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양적 전략 PSAR,ZigZag,MACD,ART 다중 지표 조합을 기반으로

저자:차오장, 날짜: 2023-09-14 20:17:43
태그:

이 문서에서는 여러 가지 기술 지표를 결합 한 양적 거래 전략을 자세히 설명합니다. 다양한 지표의 신호를 합성하여 효과적인 위험 통제를 달성합니다.

I. 전략 논리

이 전략은 주로 다음의 요소들을 포함합니다.

(1) 트렌드 방향을 결정하고 기본 구매/판매 신호를 생성하기 위한 PSAR.

(2) 지그자그 (ZigZag) 는 스윙을 식별하여 신호 방향을 확인합니다.

(3) 브레이킹을 감지하여 신호를 확인하는 볼링거 밴드

(4) MACD를 통해 신호를 더 검증하고 정확도를 향상시킵니다.

(5) ATR는 거래당 위험을 제어하기 위한 동적 스톱 로스를 계산합니다.

(6) 합성된 신호와 기준에 기초한 거래에 진입합니다.

모든 지표가 일치 할 때만 거래가 이루어집니다. 이는 잘못된 신호를 필터링하고 정확도를 향상시킵니다. ATR 기반의 스톱 로스는 또한 모든 거래에 대한 위험 통제를 보장합니다.

II. 전략의 장점

가장 큰 장점은 여러 지표로 신호를 검증하고 단일 지표의 제한을 피하고 신뢰성을 향상시키는 것입니다.

또한 동적 스톱 로스 접근 방식도 큰 장점입니다. 그것은 적극적인 위험 통제를 위해 시장 변동성에 기초하여 합리적인 스톱 로스 수준을 설정합니다.

마지막으로, 다중 지표 조합은 전략 효율성을 더욱 향상시키기 위해 풍부한 매개 변수 조정 공간을 제공합니다.

III. 잠재적 위험

그러나 다음과 같은 위험도 주목해야합니다.

첫째, 여러 지표의 복잡성은 최적화 어려움을 증가시킵니다. 부적절한 설정은 과도한 조정으로 이어질 수 있습니다.

두 번째로, 너무 가까운 스톱 로스를 설정하면, 너무 일찍 스톱 로스를 중단하고 손실을 증폭시킬 위험이 있습니다.

마지막으로, 지표 신호 사이에는 명확한 우선 순위 규칙이 필요한 오차가 발생할 수 있습니다.

IV. 요약

요약적으로,이 기사는 다중 지표 확인 및 위험 통제를 활용한 양적 거래 전략을 설명했습니다. 확인 및 위험 관리를위한 지표를 지능적으로 결합합니다. 그러나 매개 변수 최적화의 어려움이 완전히 인정되어야하며 너무 긴 정지 위험이 예방되어야합니다. 전반적으로 비교적 견고한 양적 거래 방법론을 제공합니다.


/*backtest
start: 2023-09-06 00:00:00
end: 2023-09-08 09:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Rolan_Kruger

//@version=5
strategy("PSAR BBPT ZLSMA","PBZ", overlay=true,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// PSAR BUY/SELL

start = input.float(title='Start', step=0.00005, defval=0.05, group = "PSAR")
increment = input.float(title='Increment', step=0.00005, defval=0.05, group = "PSAR")
maximum = input.float(title='Maximum', step=0.01, defval=0.13, group = "PSAR")
width = input.int(title='Point Width', minval=1, defval=20, group = "PSAR")
highlightStartPoints = input(title='Highlight Start Points ?', defval=false, group = "PSAR")

psar = ta.sar(start, increment, maximum)
dir = psar < close ? 1 : -1

psarColor = psar < close ? #3388bb : #fdcc02


plotshape(dir == 1 and dir[1] == -1 and highlightStartPoints ? psar : na, title='Buy', style=shape.labelup, location=location.absolute, size=size.normal, text='Buy', textcolor=color.new(color.white, 0), color=color.new(color.green, 0))
plotshape(dir == -1 and dir[1] == 1 and highlightStartPoints ? psar : na, title='Sell', style=shape.labeldown, location=location.absolute, size=size.normal, text='Sell', textcolor=color.new(color.white, 0), color=color.new(color.red, 0))

barcolor(dir == 1 ? color.green : color.red, display = display.none)
PSAR_Buy = dir == 1 and dir[1] == -1
PSAR_Sell = dir == -1 and dir[1] == 1

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// ZLSMA

length = input(title='Length', defval=50,group = "ZLSMA")
offset = input(title='Offset', defval=0,group = "ZLSMA")
src = input(close, title='Source',group = "ZLSMA")
lsma = ta.linreg(src, length, offset)
lsma2 = ta.linreg(lsma, length, offset)
eq = lsma - lsma2
zlsma = lsma + eq

plot(zlsma, color=color.new(color.yellow, 0), linewidth=3)

ZLSMA_Buy = close > zlsma and open > zlsma and low > zlsma and high > zlsma
ZLSMA_Sell = close < zlsma and open < zlsma and low < zlsma and high < zlsma

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BBPT


//
switch_bbpt = input.bool(false, "Switch BBPT conditionals",group ="Bull Bear Power Trend")
length1 = 8
//
BullTrend_hist = 0.0
BearTrend_hist = 0.0

BullTrend = (close - ta.lowest(low, 50)) / ta.atr(5)
BearTrend = (ta.highest(high, 50) - close) / ta.atr(5)
BearTrend2 = -1 * BearTrend

Trend = BullTrend - BearTrend

if BullTrend < 2
    BullTrend_hist := BullTrend - 2
    BullTrend_hist

if BearTrend2 > -2
    BearTrend_hist := BearTrend2 + 2
    BearTrend_hist

//alexgrover-Regression Line Formula
x = bar_index
y = Trend
x_ = ta.sma(x, length1)
y_ = ta.sma(y, length1)
mx = ta.stdev(x, length1)
my = ta.stdev(y, length1)
c = ta.correlation(x, y, length1)
slope = c * (my / mx)
inter = y_ - slope * x_
reg_trend = x * slope + inter
//

BBPT_Buy = BearTrend_hist
BBPT_Sell = BullTrend_hist

if switch_bbpt
    BBPT_Buy := BullTrend_hist
    BBPT_Sell := BearTrend_hist

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Sessions

enable_sessions = input.bool(false, "Enable Sessions for strategy", group = "Sessions")
bgColor = input.bool(false, "Activate High/Low View", group = "Sessions")

LondonColor = color.new(color.green, 90)
NYColor = color.new(color.red, 90)
AsiaColor = color.new(color.yellow, 90)
SydneyColor = color.new(color.blue, 90)

///Sessions

res = input.timeframe("D", "Resolution", ["D","W","M"], group = "Sessions")
london = input("0300-1200:1234567", "London Session", group = "Sessions")
ny = input("0800-1700:1234567", "New York Session", group = "Sessions")
tokyo = input("2000-0400:1234567", "Tokyo Session", group = "Sessions")
sydney = input("1700-0200:1234567", "Sydney Session", group = "Sessions")

//Bars

is_newbar(sess) =>
    t = time(res, sess, "America/New_York")
    na(t[1]) and not na(t) or t[1] < t

is_session(sess) =>
    not na(time(timeframe.period, sess, "America/New_York"))
    

//London

London = input.bool(false, "London Session")

londonNewbar = is_newbar(london)
londonSession = is_session(london)

float londonLow = na
londonLow := if londonSession
    if londonNewbar
        low
    else
        math.min(londonLow[1],low)
else
    londonLow

float londonHigh = na
londonHigh := if londonSession
    if londonNewbar
        high
    else
        math.max(londonHigh[1],high)
else
    londonHigh


plotLL = plot(londonLow, color=color.new(#000000, 100))
plotLH = plot(londonHigh, color=color.new(#000000, 100))
fill(plotLL, plotLH, color = londonSession and London and bgColor ? LondonColor : na)

bgcolor(londonSession and London and not bgColor ? LondonColor : na)



//New York

NY = input.bool(false, "New York Session")

nyNewbar = is_newbar(ny)
nySession = is_session(ny)

float nyLow = na
nyLow := if nySession
    if nyNewbar
        low
    else
        math.min(nyLow[1],low)
else
    nyLow

float nyHigh = na
nyHigh := if nySession
    if nyNewbar
        high
    else
        math.max(nyHigh[1],high)
else
    nyHigh


plotNYL = plot(nyLow, color=color.new(#000000, 100))
plotNYH = plot(nyHigh, color=color.new(#000000, 100))
fill(plotNYL, plotNYH, color = nySession and NY and bgColor ? NYColor : na)

bgcolor(nySession and NY and not bgColor ? NYColor : na)


//Tokyo

Tokyo = input.bool(false, "Tokyo Session")

tokyoNewbar = is_newbar(tokyo)
tokyoSession = is_session(tokyo)

float tokyoLow = na
tokyoLow := if tokyoSession
    if tokyoNewbar
        low
    else
        math.min(tokyoLow[1],low)
else
    tokyoLow

float tokyoHigh = na
tokyoHigh := if tokyoSession
    if tokyoNewbar
        high
    else
        math.max(tokyoHigh[1],high)
else
    tokyoHigh


plotTL = plot(tokyoLow, color=color.new(#000000, 100))
plotTH = plot(tokyoHigh, color=color.new(#000000, 100))
fill(plotTL, plotTH, color = tokyoSession and Tokyo and bgColor ? AsiaColor : na)

bgcolor(tokyoSession and Tokyo and not bgColor ? AsiaColor : na)



//Sydney

Sydney = input.bool(false, "Sydney Session")

sydneyNewbar = is_newbar(sydney)
sydneySession = is_session(sydney)

float sydneyLow = na
sydneyLow := if sydneySession
    if sydneyNewbar
        low
    else
        math.min(sydneyLow[1],low)
else
    sydneyLow

float sydneyHigh = na
sydneyHigh := if sydneySession
    if sydneyNewbar
        high
    else
        math.max(sydneyHigh[1],high)
else
    sydneyHigh


plotSL = plot(sydneyLow, color=color.new(#000000, 100))
plotSH = plot(sydneyHigh, color=color.new(#000000, 100))
fill(plotSL, plotSH, color = sydneySession and Sydney and bgColor ? SydneyColor : na)

bgcolor(sydneySession and Sydney and not bgColor ? SydneyColor : na)

London_ok = London and londonSession
NY_ok = NY and nySession
Tokyo_ok = Tokyo and tokyoSession
Sydney_ok = Sydney and sydneySession

in_session = true

if London_ok or NY_ok or Tokyo_ok or Sydney_ok and enable_sessions
    in_session := true

else if enable_sessions == true
    in_session := false

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// EMA Filter

ema_filter = input.bool(false, "Enable EMA filter", group = "EMA")
ema_lenght = input.int(50, "EMA lenght", group = "EMA")

ema1 = ta.ema(close, ema_lenght)
plot(ema1, "EMA", color.white, 3)

EMA_Buy = true
EMA_Sell = true

if ema_filter == true
    EMA_Buy := close > ema1
    EMA_Sell := ema1 > close

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// ZLSMA angle calc


zlsma_angle_filter = input.bool(true, "ZLSMA angle filter", group = "ZLSMA")

ZLSMA_Up = true
ZLSMA_Down = true

if zlsma_angle_filter == true
    ZLSMA_Up := 1 < (zlsma - zlsma[1])
    ZLSMA_Down := -1 > (zlsma - zlsma[1])

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// SL/TP

// Assumes quote currency is FIAT as with BTC/USDT pair

max_sl = input.float(0.2, "Max SL size in %", group = "SL/TP", minval = 0.1, tooltip = "Cancels trade if SL is too big" )
zlsma_offset = input.float(0.02, title="ZLSMA SL offset in %", group = "SL/TP",maxval = 1)
tp1_multi = input.float(1, title="TP 1 multiplier", group = "SL/TP")
tp2_multi = input.float(2, title="TP 2 multiplier", group = "SL/TP")
tp1_persentage = input.float(0.001, "Persentage of trade close on TP1", group ="SL/TP", maxval = 100, minval = 0.001)

// SL too big check
sl_check = ((math.abs(close - zlsma))/close * 100) + zlsma_offset
sl_ok = true
if sl_check > max_sl
    sl_ok := false

// ZLSMA SL and TP
not_in_trade = strategy.position_size == 0
check_if_long = PSAR_Buy and ZLSMA_Buy and BBPT_Buy and EMA_Buy and ZLSMA_Up and sl_ok and in_session
check_if_short = PSAR_Sell and ZLSMA_Sell and BBPT_Sell and EMA_Sell and ZLSMA_Down and sl_ok and in_session

var float sl = 0.0
var float tp1 = 0.0
var float tp2 = 0.0

if check_if_long and not_in_trade
    sl := ((close - zlsma)/close * 100) + zlsma_offset
    tp1 := (((close - zlsma)/close * 100) + zlsma_offset)*tp1_multi
    tp2 := (((close - zlsma)/close * 100) + zlsma_offset)*tp2_multi

if check_if_short and not_in_trade
    sl := ((zlsma - close)/close * 100) + zlsma_offset
    tp1 := (((zlsma - close)/close * 100) + zlsma_offset)*tp1_multi
    tp2 := (((zlsma - close)/close * 100) + zlsma_offset)*tp2_multi

// FUNCTIONS
// Stochastic
f_stochastic() =>
    stoch = ta.stoch(close, high, low, 14)
    stoch_K = ta.sma(stoch, 3)
    stoch_D = ta.sma(stoch_K, 3)
    stRD = ta.crossunder(stoch_K, stoch_D)
    stGD = ta.crossover(stoch_K, stoch_D)
    [stoch_K, stoch_D, stRD, stGD]


// VARIABLES
[bbMiddle, bbUpper, bbLower] = ta.bb(close, 20, 2)
[stoch_K, stoch_D, stRD, stGD] = f_stochastic()


// ORDERS
// Active Orders
// Check if strategy has open positions
inLong = strategy.position_size > 0
inShort = strategy.position_size < 0
// Check if strategy reduced position size in last bar
longClose = strategy.position_size < strategy.position_size[1]
shortClose = strategy.position_size > strategy.position_size[1]

// Entry Conditions
// Enter long when during last candle these conditions are true:
// Candle high is greater than upper Bollinger Band
// Stochastic K line crosses under D line and is oversold
longCondition = PSAR_Buy and ZLSMA_Buy and BBPT_Buy and EMA_Buy and ZLSMA_Up and sl_ok and in_session

// Enter short when during last candle these conditions are true:
// Candle low is lower than lower Bollinger Band
// Stochastic K line crosses over D line and is overbought
shortCondition = PSAR_Sell and ZLSMA_Sell and BBPT_Sell and EMA_Sell and ZLSMA_Down and sl_ok and in_session

// Exit Conditions
// Calculate Take Profit 
longTP1 = strategy.position_avg_price * ((100 + tp1)/100)
longTP2 = strategy.position_avg_price * ((100 + tp2)/100)
shortTP1 = strategy.position_avg_price * ((100 - tp1)/100)
shortTP2 = strategy.position_avg_price * ((100 - tp2)/100)

// Calculate Stop Loss
// Initialise variables
var float longSL = 0.0
var float shortSL = 0.0

// When not in position, set stop loss using close price which is the price used during backtesting
// When in a position, check to see if the position was reduced on the last bar
// If it was, set stop loss to position entry price. Otherwise, maintain last stop loss value
longSL := if inLong and ta.barssince(longClose) < ta.barssince(longCondition)
    strategy.position_avg_price
else if inLong
    longSL[1]
else
    close * ((100 - sl)/100)

shortSL := if inShort and ta.barssince(shortClose) < ta.barssince(shortCondition)
    strategy.position_avg_price
else if inShort
    shortSL[1]
else
    close * ((100 + sl)/100)

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// STRATEGY EXECUTION

// Manage positions
if not_in_trade and longCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("TP1/SL", from_entry="Long", qty_percent=tp1_persentage, limit=longTP1, stop=longSL)
strategy.exit("TP2/SL", from_entry="Long", limit=longTP2, stop=longSL)

if not_in_trade and shortCondition
    strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("TP1/SL", from_entry="Short", qty_percent=tp1_persentage, limit=shortTP1, stop=shortSL)
strategy.exit("TP2/SL", from_entry="Short", limit=shortTP2, stop=shortSL)


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