ChaoZhang
概述
该策略是基于Tushar Chande开发的枢轴点预测震荡指标(Pivot Point Forecast Oscillator)进行回测。该指标计算收盘价与n周期线性回归预测价格的百分比差异。当预测价格高于收盘价时,该指标上穿0;当预测价格低于收盘价时,该指标下穿0。这可以用来识别市场的转折点。
策略原理
该策略运用枢轴点预测震荡指标判断市场的多空。具体来说,是计算n周期的线性回归预测价格,与实际收盘价计算差额百分比。当差额百分比上穿0时作多头;当差额百分比下穿0时作空头。完整的交易逻辑如下:
- 计算n周期线性回归预测价格xLG
- 计算收盘价与预测价格的百分比差异xCFO
- 判断差异百分比xCFO与0的关系,输出多空信号possig
- xCFO > 0且允许做多,possig = 1
- xCFO < 0且允许做空,possig = -1
- 否则,possig = 0
- 根据possig信号,做多或做空
该策略简单直接,通过比较实际价格与预测价格,判断市场是否被高估或低估,从而产生交易信号。
优势分析
该策略具有以下优势:
- 逻辑清晰,易于理解实现。
- 参数少,便于调整。
- 可灵活选择周期,适应不同市场。
- 可方便地切换做多做空方向。
- 可视化指标,形成明确的交易信号。
风险分析
该策略也存在一些风险:
- 线性回归预测有时效性,不能持续有效。
- 选取参数不当可能导致过于频繁交易。
- 突发事件可能导致指标产生错误信号。
对策:
- 结合其他指标,确保线性回归预测的有效性。
- 优化参数,降低交易频率。
- 增加止损策略,控制单笔损失。
优化方向
该策略可从以下方面进行优化:
- 结合移动平均线等指标,丰富交易信号。
- 加入止损策略,规避巨额亏损。
- 优化参数,获得最佳参数组合。
- 增加自动止盈策略。
- 考虑交易费率,设定合理的止盈止损幅度。
总结
枢轴点预测震荡指标是一种利用线性回归预测价格的量化交易策略。该策略逻辑简单、参数设置灵活,能够产生清晰的交易信号。在优化止损策略、参数选择以及结合其他指标信号等方面,该策略还有进一步改进的空间,能够获得更好的交易效果。
策略源码
/*backtest
start: 2022-12-13 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 19/03/2018
// The Chande Forecast Oscillator developed by Tushar Chande The Forecast
// Oscillator plots the percentage difference between the closing price and
// the n-period linear regression forecasted price. The oscillator is above
// zero when the forecast price is greater than the closing price and less
// than zero if it is below.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="Chande Forecast Oscillator Backtest", shorttitle="CFO")
Length = input(14, minval=1)
Offset = input(0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=black, linestyle=line)
xLG = linreg(close, Length, Offset)
xCFO = ((close -xLG) * 100) / close
pos = iff(xCFO > 0, 1,
iff(xCFO < 0, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xCFO, color=red, title="CFO")