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Estratégia de backtesting do oscilador arco-íris

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-26 15:08:17
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Resumo

A estratégia de backtesting do oscilador do arco-íris é uma estratégia quantitativa de negociação baseada no indicador do oscilador do arco-íris.

Estratégia lógica

O indicador central desta estratégia é o Rainbow Oscillator (RO), calculado da seguinte forma:

RO = 100 * ((Close - 10-day Moving Average) / (HHV(High, N) - LLV(Low, N)))

Quando a média móvel de 10 dias é a média móvel simples dos preços de fechamento nos últimos 10 períodos. Este indicador reflete o desvio do preço em relação à sua própria média móvel. Quando o RO > 0, significa que o preço está acima da média móvel, um sinal de alta; quando o RO < 0, significa que o preço está abaixo da média móvel, um sinal de baixa.

A estratégia calcula igualmente um indicador auxiliar - largura de banda (RB), que é calculado como:

RB = 100 * ((Highest value of moving averages - Lowest value of moving averages) / (HHV(High, N) - LLV(Low, N)))

O RB reflete a largura entre as médias móveis. Quanto maior o RB, maior a flutuação de preços, e vice-versa, o preço é mais estável.

De acordo com os valores dos indicadores RO e RB, a estratégia avalia o grau de desvio de preços e a estabilidade do mercado e gera sinais de negociação para posições longas e curtas.

Vantagens

As vantagens desta estratégia são as seguintes:

O julgamento por dois indicadores evita as limitações do julgamento por um único indicador.
Pode avaliar simultaneamente as tendências dos preços e a estabilidade do mercado.
Simples de calcular, fáceis de compreender e implementar.
Os indicadores visualizados formam um efeito arco-íris que é intuitivo e fácil de ler.

Riscos

Há também alguns riscos com esta estratégia:

As configurações incorretas dos parâmetros dos indicadores RO e RB podem causar sinais de negociação errados.
As estratégias de média móvel dupla tendem a gerar sinais falsos e negociações frequentes.
Um período de backtesting e uma selecção de produtos inadequados afetarão a eficácia da estratégia.
Os custos de negociação não são considerados, os resultados reais podem ser pobres.

Contramedidas:

Otimizar os parâmetros dos indicadores RO e RB.
Adicionar condições de filtro para evitar trocas frequentes.
Selecionar o ciclo e a variedade de backtesting adequados.
Calcular e considerar os custos de transação.

Optimização

A estratégia pode também ser otimizada das seguintes formas:

Adicionar a função suave para o indicador RO para evitar flutuações dramáticas.
Adicionar estratégia de stop loss para controlar a perda única.
Combinar com outros indicadores para negociação de carteiras para aumentar a rentabilidade.
Adicionar modelo de aprendizagem de máquina para previsão e avaliar a eficácia do indicador.
Otimizar os parâmetros para diferentes variedades para melhorar a adaptabilidade.

Conclusão

A estratégia de backtesting do Rainbow Oscillator julga as tendências e a estabilidade do mercado calculando o desvio entre os preços e as médias móveis, e usa essa informação para tomar decisões de negociação longa / curta. Esta estratégia é intuitiva, fácil de implementar e tem algum valor prático.

/*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=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/03/2018
// Ever since the people concluded that stock market price movements are not 
// random or chaotic, but follow specific trends that can be forecasted, they 
// tried to develop different tools or procedures that could help them identify 
// those trends. And one of those financial indicators is the Rainbow Oscillator 
// Indicator. The Rainbow Oscillator Indicator is relatively new, originally 
// introduced in 1997, and it is used to forecast the changes of trend direction.
//
// As market prices go up and down, the oscillator appears as a direction of the 
// trend, but also as the safety of the market and the depth of that trend. As 
// the rainbow grows in width, the current trend gives signs of continuity, and 
// if the value of the oscillator goes beyond 80, the market becomes more and more 
// unstable, being prone to a sudden reversal. When prices move towards the rainbow 
// and the oscillator becomes more and more flat, the market tends to remain more 
// stable and the bandwidth decreases. Still, if the oscillator value goes below 20, 
// the market is again, prone to sudden reversals. The safest bandwidth value where 
// the market is stable is between 20 and 80, in the Rainbow Oscillator indicator value. 
// The depth a certain price has on a chart and into the rainbow can be used to judge 
// the strength of the move.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
//  - For purpose educate only
//  - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Rainbow Oscillator Backtest")
Length = input(2, minval=1)
LengthHHLL = input(10, minval=2, title="HHV/LLV Lookback")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xMA1 = sma(close, Length)
xMA2 = sma(xMA1, Length)
xMA3 = sma(xMA2, Length)
xMA4 = sma(xMA3, Length)
xMA5 = sma(xMA4, Length)
xMA6 = sma(xMA5, Length)
xMA7 = sma(xMA6, Length)
xMA8 = sma(xMA7, Length)
xMA9 = sma(xMA8, Length)
xMA10 = sma(xMA9, Length)
xHH = highest(close, LengthHHLL)
xLL = lowest(close, LengthHHLL)
xHHMAs = max(xMA1,max(xMA2,max(xMA3,max(xMA4,max(xMA5,max(xMA6,max(xMA7,max(xMA8,max(xMA9,xMA10)))))))))
xLLMAs = min(xMA1,min(xMA2,min(xMA3,min(xMA4,min(xMA5,min(xMA6,min(xMA7,min(xMA8,min(xMA9,xMA10)))))))))
xRBO = 100 * ((close - ((xMA1+xMA2+xMA3+xMA4+xMA5+xMA6+xMA7+xMA8+xMA9+xMA10) / 10)) / (xHH - xLL))
xRB = 100 * ((xHHMAs - xLLMAs) / (xHH - xLL))
clr = iff(xRBO >= 0, green, red)
pos = iff(xRBO > 0, 1,
       iff(xRBO < 0, -1, nz(pos[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)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xRBO, color=clr, title="RO", style= histogram, linewidth=2)
p0 = plot(0, color = gray, title="0")
p1 = plot(xRB, color=green, title="RB")
p2 = plot(-xRB, color=red, title="RB")
fill(p1, p0, color=green)
fill(p2, p0, color=red)

Mais.