := false
            break
        llineMACD -= diffMACD
    emptylMACD

// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - MACD
alMACD = 0
if emptylMACD and not na(newbotMACD)
    if macd[botcMACD] < macd
        alMACD := 1
// OBV Hesaplama ve Uyumsuzluk Tespiti
obv = ta.cum(ta.change(close) > 0 ? volume : ta.change(close) < 0 ? -volume : 0)
float botOBV = na
botOBV := ta.pivotlow(5, 5)
botcOBV = 0
botcOBV := botOBV ? 5 : nz(botcOBV[1]) + 1

newbotOBV = ta.pivotlow(5, 0)
emptylOBV = true
if not na(newbotOBV) and newbotOBV < obv[botcOBV]
    diffOBV = (newbotOBV - obv[botcOBV]) / botcOBV
    llineOBV = newbotOBV - diffOBV
    for x = 1 to botcOBV - 1 by 1
        if obv[x] < llineOBV
            emptylOBV := false
            break
        llineOBV -= diffOBV
    emptylOBV

// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - OBV
alOBV = 0
if emptylOBV and not na(newbotOBV)
    if obv[botcOBV] < obv
        alOBV := 1

// CCI Hesaplama ve Uyumsuzluk Tespiti
cci = ta.cci(close, 20)
float botCCI = na
botCCI := ta.pivotlow(5, 5)
botcCCI = 0
botcCCI := botCCI ? 5 : nz(botcCCI[1]) + 1

newbotCCI = ta.pivotlow(5, 0)
emptylCCI = true
if not na(newbotCCI) and newbotCCI < cci[botcCCI]
    diffCCI = (newbotCCI - cci[botcCCI]) / botcCCI
    llineCCI = newbotCCI - diffCCI
    for x = 1 to botcCCI - 1 by 1
        if cci[x] < llineCCI
            emptylCCI := false
            break
        llineCCI -= diffCCI
    emptylCCI

// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - CCI
alCCI = 0
if emptylCCI and not na(newbotCCI)
    if cci[botcCCI] < cci
        alCCI := 1

// CMF Hesaplama
length = 20
mfm = ((close - low) - (high - close)) / (high - low)
mfv = mfm * volume
cmf = ta.sma(mfv, length) / ta.sma(volume, length)

float botCMF = na
botCMF := ta.pivotlow(5, 5)
botcCMF = 0
botcCMF := botCMF ? 5 : nz(botcCMF[1]) + 1

newbotCMF = ta.pivotlow(5, 0)
emptylCMF = true
if not na(newbotCMF) and newbotCMF < cmf[botcCMF]
    diffCMF = (newbotCMF - cmf[botcCMF]) / botcCMF
    llineCMF = newbotCMF - diffCMF
    for x = 1 to botcCMF - 1 by 1
        if cmf[x] < llineCMF
            emptylCMF := false
            break
        llineCMF -= diffCMF
    emptylCMF

// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - CMF
alCMF = 0
if emptylCMF and not na(newbotCMF)
    if cmf[botcCMF] < cmf
        alCMF := 1

// MFI Hesaplama
lengthMFI = 14
mfi = ta.mfi(close, lengthMFI)

float botMFI = na
botMFI := ta.pivotlow(mfi, 5, 5)
botcMFI = 0
botcMFI := botMFI ? 5 : nz(botcMFI[1]) + 1

newbotMFI = ta.pivotlow(mfi, 5, 0)
emptylMFI = true
if not na(newbotMFI) and newbotMFI < mfi[botcMFI]
    diffMFI = (newbotMFI - mfi[botcMFI]) / botcMFI
    llineMFI = newbotMFI - diffMFI
    for x = 1 to botcMFI - 1 by 1
        if mfi[x] < llineMFI
            emptylMFI := false
            break
        llineMFI -= diffMFI
    emptylMFI

// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - MFI
alMFI = 0
if emptylMFI and not na(newbotMFI)
    if mfi[botcMFI] < mfi
        alMFI := 1

// VWMACD Hesaplama
fastLength = 12
slowLength = 26
signalSmoothing = 9
vwmacd = ta.ema(close, fastLength) - ta.ema(close, slowLength)
signalLine = ta.ema(vwmacd, signalSmoothing)
histogram = vwmacd - signalLine
// VWMACD Uyumsuzluk Tespiti
float botVWMACD = na
botVWMACD := ta.pivotlow(histogram, 5, 5)
botcVWMACD = 0
botcVWMACD := botVWMACD ? 5 : nz(botcVWMACD[1]) + 1

newbotVWMACD = ta.pivotlow(histogram, 5, 0)
emptylVWMACD = true
if not na(newbotVWMACD) and newbotVWMACD < histogram[botcVWMACD]
    diffVWMACD = (newbotVWMACD - histogram[botcVWMACD]) / botcVWMACD
    llineVWMACD = newbotVWMACD - diffVWMACD
    for x = 1 to botcVWMACD - 1 by 1
        if histogram[x] < llineVWMACD
            emptylVWMACD := false
            break
        llineVWMACD -= diffVWMACD
    emptylVWMACD

// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - VWMACD
alVWMACD = 0
if emptylVWMACD and not na(newbotVWMACD)
    if histogram[botcVWMACD] < histogram
        alVWMACD := 1
//Dipci indikator
lengthd= 130
coef = 0.2
vcoef = 2.5
signalLength = 5
smoothVFI = false

ma(x, y) =>
    smoothVFI ? ta.sma(x, y) : x

typical = hlc3
inter = math.log(typical) - math.log(typical[1])
vinter = ta.stdev(inter, 30)
cutoff = coef * vinter * close
vave = ta.sma(volume, lengthd)[1]
vmax = vave * vcoef
vc = volume < vmax ? volume : vmax  //min( volume, vmax )
mf = typical - typical[1]
iff_4 = mf < -cutoff ? -vc : 0
vcp = mf > cutoff ? vc : iff_4

vfi = ma(math.sum(vcp, lengthd) / vave, 3)
vfima = ta.ema(vfi, signalLength)
d = vfi - vfima

// Kullanıcı girdileri
volatilityThreshold = input.float(1.005, title="Volume Percentage Threshold")
pinThreshold = input.float(1.005, title="Deep Percentage Threshold")
// Hesaplamalar
volatilityPercentage = (high - low) / open
pinPercentage = close > open ? (high - close) / open : (close - low) / open
// Volatilite koşulu ve VFI ile filtreleme
voldip = volatilityPercentage >= volatilityThreshold or pinPercentage >= pinThreshold
volCondition = voldip and vfi< 0  // VFI değeri 0'dan küçükse volCondition aktif olacak





threeCommasEntryComment = input.string(title="3Commas Entry Comment", defval="")
threeCommasExitComment = input.string(title="3Commas Exit Comment", defval="")


takeProfitPerc = input.float(1, title="Take Profit Percentage (%)") / 100
fallPerc = input.float(5, title="Percentage for Additional Buy (%)") / 100
// Değişkenlerin tanımlanması
var float lastBuyPrice = na
var float tpPrice = na
var int lastTpBar = na

// Alım koşulları
longCondition = alRSI or alMACD or alOBV or alCCI or alCMF or alMFI or alVWMACD or volCondition
// Son alım fiyatını saklamak için değişken

// İlk alım stratejisi
if (longCondition and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long,comment=threeCommasEntryComment)
    lastBuyPrice := open
    



// İkinci ve sonraki alım koşulları (son alım fiyatının belirlenen yüzde altında)
if (open < lastBuyPrice * (1 - fallPerc) and strategy.position_size > 0)
    strategy.entry("Long Add", strategy.long,comment=threeCommasEntryComment)
    lastBuyPrice := open
   

// Kar alma fiyatını hesaplama ve strateji çıkışı
tp_price = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPerc)
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit("Exit Long", "Long", limit=tp_price,comment=threeCommasExitComment)
    strategy.exit("Exit Long Add", "Long Add", limit=tp_price,comment=threeCommasExitComment)
    tpPrice := na // Pozisyon kapandığında TP çizgisini sıfırla

// Kar alma seviyesi çizgisi çizme
plot(strategy.position_size > 0 ? tp_price : na, color=color.green, title="Take Profit Line")

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu