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Estratégia de reversão combinada de dois fatores e índice de massa

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-26 12:20:57
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Resumo

Esta estratégia é uma estratégia de negociação de reversão combinada baseada em um modelo de dois fatores. Integra o padrão de reversão 123 e os fatores do índice de massa para alcançar um efeito cumulativo para os sinais de estratégia.

Estratégia lógica

123 Fator de reversão

Este fator opera com base no padrão de preço 123. Quando a relação de preço de fechamento nos últimos dois dias é low-high e o indicador Stoch está abaixo de 50, ele sinaliza uma reversão inferior e vai longo. Quando a relação de preço de fechamento é high-low e o Stoch está acima de 50, ele sinaliza uma reversão superior e vai curto.

Fator de índice de massa

Este fator julga as inversões de tendência com base na expansão ou contração da faixa de flutuação de preços. À medida que a faixa se expande, o índice aumenta e à medida que a faixa se estreita, o índice cai. Ele gera um sinal de venda quando o índice cruza acima de um limiar e um sinal de compra quando cruza abaixo de um limiar.

A estratégia só abre posições quando os dois fatores emitem sinais na mesma direção, alcançando negócios lucrativos, evitando sinais falsos de um único fator.

Análise das vantagens

O modelo de dois fatores combina padrão de preços e indicador de volatilidade para uma melhor precisão do sinal
123 padrão capta extremos locais, Índice de massa capta pontos globais de inversão de tendência, pontos fortes complementares
Só receber sinais quando dois fatores concordam evita sinais falsos e aumenta a estabilidade

Análise de riscos

Existe a probabilidade de ambos os fatores emitirem sinais errados simultaneamente, causando perdas
Taxa de falha de reversões existe, precisa de definir stop loss para controlar a queda
Ajuste de parâmetros inadequado pode levar a sobreajuste

Os riscos podem ser reduzidos através da expansão do conjunto de treinamento, de uma limitação rigorosa das perdas, de uma filtragem multifatorial, etc.

Orientações de otimização

Teste mais combinações de indicadores de preços e volatilidade
Adicionar modelo ML para julgar a qualidade do sinal e posições de tamanho dinâmico
Incorporar volume, Bandas de Bollinger etc. para descobrir mais alfa
Empregar a otimização de caminhada para a robustez

Conclusão

Esta estratégia combina dois fatores, padrão de preços e indicador de volatilidade, para apenas receber sinais quando eles concordam, evitando sinais falsos de um único fator e melhorando a estabilidade.

/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 22/02/2021
// 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
// The Mass Index was designed to identify trend reversals by measuring 
// the narrowing and widening of the range between the high and low prices. 
// As this range widens, the Mass Index increases; as the range narrows 
// the Mass Index decreases.
// The Mass Index was developed by Donald Dorsey. 
//
// 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


MASS(Length1,Length2,Trigger) =>
    pos = 0.0
    xPrice = high - low
    xEMA = ema(xPrice, Length1)
    xSmoothXAvg = ema(xEMA, Length1)
    nRes = sum(iff(xSmoothXAvg != 0, xEMA / xSmoothXAvg, 0), Length2)
    pos := iff(nRes > Trigger, -1,
	         iff(nRes < Trigger, 1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & MASS Index", shorttitle="Combo", overlay = true)
line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----")
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
line2 = input(true, "---- MASS Index ----")
Length1 = input(9, minval=1)
Length2 = input(25, minval=1)
Trigger = input(26.5, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posMASS = MASS(Length1,Length2,Trigger)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posMASS == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posMASS == -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.