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Estratégia de combinação de crossovers múltiplos e média móvel ponderada e MACD e TSI

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-08 14:19:02
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Resumo

Esta é uma estratégia que utiliza múltiplos indicadores técnicos para julgamento de sinais de negociação. Integra o sistema duplo de cruzamento de média móvel das Regras de Negociação da Tartaruga, a média móvel ponderada, MACD e TSI, quatro indicadores técnicos principais, para formar uma estratégia de negociação multi-confirmada. Esta combinação pode efetivamente filtrar falsos sinais e melhorar a estabilidade.

Princípios

O princípio central desta estratégia é a combinação de múltiplos indicadores técnicos, incluindo os seguintes aspectos:

  1. Calcule as médias móveis de Hull de 7 dias e 14 dias. Quando a média móvel de curto prazo cruza acima da média móvel de longo prazo, é alta e quando cruza abaixo, é baixa.

  2. Calcular a média móvel ponderada de 1 dia como um importante indicador de tendência a longo prazo.

  3. Calcule o indicador MACD e julgue sua cruz de ouro e cruz morta com a linha de sinal. Quando o MACD é maior que a linha de sinal, é de alta. Quando menor, é de baixa.

  4. Calcule o indicador TSI e determine se está acima da linha de sobrecompra ou abaixo da linha de sobrevenda.

Ao entrar no mercado, devem ser simultaneamente preenchidas as seguintes condições múltiplas:

  • A linha de 7 dias cruza a linha de 14 dias
  • Se a média móvel ponderada de 1 dia estiver abaixo, apenas longo; se acima, apenas curto
  • O MACD cruza acima da linha de sinal
  • A TSI é superior à linha de sobrevenda (go long) ou inferior à linha de sobrecompra (go short)

Isto pode evitar eficazmente os falsos sinais gerados por um único indicador técnico e melhorar a estabilidade.

Vantagens

Esta estratégia de combinação cruzada de múltiplos indicadores tem as seguintes vantagens:

  1. As confirmações múltiplas filtram efetivamente os sinais falsos e evitam negociações erradas.

  2. Os indicadores técnicos abrangem os prazos de curto, médio e longo prazo, podendo captar oportunidades de negociação em diferentes níveis.

  3. As Regras de Comércio de Tartarugas foram testadas em batalha e podem facilmente obter lucros estáveis.

  4. O indicador MACD é sensível às alterações de curto prazo do mercado, o que pode melhorar o desempenho em tempo real da estratégia.

  5. O indicador da ETI é relativamente fluido e pode identificar eficazmente situações de sobrecompra e sobrevenda.

  6. As médias móveis, como um importante indicador de tendência a longo prazo, impedem a negociação contra a tendência.

Em resumo, esta estratégia combina as vantagens de múltiplos indicadores e é estável e flexível, com um grande potencial de lucro.

Riscos

Esta estratégia apresenta também alguns riscos, principalmente nos seguintes domínios:

  1. Os múltiplos indicadores aumentam a complexidade da estratégia e dificultam a definição e otimização dos parâmetros.

  2. Podem ocorrer divergências entre indicadores, afetando a estabilidade da estratégia.

  3. A probabilidade de sinais falsos dos indicadores técnicos não pode ser completamente eliminada.

  4. A ausência de oportunidades para reversões de curto prazo no mercado não permite aproveitar o espaço de arbitragem das reversões rápidas.

Em conformidade, podem ser realizadas melhorias adicionais nos seguintes domínios:

  1. Encontrar a combinação ideal de parâmetros de indicadores para melhorar a coordenação entre os indicadores.

  2. Aumentar os mecanismos de stop loss para controlar perdas individuais.

  3. Incorporar mais tipos e ciclos de indicadores diferentes para melhorar ainda mais a estabilidade.

  4. Reservar alguns fundos adequadamente usando técnicas de reversão para arbitragem.

Orientações de otimização

Esta estratégia pode ser melhorada nos seguintes aspectos:

  1. Otimização de parâmetros: otimizar parâmetros como comprimento do ciclo, número de linhas, intervalos de sobrecompra e sobrevenda, etc. para encontrar a melhor combinação de parâmetros.

  2. Aumentar os mecanismos de stop loss. Definir os métodos de stop loss ou CLASSES e outros métodos de stop loss adequados para controlar as perdas.

  3. Aumentar mais indicadores. Adicionando indicadores como KD, OBV, volatilidade etc. para formar a validação cruzada em mais dimensões.

  4. Combine aprendizagem de máquina, tome vários indicadores técnicos como entrada e use redes neurais para julgamento de sinal e otimização de parâmetros.

  5. Reserve alguns fundos para coberturas, mantenha certas posições inversas para lucrar com reversões.

Resumo

Esta estratégia combina as Regras de Negociação de Tartaruga, média móvel, MACD e indicadores técnicos TSI para construir uma estratégia quantitativa de alta estabilidade, alta flexibilidade e teste de batalha. Captura movimentos de mercado de curto, médio e longo prazo. A validação cruzada de múltiplos indicadores reduz efetivamente a probabilidade de sinais falsos. Outras otimizações em parâmetros, mecanismos de stop loss e modelos podem alcançar um melhor desempenho da estratégia.


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start: 2023-12-08 00:00:00
end: 2024-01-07 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
//                                                    Quad-HullMA-cross & VWMA & MacD & TSI combination  <<<<< by SeaSide420 >>>>>>
strategy("MultiCross", overlay=true)
keh=input(title="Double HullMA 1",defval=7, minval=1)
teh=input(title="Double HullMA 2",defval=14, minval=1)
meh=input(title="VWMA",defval=1, minval=1)
meh1=vwma(close,round(meh))
n2ma=2*wma(close,round(keh/2))
nma=wma(close,keh)
diff=n2ma-nma,sqn=round(sqrt(keh))
n2ma1=2*wma(close[2],round(keh/2))
nma1=wma(close[2],keh)
diff1=n2ma1-nma1,sqn1=round(sqrt(keh))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
b=n1>n2?lime:red
c=n1>n2?green:red
n2ma3=2*wma(close,round(teh/2))
nma2=wma(close,teh)
diff2=n2ma3-nma2,sqn2=round(sqrt(teh))
n2ma4=2*wma(close[2],round(teh/2))
nma3=wma(close[2],teh)
diff3=n2ma4-nma3,sqn3=round(sqrt(teh))
n3=wma(diff2,sqn2)
n4=wma(diff3,sqn3)
fastLength = input(title="MacD fastLength", defval=7)
slowlength = input(title="MacD slowlength", defval=14)
MACDLength = input(title="MacD Length", defval=3)
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
a1=plot(n1,color=c),a2=plot(n2,color=c)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = cross, color=b, linewidth = 3)
a3=plot(n3,color=c),a4=plot(n4,color=c)
plot(cross(n3, n4) ? n1 : na, style = cross, color=b, linewidth = 3)
//a5=plot(meh1,color=c)
long = input(title="TSI Long Length",  defval=5)
short = input(title="TSI Short Length",  defval=3)
signal = input(title="TSI Signal Length",  defval=2)
linebuy = input(title="TSI Upper Line",  defval=4)
linesell = input(title="TSI Lower Line",  defval=-4)
price = close
double_smooth(src, long, short) =>
    fist_smooth = ema(src, long)
    ema(fist_smooth, short)
pc = change(price)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
closelong = n1<n2 and n3<n4 and n1>meh1
if (closelong)
    strategy.close("Long")
closeshort = n1>n2 and n3>n4 and n1<meh1
if (closeshort)
    strategy.close("Short") 
longCondition = strategy.opentrades<1 and n1>n2 and MACD>aMACD and n1<meh1 and n3>n4 and ema(tsi_value, signal)>linesell
if (longCondition)
    strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = strategy.opentrades<1  and n1<n2 and MACD<aMACD and n1>meh1 and n3<n4 and ema(tsi_value, signal)<linebuy
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short",strategy.short)

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