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Estratégia de combinação de múltiplos indicadores

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-10-07 15:34:33
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Resumo

Esta estratégia combina múltiplos indicadores técnicos para julgar a tendência dos preços e gerar sinais de compra e venda.

Princípio da estratégia

A estratégia utiliza principalmente os seguintes indicadores para determinar a tendência dos preços:

  1. SuperTrend: Compre quando o preço quebra acima da faixa superior, venda quando quebra abaixo da faixa inferior.

  2. SMA: Comprar quando o preço cruza acima da SMA, vender quando cruza abaixo da SMA.

  3. Impulso: vá longo quando o impulso é positivo, vá curto quando é negativo.

  4. MACD: Compre quando o DIFF cruza acima da DEA, venda quando cruza abaixo.

  5. Touro e Urso: Vai longo quando o poder do touro > poder do urso, e vice-versa.

  6. RSI: Compre quando o RSI cruza acima de 30, venda quando cruza abaixo de 70.

  7. Candlesticks: vão longos após N barras de alta, vão curtos após N barras de baixa.

  8. CCI: Comprar quando o CCI for superior a 100, vender quando o CCI for inferior a -100.

  9. DMI: Vai longo quando DMI+ > DMI-, senão vai curto.

  10. Ondas de mercado: vão longas em ondas ascendentes, vão curtas em ondas descendentes.

  11. Estocástica: Comprar quando %K cruza acima de 20, vender quando cruza abaixo de 80.

Os sinais do indicador são quantificados como 1 ou -1 dependendo da direção para cima ou para baixo. Os pontos totais são somados. Compre quando os pontos totais cruzam acima de 0, venda quando cruzam abaixo de 0.

Análise das vantagens

A maior vantagem desta estratégia multiindicador é a maior fiabilidade, combinando sinais de vários indicadores para filtrar sinais falsos.

Outra vantagem é a flexibilidade para personalizar indicadores e parâmetros para diferentes condições de mercado.

Análise de riscos

Alguns riscos a serem observados em tais estratégias combinadas:

  1. A alta correlação entre os indicadores pode gerar sinais duplicados.

  2. Há uma troca entre a quantidade de indicadores e a puntualidade.

  3. Os parâmetros inadequados dos indicadores afectam o desempenho da estratégia.

  4. A eficiência dos indicadores varia de acordo com os regimes de mercado.

Orientações de otimização

Esta estratégia pode ser melhorada de várias formas:

  1. Otimizar a selecção e o número de indicadores para encontrar a melhor combinação.

  2. Otimizar os parâmetros para cada indicador.

  3. Ajustar os pesos dos indicadores para enfatizar os indicadores-chave.

  4. Adicione filtros como pico de volume para evitar falhas.

  5. Usar modelos de aprendizagem de máquina para encontrar automaticamente combinações ideais.

Conclusão

Em resumo, esta estratégia multi-indicador combina os pontos fortes de vários indicadores para melhorar a confiabilidade do sinal e reduzir os falsos sinais.


/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Super indicator ", overlay=true, precision=2, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

/////////////// Time Frame ///////////////
_0 = input(false,  "════════ Test Period ═══════")
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() =>true


hilow = ((high - low)*100)
openclose = ((close - open)*100)
vol1 = (volume / hilow)
spreadvol = (openclose * vol1)
VPT = spreadvol + cum(spreadvol)
window_len = 28

v_len = 14
price_spread = stdev(high-low, window_len)

vp =  spreadvol + cum(spreadvol)
smooth = sma(vp, v_len)
v_spread = stdev(vp - smooth, window_len)
shadow = (vp - smooth) / v_spread * price_spread

out1 = shadow > 0 ? high + shadow : low + shadow

//plot(out, style=line,linewidth=3, color=color)
len=5
vpt=ema(out1,len)


// INPUTS //
st_mult   =3
st_period = 7

// CALCULATIONS //
up_lev = vpt - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev = vpt + (st_mult * atr(st_period))

up_trend   = 0.0
up_trend   := close[1] > up_trend[1]   ? max(up_lev, up_trend[1])   : up_lev

down_trend = 0.0
down_trend := close[1] < down_trend[1] ? min(dn_lev, down_trend[1]) : dn_lev

// Calculate trend var
trend10 = 0
trend10 := close > down_trend[1] ? 1: close < up_trend[1] ? -1 : nz(trend10[1], 1)

// Calculate SuperTrend Line
st_line = trend10 ==1 ? up_trend : down_trend

//
src = input(close, title="Source")
//sma
sma20 = sma(src, 20)
smapoint = 0
smapoint := src > sma20 ? smapoint + 1 : smapoint - 1


//AO
ao = sma(hl2,5) - sma(hl2,34)
aopoint = ao > 0 ? 1 : ao < 0 ? -1 : 0
//momentum
mom = src - src[14]
mompoint = mom > 0 ? 1 : mom < 0 ? -1 : 0
//MACD
fast_ma = ema(src, 12)
slow_ma = ema(src, 26)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ema(macd, 9)
hist = macd - signal
histpoint = hist > hist[1] ? 3 : -3

//Bull bear
Length = 30
r1=iff(close[1]<open,max(open-close[1],high-low),high-low)
r2=iff(close[1]>open,max(close[1]-open,high-low),high-low)
bull=iff(close==open,iff(high-close==close-low,iff(close[1]>open,max(high-open,close-low),r1),iff(high-close>close-low,iff(close[1]<open, max(high-close[1],close-low), high-open),r1)),iff(close<open,iff(close[1]<open,max(high-close[1],close-low), max(high-open,close-low)),r1))
bear=iff(close==open,iff(high-close==close-low,iff(close[1]<open,max(open-low,high-close),r2),iff(high-close>close-low,r2,iff(close[1]>open,max(close[1]-low,high-close), open-low))),iff(close<open,r2,iff(close[1]>open,max(close[1]-low,high-close),max(open-low,high-close))))
colors=iff(sma(bull-bear,Length)>0, color.green, color.red)
// barcolor(colors)
bbpoint = sma(bull-bear,Length)>0 ? 1 : -1
//UO
length7 = 7,
length14 = 14,
length28 = 28
average(bp, tr_, length) => sum(bp, length) / sum(tr_, length)
high_ = max(high, src[1])
low_ = min(low, src[1])
bp = src - low_
tr_ = high_ - low_
avg7 = average(bp, tr_, length7)
avg14 = average(bp, tr_, length14)
avg28 = average(bp, tr_, length28)
uoout = 100 * (4*avg7 + 2*avg14 + avg28)/7
uopoint = uoout > 70 ? 1 : uoout < 30 ? -1 : 0
//IC
conversionPeriods = 9
basePeriods = 26
laggingSpan2Periods = 52
displacement = 26
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
baseLine = donchian(basePeriods)
icpoint = src > baseLine ? 1 : -1

//HMA
hullma = wma(2*wma(src, 9/2)-wma(src, 21), round(sqrt(21)))
hmapoint = src > hullma ? 2 : -2
//
//
trendDetectionLength =4
float trend = na
float wave = na
float vol = na
mov = close>close[1] ? 1 : close<close[1] ? -1 : 0
trend := (mov != 0) and (mov != mov[1]) ? mov : nz(trend[1])
isTrending = rising(close, trendDetectionLength) or falling(close, trendDetectionLength)
wave := (trend != nz(wave[1])) and isTrending ? trend : nz(wave[1])
vol := wave == wave[1] ? (nz(vol[1])+volume) : volume
up1 = wave == 1 ? vol : 0
dn1 = wave == 1 ? 0 : vol
Weis= up1 > dn1 ? 2 : -2


//

roclen =20
ccilen =21
dilen = 5
dirmov(len) =>
	up = change(high)
	down = -change(low)
	truerange = rma(tr, len)
	plus = fixnan(100 * rma(up > down and up > 0 ? up : 0, len) / truerange)
	minus = fixnan(100 * rma(down > up and down > 0 ? down : 0, len) / truerange)
	[plus, minus]

f_draw_infopanel(_x, _y, _line, _text, _color)=>
    _rep_text = ""
    for _l = 0 to _line
        _rep_text := _rep_text + "\n"
    _rep_text := _rep_text + _text
    var label _la = na
    label.delete(_la)
    _la := label.new(
         x=_x, y=_y, 
         text=_rep_text, xloc=xloc.bar_time, yloc=yloc.price, 
         color=color.black, style=label.style_labelup, textcolor=_color, size=size.normal)

TD = 0
TS = 0
TD := close > close[4] ? nz(TD[1]) + 1 : 0
TS := close < close[4] ? nz(TS[1]) + 1 : 0
TDUp = TD - valuewhen(TD < TD[1], TD , 1 )
TDDn = TS - valuewhen(TS < TS[1], TS , 1 )
td = TDUp > 0 ? 2 : TDDn > 0 ? -2 : 0
roc = roc(close, roclen)
Roc=roc > 0 ? 1 : -1
cci = cci(close, ccilen)
CCI=cci > 0? 2 : -2
[plus, minus] = dirmov(dilen)
dmi = plus - minus
DMI= dmi >= 0? 2 : -2
//
STT=trend10 == 1 ? 1 : -1
//
periods = 2
smooth1 =  14
price = close
fn(src, length) => 
    MA_s= 0.0
    MA_s:=(src + nz(MA_s[1] * (length-1)))/length
    MA_s
r11 = ema( price, periods ) 
r22 = iff( price > r11, price - r11, 0 ) 
r3 = iff( price < r11, r11 - price, 0 ) 
r4 = fn( r22, smooth1 ) 
r5 = fn( r3, smooth1 ) 
rr = iff( r5 == 0, 100, 100 - ( 100 / ( 1 + ( r4 / r5 ) ) ) ) 

length = 20,fast = 7,slow = 13
//
src10 = rr
er = abs(change(src,length))/sum(abs(change(src10)),length)
dev = er*stdev(src10*2,fast) + (1-er)*stdev(src10*2,slow)
a = 0.
a := bar_index < 9 ? src10 : src10 > a[1] + dev ? src10 : src10 < a[1] - dev ? src10 : a[1]
//

rsi=fixnan(a > a[1] ? 3 : a < a[1] ?-3 : na)
//
totalpoints =rsi+td+STT+Roc+DMI+ CCI+Weis+smapoint  + aopoint + mompoint + histpoint  + bbpoint  + icpoint  + hmapoint
//
piz=input(1)
tt=sma(totalpoints,piz)

//

zero=0
down = crossunder(tt, 0) 
up = crossover(tt, -0) 

//Alerts
/////// Alerts /////
alertcondition(down,title="sell")
alertcondition(up,title="buy")
//
/////////////// Strategy /////////////// 
long = up
short = down

strategy.entry("Long", strategy.long, when = long) 
strategy.entry("Short", strategy.short, when = short) 


Mais.