Esta estrategia integra múltiples indicadores técnicos, incluidos los promedios móviles, el MACD, el RSI y las bandas de Bollinger para generar una variedad de señales de compra y venta, formando una estrategia de negociación de agregación de indicadores de impulso relativamente completa.
La lógica central de la estrategia consiste en agregar las señales de compra y venta de múltiples indicadores técnicos, que incluyen principalmente los siguientes aspectos:
Indicador de promedio móvil: Calcula las líneas de promedio móvil rápido y lento y genera señales de compra cuando la línea rápida cruza por encima de la línea lenta y genera señales de venta cuando cruza por debajo.
Indicador MACD: Calcula la línea MACD y la línea de señal, generando señales de compra cuando la línea MACD cruza por encima de la línea de señal, y señales de venta cuando cruza por debajo.
Indicador RSI: Calcula los valores del RSI para determinar si entra en zonas de sobrecompra o sobreventa, combinado con la cruz dorada y la cruz de la muerte de la línea RSI y la línea media 50 para generar señales comerciales.
Indicador de bandas de Bollinger: Determina si los precios rompen las bandas superior e inferior, combinado con señales de regreso a la banda media para generar señales de negociación.
Criterios de salida: establecer normas de stop-profit y stop-loss, posiciones de salida cuando se alcanzan ciertos porcentajes.
Las señales de cada módulo de indicador funcionan de forma independiente. La estrategia supervisa estas señales en tiempo real, va largo cuando se activan las señales de compra y va corto cuando se activan las señales de venta, para agregar dinámicamente posiciones rentables.
Las ventajas de esta estrategia incluyen:
Fuentes de señal ricas con varias señales de indicadores, no es fácil perder oportunidades.
Reducir las señales falsas verificando las señales con diferentes indicadores.
Buena adaptabilidad a las tendencias y reversiones con indicadores de tendencia y de reversión de la media.
El mecanismo automático de stop-profit y stop-loss ayuda a controlar los riesgos.
También existen algunos riesgos de esta estrategia:
Riesgo de invalidez de los indicadores en determinadas condiciones de mercado.
El problema de la simplificación excesiva al agregar demasiadas señales, conduce a una resolución insuficiente.
Dificultades para optimizar parámetros con muchos indicadores.
Altos índices de facturación y mayores costes comerciales.
Hay algunos espacios para nuevas optimizaciones:
Prueba y optimización de las combinaciones de indicadores y parámetros.
Utilice métodos de aprendizaje automático para encontrar los parámetros óptimos automáticamente.
Prueba diferentes métodos de ponderación para la agregación de señales.
Mecanismos de stop loss adaptativos basados en la volatilidad del mercado.
Añadir algoritmos de apertura para controlar las proporciones de apertura única para un mejor control del riesgo.
En conclusión, esta es una estrategia comercial típica y universal de agregación de indicadores de impulso, que integra señales comerciales de varios indicadores técnicos comunes y mejora el rendimiento a través de la agregación de señales. En comparación con las estrategias de indicadores únicos, tiene las ventajas de fuentes de señal más abundantes y una mejor identificación de tendencias e inversiones. Mientras tanto, también deben notarse las dificultades en la optimización de parámetros y el aumento de los riesgos de invalidez. Con más pruebas y optimización, esta estrategia puede convertirse en una herramienta comercial cuantitativa muy práctica.
/*backtest start: 2024-01-01 00:00:00 end: 2024-01-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Kesin Etkili Analiz V1 - Artun Sinan", overlay=true) //indicator("Kesin Etkili Analiz V1 - Artun Sinan", overlay=true) //BackTest yearin = input (2019, title="BackTestBaşlangıç Tarihi") // Göstergelerin parametrelerini tanımlayın emaShrtPeriod = input.int(title="EMA Kısa Periyodu", defval=50, minval=1) emaLngPeriod = input.int(title="EMA Uzun Periyodu", defval=100, minval=1) maPeriod = input.int(50, "Hareketli Ortalama Periyodu", minval=1) fast = input.int(12, "MACD Hızlı Periyodu", minval=1) slow = input.int(26, "MACD Yavaş Periyodu", minval=1) signal = input.int(9, "MACD Sinyal Periyodu", minval=1) rsiPeriod = input.int(14, "RSI Periyodu", minval=1) rsiOverbought = input.int(70, "RSI Aşırı Alım Eşiği", minval=50, maxval=100) rsiOversold = input.int(30, "RSI Aşırı Satım Eşiği", minval=0, maxval=50) bbPeriod = input.int(20, "Bollinger Bantları Periyodu", minval=1) bbStd = input.float(2, "Bollinger Bantları Standart Sapması", minval=0.1) //EMA göstergesi ayarları ema1 = ta.ema (close,emaShrtPeriod) ema2 = ta.ema (close, emaLngPeriod) emaCrossUp = ema1 >= ema2 emaCrossDown = ema2 < ema1 plot(ema1, title="EMAKısa", color=color.rgb(0, 255, 13)) plot(ema2, title="EMAUzun", color=color.rgb(255, 251, 1)) // Göstergeleri hesaplayın ma = ta.sma(close, maPeriod) // Hareketli ortalama [macd, macdsignal, macdhist] = ta.macd(close, fast, slow, signal) // MACD rsi = ta.rsi(close, rsiPeriod) // RSI [upper, middle, lower] = ta.bb(close, bbPeriod, bbStd) // Bollinger Bantları // Alım veya satım sinyalleri üretin buySignal = false sellSignal = false /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Fibonacci seviyelerini tanımlayın fibLevels = array.new_float(7) // Fibonacci seviyelerini tutacak bir dizi oluşturun array.set(fibLevels, 0, 0.0) // %0 seviyesini ayarlayın array.set(fibLevels, 1, 0.236) // %23.6 seviyesini ayarlayın array.set(fibLevels, 2, 0.382) // %38.2 seviyesini ayarlayın array.set(fibLevels, 3, 0.5) // %50 seviyesini ayarlayın array.set(fibLevels, 4, 0.618) // %61.8 seviyesini ayarlayın array.set(fibLevels, 5, 0.786) // %78.6 seviyesini ayarlayın array.set(fibLevels, 6, 1.0) // %100 seviyesini ayarlayın // Tepe ve dip noktasını belirleyin highpoint = ta.highest (high, 20) // Son 30 mum çubuğunun en yüksek değerini alın lowpoint = ta.lowest (low, 20) // Son 30 mum çubuğunun en düşük değerini alın diff = highpoint - lowpoint // Tepe ve dip noktası arasındaki farkı hesaplayın // Fibonacci seviyelerini hesaplayın fib0 = lowpoint + diff * array.get(fibLevels, 0) // %0 seviyesini hesaplayın fib1 = lowpoint + diff * array.get(fibLevels, 1) // %23.6 seviyesini hesaplayın fib2 = lowpoint + diff * array.get(fibLevels, 2) // %38.2 seviyesini hesaplayın fib3 = lowpoint + diff * array.get(fibLevels, 3) // %50 seviyesini hesaplayın fib4 = lowpoint + diff * array.get(fibLevels, 4) // %61.8 seviyesini hesaplayın fib5 = lowpoint + diff * array.get(fibLevels, 5) // %78.6 seviyesini hesaplayın fib6 = lowpoint + diff * array.get(fibLevels, 6) // %100 seviyesini hesaplayın // Alım sinyali: Fiyat %61,8 seviyesinden yukarı yönlü kırılırsa ve MACD çizgisi sinyal çizgisinin üzerine çıkarsa, alım pozisyonu açın alSignal = close > fib4 and ta.crossover(macd, macdsignal) // Satım sinyali: Fiyat %61,8 seviyesinden aşağı yönlü kırılırsa ve MACD çizgisi sinyal çizgisinin altına inerse, satım pozisyonu açın satSignal = close < fib4 and ta.crossunder(macd, macdsignal) // Çıkış sinyali: Fiyat %38,2 Fibonacci seviyesine ulaşırsa veya belirli bir yüzde oranında kar veya zarar elde ederseniz, pozisyonu kapatın exitSignal = close >= fib2 or close <= strategy.position_avg_price * 0.95 // Kar oranı olarak %5, zarar oranı olarak %5 belirledik plot(fib0, title="%0", color=color.rgb(25, 0, 255)) plot(fib1, title="%23.6", color=color.rgb(25, 0, 255)) plot(fib2, title="%38.2", color=color.rgb(25, 0, 255)) plot(fib3, title="%50", color=color.rgb(25, 0, 255)) plot(fib4, title="%61.8", color=color.rgb(25, 0, 255)) plot(fib5, title="%78.6", color=color.rgb(25, 0, 255)) plot(fib6, title="%100", color=color.rgb(25, 0, 255)) ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Hareketli ortalama kesişimi sinyali maCrossUp = ta.crossover(ma, close) // Fiyat hareketli ortalamanın üzerine çıkarsa maCrossDown = ta.crossunder(ma, close) // Fiyat hareketli ortalamanın altına inerse // MACD çizgisi ve sinyal çizgisi kesişimi sinyali // Histogram yerine çizgiler macdCrossUp = ta.crossover(macd, macdsignal) // MACD çizgisi sinyal çizgisinin üzerine çıkarsa macdCrossDown = ta.crossunder(macd, macdsignal) // MACD çizgisi sinyal çizgisinin altına inerse // RSI aşırı alım veya aşırı satım sinyali ve 50 seviyesi kesişimi sinyali // Sinyalleri birleştir // Eşik değerleri doğrudan kullanın rsiOverboughtSignal = rsi > rsiOverbought and ta.crossover(rsi, 50) // RSI değeri aşırı alım eşiğinin üzerindeyse ve 50 seviyesini yukarı keserse rsiOversoldSignal = rsi < rsiOversold and ta.crossunder(rsi, 50) // RSI değeri aşırı satım eşiğinin altındaysa ve 50 seviyesini aşağı keserse // Bollinger Bantları kırılımı sinyali ve orta bant geri dönüşü sinyali // Sinyalleri birleştir bbBreakUp = close > upper and ta.crossover(close, middle) // Fiyat üst banttan çıkarsa ve orta banta geri dönerse bbBreakDown = close < lower and ta.crossunder(close, middle) // Fiyat alt banttan inerse ve orta banta geri dönerse // Sinyalleri birleştirin buySignal := maCrossUp or macdCrossUp or rsiOversoldSignal or bbBreakUp or emaCrossUp and yearin >= year sellSignal := maCrossDown or macdCrossDown or rsiOverboughtSignal or bbBreakDown or emaCrossDown and yearin >= year // Sinyalleri grafikte oklar ile gösterin plotshape(buySignal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small) plotshape(sellSignal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small) plot(macd, title="MACD", color=color.blue) // MACD çizgisini mavi renkte çizin plot(macdsignal, title="Sinyal", color=color.orange) // Sinyal çizgisini turuncu renkte çizin if buySignal strategy.entry("Enter Long", strategy.long) else if sellSignal strategy.entry("Enter Short", strategy.short)