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Estratégia de indicadores duplos de momento estocástico

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-10-07 16:45:25
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Resumo

Esta estratégia utiliza dois indicadores de momento estocástico (SMI e RSI) para sinais longos e curtos, juntamente com o martingale e o filtro corporal para a seleção de sinais comerciais, visando capturar tendências de médio prazo e flutuações de preços.

Estratégia lógica

A estratégia julga longo e curto usando dois indicadores estocásticos SMI e RSI. O SMI é calculado com base na média móvel da faixa de barras e do preço de fechamento, bom para identificar pontos de reversão. O RSI compara o poder de touro e urso para determinar o status de sobrecompra e sobrevenda. A estratégia vai longa quando o SMI está abaixo de -50 e o RSI está abaixo de 20; vai curta quando o SMI está acima de 50 e o RSI está acima de 80.

Para filtrar falhas, a estratégia também usa 1/3 da SMA do corpo de 10 períodos como condição de filtro de ruptura.

Além disso, a estratégia adota martingale opcional, que é escalar lotes em negócios perdedores, tentando recuperar perdas anteriores.

A funcionalidade de backtest backtests a estratégia inserindo um intervalo de datas.

Análise das vantagens

A estratégia combina dois indicadores e filtros estocásticos, capazes de identificar eficazmente pontos de reversão, capturar tendências de médio prazo e acompanhar as flutuações de preços.

  • O SMI tem uma forte capacidade de reconhecimento do ponto de reversão e pode determinar as condições de sobrecompra e sobrevenda de forma eficaz.
  • A adição do RSI evita a perda de negócios.
  • O filtro corporal elimina falhas e melhora a precisão do sinal.
  • A estratégia opcional de martingale permite recuperar parte das perdas.

Análise de riscos

  • Como indicadores atrasados, o SMI e o RSI têm riscos de perseguir altas e matar baixas.
  • A Martingale comporta o risco de acelerar as perdas.
  • Os filtros podem filtrar alguns sinais válidos em mercados variados.

Os riscos podem ser mitigados através da otimização dos parâmetros SMI e RSI para reduzir a probabilidade de perseguição/morte, utilizando a martingale estrategicamente através do controlo da proporção de escala e dos tempos e ativando filtros de forma discricionária com base nas condições do mercado.

Orientações de otimização

  • Otimizar os parâmetros do SMI e do RSI para obter a melhor eficácia do julgamento.
  • Ajustar os parâmetros do filtro para reduzir a probabilidade de filtragem de sinais válidos.
  • Otimizar os tempos e a proporção de crescimento do martingale.
  • Incorporar indicadores de tendência para evitar a negociação contra a tendência.
  • Adicionar stop loss para limitar as perdas em operações individuais.

Resumo

A estratégia combina indicadores estocásticos duplos para capturar pontos de reversão, com filtros e martingale para seleção e perseguição de sinais comerciais. Pode identificar efetivamente tendências de médio prazo e rastrear flutuações de preços, adequadas para investidores que buscam alta taxa de ganho. Preste atenção aos riscos de mercado de atraso e variação do indicador, gerencie os riscos por otimização de parâmetros e stop loss.


/*backtest
start: 2022-09-30 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
// strategy(title = "CS Basic Scripts - Stochastic Special (Strategy)", shorttitle = "Stochastic Special", overlay = false, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)

//Settings 
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
usemar = input(false, defval = false, title = "Use Martingale")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
usesmi = input(true, defval = true, title = "Use SMI Strategy")
usersi = input(true, defval = true, title = "Use RSI Strategy")
usebod = input(true, defval = true, title = "Use Body-Filter")
a = input(5, "SMI Percent K Length")
b = input(3, "SMI Percent D Length")
limit = input(50, defval = 50, minval = 1, maxval = 100, title = "SMI Limit")

//Backtesting Input Range
fromyear = input(2017, defval = 2017, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//Fast RSI
fastup = rma(max(change(close), 0), 7)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7)
fastrsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))

//Stochastic Momentum Index
ll = lowest (low, a)
hh = highest (high, a)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh+ll)/2
avgrel = ema(ema(rdiff,b),b)
avgdiff = ema(ema(diff,b),b)
SMI = avgdiff != 0 ? (avgrel/(avgdiff/2)*100) : 0
SMIsignal = ema(SMI,b)

//Lines
plot(SMI, color = blue, linewidth = 3, title = "Stochastic Momentum Index")
plot(SMIsignal, color = red, linewidth = 3, title = "SMI Signal Line")
plot(limit, color = black, title = "Over Bought")
plot(-1 * limit, color = black, title = "Over Sold")
plot(0, color = blue, title = "Zero Line")

//Body Filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 3 or usebod == false

//Signals
up1 = SMI < -1 * limit and close < open and body and usesmi
dn1 = SMI > limit and close > open and body and usesmi
up2 = fastrsi < 20 and close < open and body and usersi
dn2 = fastrsi > 80 and close > open and body and usersi
exit = ((strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open)) and body

//Trading
profit = exit ? ((strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price) or (strategy.position_size < 0 and close < strategy.position_avg_price)) ? 1 : -1 : profit[1]
mult = usemar ? exit ? profit == -1 ? mult[1] * 2 : 1 : mult[1] : 1
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 * mult : lot[1]

if up1 or up2
    if strategy.position_size < 0
        strategy.close_all()
        
    strategy.entry("long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))

if dn1 or dn2
    if strategy.position_size > 0
        strategy.close_all()
        
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
    
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
    strategy.close_all()

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