Estrategia de trading cuantitativo con indicadores múltiples


Fecha de creación: 2023-12-28 17:46:45 Última modificación: 2023-12-28 17:46:45
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Estrategia de trading cuantitativo con indicadores múltiples

Descripción general

La estrategia se llama “Multi Indicador de Cuantificación de Trades” y es una estrategia de comercio cuantitativo que integra varios indicadores técnicos. La estrategia combina los tres indicadores SuperTrend, QQE y Trend Indicator para formar un sistema de comercio integral que analiza el mercado en varias dimensiones.

Su principal idea es la combinación de diferentes indicadores para capturar las principales tendencias del mercado, al mismo tiempo que se mejora la precisión de los juicios y se proporciona una señal de negociación estable y eficiente para los comerciantes. Esta estrategia considera tanto el juicio de la tendencia como el exceso de compra y venta, y finalmente, junto con el juicio de la línea media a largo plazo, forma un sistema de lógica de negociación con verificación por capas.

Principio de estrategia

La lógica de negociación central de esta estrategia se basa en un juicio integrado de los siguientes tres indicadores:

  1. Indicador de SuperTrend: se utiliza para determinar si el precio está en una tendencia ascendente o descendente. Cuando el precio de cierre rompe la vía ascendente o descendente, se generan las correspondientes señales de compra y venta.

  2. Indicador QQE: una versión mejorada del RSI, que incorpora la característica de la reversión media, para determinar si el mercado está sobrecomprado o sobrevendido.

  3. Indicador de tendencia A-V2: calcula el EMA promedio del precio y el EMA promedio del precio de apertura, para determinar la dirección de la tendencia mediante una relación mayor o menor. Determina la tendencia a medio y largo plazo para verificar.

Cada uno de los tres indicadores tiene un enfoque secundario, SuperTrend se centra en la tendencia y el punto de inflexión, QQE se centra en el estado de sobreventa y sobreventa, y el indicador A-V2 ayuda a determinar la tendencia a medio y largo plazo. Esta estrategia los combina orgánicamente para formar un sistema de decisión de comercio.

La lógica de la transacción es la siguiente:

Cuando el SuperTrend es ascendente, y el indicador QQE muestra que el RSI está por debajo de la situación de sobreventa, y la línea media A-V2 está en tendencia ascendente, se genera una señal de compra.

Una señal de venta se genera cuando el SuperTrend está bajando y el indicador QQE muestra que el RSI está sobre comprado y la línea media A-V2 está bajando.

La combinación de estos múltiples indicadores permite explorar al máximo las oportunidades de mercado y lograr transacciones estables y eficientes, a la vez que se garantiza la precisión de los juicios.

Análisis de las ventajas estratégicas

Las principales ventajas de esta estrategia son las siguientes:

  1. La integración de indicadores permite una mayor precisión de los juicios. Esta estrategia integra varios indicadores, los cuales se pueden verificar entre sí, lo que aumenta considerablemente la precisión de los juicios.

  2. El comercio de dos vías más amplio y más amplio. Permite hacer más deuda libre y obtener buenos beneficios en las fluctuaciones de ambos lados del mercado.

  3. El control de riesgos es más completo. Los indicadores integran los juicios, evitando que un solo indicador genere el riesgo de error. Además, los indicadores que contienen por sí mismos, como QQE, también pueden controlar el riesgo.

  4. Fácil de operar y de ajustar los parámetros de manera flexible. La configuración de los parámetros de entrada es sencilla y el usuario puede ajustar los parámetros de manera flexible según sus preferencias para adaptarse a diferentes mercados.

  5. La aplicación es amplia y se puede usar en todos los mercados principales. Se puede usar con mercados como acciones, divisas, criptomonedas, especialmente para los comerciantes tecnológicos.

Análisis de riesgos estratégicos

Los principales riesgos de esta estrategia son los siguientes:

  1. El riesgo de que el indicador se desvíe es que, si se produce una ruptura inusual en el precio, puede que el indicador se desvíe, lo que conlleva un cierto riesgo.

  2. Riesgo de reversión de la tendencia del mercado. Esta estrategia se centra en la búsqueda de oportunidades de tendencia, que pueden generar grandes pérdidas en caso de una reversión de mercado masiva provocada por cambios fundamentales importantes.

  3. El riesgo de los parámetros incorrectos. Si los parámetros del usuario se ajustan incorrectamente, esto puede causar un error en el juicio del indicador, y también puede tener un efecto adverso en la señal.

Los principales métodos de control y solución de riesgos son: 1) la verificación de otros indicadores para evitar errores en un solo indicador; 2) el control adecuado del tamaño de la posición para controlar las pérdidas individuales; 3) la configuración de parámetros de ajuste según los diferentes mercados.

Dirección de optimización de la estrategia

Esta estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

  1. Aumentar las estrategias de stop loss para bloquear las ganancias y reducir las retiradas. Se puede aumentar el stop loss después de que una posición tenga cierta ganancia, o agregar un stop loss móvil.

  2. La combinación de más indicadores de juicio aumenta la estabilidad de juicio del sistema. Las señales de sistema de confirmación auxiliares, como MACD, DMI, OBV, etc.

  3. Aumentar el mecanismo de gestión de posiciones basado en la volatilidad. Adaptar dinámicamente las posiciones específicas de cada transacción según los cambios en la volatilidad del mercado.

  4. Optimización de la configuración de los parámetros indicadores. Se puede probar qué parámetros son más adecuados para la estrategia con un período de retroalimentación más largo, lo que permite obtener una mejor combinación de parámetros.

  5. Diferentes mercados utilizan diferentes conjuntos de parámetros. De acuerdo con el efecto real de la estrategia en diferentes mercados (acciones, divisas, criptomonedas, etc.), se elige el parámetro óptimo para mejorar la estabilidad de la estrategia.

Resumir

Esta estrategia integra el uso de los tres indicadores principales de SuperTrend, QQE y A-V2 para formar una estrategia de comercio cuantitativa que es completa y estable. Combina el juicio de tendencia, el juicio de sobreventa y la verificación de tendencias a medio y largo plazo, que puede descubrir oportunidades de mercado de manera efectiva y controlar rigurosamente el riesgo de la operación. La ventaja de esta estrategia es evidente, vale la pena que los comerciantes técnicos la optimicen en la plataforma de prueba, y también proporciona una referencia valiosa para la construcción de otras estrategias.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2022-12-21 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//author:盧振興 芙蓉中華中學畢業 育達科技大學畢業碩士
//參考資料 : QQE MOD By:Mihkel00 ,SuperTrend By:KivancOzbilgic , TrendIndicator A-V2 By:Dziwne

strategy("綜合交易策略", shorttitle="Comprehensive Strategy", overlay=true)

// 添加單邊或多空參數
OnlyLong = input(true, title="單邊")

// SuperTrend 参数
PeriodsST = input(9, title="ST ATR Period")
MultiplierST = input(3.9, title="ST ATR Multiplier")
srcST = input(hl2, title="ST Source")

atrST = atr(PeriodsST)
upST = srcST - (MultiplierST * atrST)
upST := close[2] > upST[1] ? max(upST, upST[1]) : upST
dnST = srcST + (MultiplierST * atrST)
dnST := close[2] < dnST[1] ? min(dnST, dnST[1]) : dnST
trendST = 1
trendST := nz(trendST[1], trendST)
trendST := trendST == -1 and close[2] > dnST[1] ? 1 : trendST == 1 and close[2] < upST[1] ? -1 : trendST

// QQE 参数
RSI_PeriodQQE = input(6, title='QQE RSI Length')
SFQQE = input(5, title='QQE RSI Smoothing')
QQE = input(3, title='QQE Fast Factor')
ThreshHoldQQE = input(3, title="QQE Thresh-hold")
srcQQE = input(close, title="QQE RSI Source")

Wilders_PeriodQQE = RSI_PeriodQQE * 2 - 1

RsiQQE = rsi(srcQQE, RSI_PeriodQQE)
RsiMaQQE = ema(RsiQQE, SFQQE)
AtrRsiQQE = abs(RsiMaQQE[1] - RsiMaQQE)
MaAtrRsiQQE = ema(AtrRsiQQE, Wilders_PeriodQQE)
darQQE = ema(MaAtrRsiQQE, Wilders_PeriodQQE) * QQE

basisQQE = sma(RsiMaQQE - 50, 50)
devQQE = 0.35 * stdev(RsiMaQQE - 50, 50)
upperQQE = basisQQE + devQQE
lowerQQE = basisQQE - devQQE

qqeCondition = RsiMaQQE[1] - 50 > upperQQE[1] ? true : RsiMaQQE[1] - 50 < lowerQQE[1] ? false : na

// Trend Indicator A-V2 参数
ma_periodA_V2 = input(52, title="TIA-V2 EMA Period")
oA_V2 = ema(open, ma_periodA_V2)
cA_V2 = ema(close, ma_periodA_V2)
trendIndicatorAV2Condition = cA_V2[1] >= oA_V2[1] ? true : false

// 综合交易逻辑
longCondition = trendST == 1 and qqeCondition and trendIndicatorAV2Condition
shortCondition = trendST == -1 and not qqeCondition and not trendIndicatorAV2Condition

// 针对多单的开平仓逻辑
if (OnlyLong)
    if (longCondition)
        strategy.entry("Buy", strategy.long)        
    else
        strategy.close("Buy")

// 多空都做时的逻辑
if (not OnlyLong)
    if (longCondition)
        strategy.entry("Buy", strategy.long)
    else if (shortCondition)
        strategy.entry("Sell",strategy.short)

    // 添加多空平仓逻辑
    if (not longCondition)
        strategy.close("Buy")
    if (not shortCondition)
        strategy.close("Sell")

// 可视化信号
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition and not OnlyLong, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")