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Estratégia quantitativa baseada na reversão e na força relativa comparativa

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-13 17:17:10
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Resumo

Esta estratégia combina primeiro a estratégia de reversão proposta por Ulf Jensen na página 183 de seu livro Como eu triplei meu dinheiro no mercado de futuros com o indicador de força relativa comparativa para obter sinais mais fortes.

A ideia principal desta estratégia é julgar por vários fatores ao mesmo tempo. Combinando o fator de reversão e o sinal de força relativa comparativa, ele só colocará ordens de compra ou venda quando ambos derem o mesmo sinal, a fim de melhorar a estabilidade da estratégia.

Princípio da estratégia

A primeira parte é uma estratégia de reversão. A estratégia é longa quando: o preço de fechamento subiu continuamente nos últimos dois dias, e a linha lenta estocástica de 9 dias está abaixo de 50.

A segunda parte é o indicador de força relativa comparativa. Este indicador calcula a média móvel da taxa de mudança de preço de fechamento de N dias entre o estoque alvo e o índice de referência, e compara-o com a zona de compra, zona de venda e zona de fechamento pré-definida.

Esta estratégia combinada julga os sinais de ambas as partes ao mesmo tempo.

Análise das vantagens

Esta estratégia combina as vantagens dos fatores de reversão e fatores de força relativa. A estratégia de reversão pode capturar extremos no curto prazo; a estratégia de força relativa pode captar a principal tendência do mercado mais amplo. Os sinais de ambas as estratégias podem melhorar a confiabilidade e filtrar alguns sinais falsos causados pelo ruído.

Além disso, o indicador estocástico, como um indicador para distinguir zonas de sobrecompra e sobrevenda, pode determinar melhor os pontos de reversão.

Análise de riscos

O maior risco das estratégias de reversão é que não podem determinar o momento das reversões do mercado, o que pode levar a perdas contínuas após a reversão do mercado.

O risco da estratégia de força relativa reside em configurações de parâmetros inadequadas, que podem gerar muitos sinais falsos.

Orientações de otimização

Esta estratégia pode ser otimizada nos seguintes aspectos:

Teste mais fatores de reversão para encontrar melhores estratégias de reversão.
Teste e otimize os parâmetros do indicador de resistência relativa para encontrar a combinação de parâmetros ideal, uma vez que as configurações atuais são subjetivas e provavelmente não otimizadas.
Adicione estratégias de stop loss. Atualmente não há stop loss, adicionando stop loss razoável pode controlar o risco de queda.
Testar diferentes índices de referência para calcular a resistência relativa ao estoque-alvo e encontrar o melhor índice de correspondência.

Conclusão

Esta estratégia combina fatores de reversão e fatores de força relativa para negociação. Utiliza as vantagens de ambos para melhorar a qualidade do sinal e é uma estratégia combinada relativamente madura.

/*backtest
start: 2022-12-06 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 30/10/2019
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// Comparative Relative Strength Strategy for ES
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

CRS(a, b, len, BuyBand, SellBand, CloseBand) =>
    pos = 0.0
    as = security(a, timeframe.period, close) 
    bs = security(b, timeframe.period, close) 
    nRes = sma(as/bs, len)
    pos := iff(nRes > BuyBand, 1,
	         iff(nRes < SellBand, -1,
	          iff(pos[1] == 1 and nRes < CloseBand, 0,
    	       iff(pos[1] == -1 and nRes > CloseBand, 0, nz(pos[1], 0)))))
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Comparative Relative Strength", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
a = syminfo.tickerid 
b = input("BTC_USDT:swap", type=input.symbol) 
LengthCRS = input(10) 
BuyBand = input(0.9988, step = 0.0001)
SellBand = input(0.9960, step = 0.0001)
CloseBand = input(0.9975, step = 0.0001)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCRS = CRS(a, b, LengthCRS, BuyBand, SellBand, CloseBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCRS == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posCRS == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )

Mais.