O recurso está a ser carregado... Carregamento...

Estratégia quantitativa de negociação com vários prazos baseada no PSAR, MACD e RSI

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-27 16:12:57
Tags:

img

Resumo

Esta estratégia combina os indicadores Parabolic SAR, MACD e RSI para implementar negociações longas e curtas automatizadas em vários prazos.

Princípio da estratégia

  1. O indicador PSAR é usado para determinar a direção dos preços e os pontos de reversão da tendência.

  2. O indicador MACD julga a dinâmica dos preços. A linha MACD cruzando acima da linha SIGNAL para cima é um sinal de alta, enquanto cruzar para baixo é um sinal de baixa.

  3. O indicador RSI avalia as condições de sobrecompra e sobrevenda.

  4. Combinar sinais dos três indicadores acima para formar uma decisão final longa/curta.

  5. Utilize o indicador Chop Index para filtrar mercados em consolidação para evitar problemas.

  6. Utilize o dimensionamento de posições de pirâmide inversa para gerir dinamicamente os objetivos de risco e lucro.

Vantagens

  1. A combinação de múltiplos indicadores que avaliam tendência, impulso e osciladores melhora a precisão.

  2. Adaptado às condições do mercado, filtrando os mercados de consolidação para evitar ser pego em armadilhas.

  3. Gerenciamento dinâmico de riscos e lucros através do dimensionamento de posições de pirâmide inversa com paradas e limites adaptativos.

  4. Muito personalizável com parâmetros ajustáveis para diferentes produtos e ambientes de mercado.

  5. Suporte a múltiplos prazos, flexíveis para negociações de posições intradiárias de curto prazo ou de médio/longo prazo.

Análise de riscos

  1. As decisões longas/cortas dependem de configurações de parâmetros que podem causar erros se impróprias.

  2. Possibilidade de sinais falsos que levem a decisões contrárias à tendência.

  3. As configurações inadequadas de stop loss e take profit podem aumentar as perdas ou reduzir os lucros.

  4. Requer monitorização frequente e ajustes dos parâmetros, resultando em elevados custos de intervenção humana.

Orientações de otimização

  1. Adicionar um módulo de validação do modelo para avaliar as definições dos parâmetros e a eficácia do sinal.

  2. Aumentar o módulo de aprendizagem de máquina para a otimização automática de parâmetros e modelos.

  3. Ingerir mais fontes de dados para enriquecer o espaço de recursos e melhorar as decisões.

  4. Desenvolver sistemas automatizados de monitorização e manutenção para reduzir a intervenção humana.

  5. Adicionar avaliações de backtesting e simulação para validar o desempenho da estratégia.

Conclusão

Esta estratégia realiza negociação quantitativa automatizada, combinando múltiplos indicadores técnicos sistema baseado em regras. Com grande espaço de otimização e flexibilidade, é adequado para ajuste de parâmetros, expansão de recursos e aprimoramentos de aprendizado de máquina para melhor servir a negociação ao vivo.


/*backtest
start: 2022-12-20 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © vikris

//@version=4
strategy("[VJ]Phoenix Force of PSAR +MACD +RSI", overlay=true, calc_on_every_tick = false,pyramiding=0)

// ********** Strategy inputs - Start **********

// Used for intraday handling
// Session value should be from market start to the time you want to square-off 
// your intraday strategy
// Important: The end time should be at least 2 minutes before the intraday
// square-off time set by your broker
var i_marketSession = input(title="Market session", type=input.session, 
     defval="0915-1455", confirm=true)

// Make inputs that set the take profit % (optional)
longProfitPerc = input(title="Long Take Profit (%)",
     type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3) * 0.01

shortProfitPerc = input(title="Short Take Profit (%)",
     type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3) * 0.01
     
// Set stop loss level with input options (optional)
longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)",
     type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3) * 0.01

shortLossPerc = input(title="Short Stop Loss (%)",
     type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3) * 0.01    


// ********** Strategy inputs - End **********


// ********** Supporting functions - Start **********

// A function to check whether the bar or period is in intraday session
barInSession(sess) => time(timeframe.period, sess) != 0



// Figure out take profit price
longExitPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc)
shortExitPrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc)

// Determine stop loss price
longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)


// ********** Supporting functions - End **********


// ********** Strategy - Start **********
// See if intraday session is active
bool intradaySession = barInSession(i_marketSession)

// Trade only if intraday session is active

//=================Strategy logic goes in here===========================
 
psar = sar(0.02,0.02,0.2)
c1a = close > psar
c1v = close < psar

malen = input(50, title="MA Length")
mm200 = sma(close, malen)
c2a = close > mm200
c2v = close < mm200

fast = input(12, title="MACD Fast EMA Length")
slow = input(26, title="MACD Slow EMA Length")
[macd,signal,hist] = macd(close, fast,slow, 9)
c3a = macd >= 0
c3v = macd <= 0

rsilen = input(7, title="RSI Length")
th = input(50, title="RSI Threshold")
rsi14 = rsi(close, rsilen)
c4a = rsi14 >= th
c4v = rsi14 <= th

chopi = input(7, title="Chop Index lenght")
ci = 100 * log10(sum(atr(1), chopi) / (highest(chopi) - lowest(chopi))) / log10(chopi)

buy = c1a and c2a and c3a and c4a ? 1 : 0
sell = c1v and c2v and c3v and c4v ? -1 : 0


//Final Long/Short Condition
longCondition = buy==1 and ci <50
shortCondition = sell==-1 and ci <50 
 
//Long Strategy - buy condition and exits with Take profit and SL
if (longCondition and intradaySession)
    stop_level = longStopPrice
    profit_level = longExitPrice
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
    strategy.exit("TP/SL", "My Long Entry Id", stop=stop_level, limit=profit_level)


//Short Strategy - sell condition and exits with Take profit and SL
if (shortCondition and intradaySession)
    stop_level = shortStopPrice
    profit_level = shortExitPrice
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
    strategy.exit("TP/SL", "My Short Entry Id", stop=stop_level, limit=profit_level)
 
 
// Square-off position (when session is over and position is open)
squareOff = (not intradaySession) and (strategy.position_size != 0)
strategy.close_all(when = squareOff, comment = "Square-off")

// ********** Strategy - End **********

Mais.