多因子を持つ量的な取引戦略
作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-01-25 13:04:16タグ:
概要
戦略の原則
この戦略の主な論理は,複数の技術指標のパターンに基づいて判断することです.複数の指標が同時に購入信号を与える場合,購入取引が実行されます.
また,この戦略は,異常な取引量を判断する論理も導入している.取引量の著しい増加なしに価格が急激に変動すると,偽のブレイクになる可能性があります.この場合,購入信号も送信されます.
要するに,複数の技術指標の逆転信号を観察し,取引量の異常な判断を組み合わせることで,定量的な取引戦略の成功の鍵である意思決定の精度を向上させることができます.
戦略 の 利点
この戦略には以下の利点があります.
-
常用技術指標7つのシグナルを組み合わせた多要素モデルにより,取引決定の正確性が向上します.
-
取引量の逆転信号の導入は,偽のブレイクに騙されないようにし,無効な信号をフィルタにすることができます.
-
株価のリバウンドのタイミングを早期に検出し,軽度の下落パターンを特定する.
-
手動の介入なしに自動取引は 運用コストを大幅に削減します
-
戦略の論理は シンプルで明快で 分かりやすく 修正され 最適化されます
戦略 の リスク
この戦略にはいくつかのリスクもあります:
-
複数の要因の不適切な組み合わせは,矛盾する取引信号を生む可能性があります.最適な構成を見つけるために,各要素のパラメータをテストし調整する必要があります.
-
ライブ取引でのパフォーマンスは,過去バックテストと比較して悪化する可能性があります.テストのためにより多くのライブ取引データを蓄積する必要があります.
戦略の最適化のための方向性
この戦略は,次の側面においてさらに最適化することができる.
-
最適な多因子モデル構成を見つけるために,いくつかの技術指標を追加または減らします.
-
戦略がよりターゲット化できるように 異なる種類のストックに異なるパラメータや重さを設定します
-
ダイナミックストップ・ロスを設定し 利益を固定し リスクを制御する ストップ・ロスを移動します
-
特定部門で取引する株を選択するために,業界,概念,その他の情報を組み合わせます.
-
戦略パラメータの自動最適化を実現するための機械学習アルゴリズムを導入する.
結論
一般的に,これは非常に有望な定量的な取引戦略である.複数の技術指標からの信号とボリューム逆転判断を組み合わせることで,自動取引のための株式逆転機会を効果的に特定することができます.適切なパラメータ調整とリスク管理により,良いリターンを達成する可能性があります.この戦略の背後にあるアイデアは革新的なものであり,さらなる研究と適用に値します.
/*backtest
start: 2023-01-18 00:00:00
end: 2024-01-24 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("MK future stopsuz 40 alım (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")
もっと
- 双重要因の逆転と価格量の改善のコンボ戦略
- トレンドアングル移動平均クロスオーバー戦略
- この戦略は,MACDヒストグラムのトレンドに基づいて取引の決定を下します.
- モメントオシレーター&123 パターン戦略
- フィッシャー変換指標に基づくバックテスト戦略
- 振動スペクトル移動平均取引戦略
- 移動平均範囲に基づく逆転取引戦略
- カルマンフィルターに基づくトレンド追跡戦略
- 季節性逆転 期間間取引戦略
- 二重指数関数移動平均クロスオーバーアルゴリズム取引戦略
- EMAとMACDに基づくBTC取引戦略
- インテリジェント トレイリング ストップ ロス 戦略
- アダプティブ・ボラティリティ・ブレイク
- ピアスピンバー逆転戦略
- RSI インディケーターに基づくニフティ取引戦略
- RSI と EMA ベース トレンド フォロー 戦略
- トレンド確認追跡戦略
- RSI 差異指標戦略