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Estratégia de negociação quantitativa dinâmica de múltiplos indicadores

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-04 14:42:05
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Resumo

Esta estratégia utiliza os sinais combinados de vários indicadores técnicos para negociar dinamicamente os ativos subjacentes, como ações e criptomoedas.

Princípios

Esta estratégia utiliza principalmente as médias móveis, o índice de força relativa (RSI), o intervalo verdadeiro médio (ATR) e o índice de movimento direcional (ADX) para gerar sinais de negociação.

Especificamente, ele primeiro adota crossovers de média móvel dupla para formar sinais. A linha rápida tem um comprimento de 10 dias e a linha lenta tem um comprimento de 50 dias.

Em cima dos MAs duplos, o RSI é introduzido para confirmar os sinais de tendência e evitar falhas. O RSI julga a força do mercado pela divergência entre a linha rápida e lenta. Quando o RSI quebra acima de 30, é gerado um sinal de compra. Quando quebra abaixo de 70, é gerado um sinal de venda.

Além disso, o ATR é usado para ajustar automaticamente o nível de stop loss. O ATR pode refletir efetivamente a volatilidade dos mercados.

O ADX utiliza a divergência entre o indicador positivo DI+ e o indicador negativo DI- para medir a força da tendência.

Ao combinar sinais de múltiplos indicadores, a estratégia pode ser mais prudente no envio de sinais de negociação, evitando a interferência de falsos sinais e, portanto, alcançando uma maior taxa de ganho.

Vantagens

As vantagens desta estratégia incluem:

A combinação de múltiplos indicadores melhora a precisão das decisões

A combinação de MA, RSI, ATR, ADX e mais pode melhorar a precisão e evitar julgamentos errados devido a um único indicador.

Riscos do controlo automático do ajustamento de perdas de parada

O ajustamento do stop loss com base na volatilidade do mercado pode reduzir a probabilidade de ser interrompido e gerir eficazmente os riscos.

Julgar a força da tendência evita negociar contra as tendências

Ao avaliar a força da tendência com o ADX antes da negociação real, as perdas resultantes da negociação contra tendências podem ser reduzidas.

Espaço de ajuste de parâmetros grande

Os parâmetros como comprimentos MA, comprimento RSI, período ATR e período ADX podem ser ajustados e otimizados para diferentes mercados.

Proteção dos lucros a longo prazo

Identificando tendências de longo prazo utilizando o sistema de MA rápido e lento e reduzindo ruídos de curto prazo com indicadores como o RSI, torna-se possível manter tendências a longo prazo para lucros mais elevados.

Riscos e soluções

Há também alguns riscos associados a esta estratégia:

Dificuldade de otimização de parâmetros

Mais parâmetros significam maior dificuldade na otimização. Conjuntos de parâmetros inadequados podem deteriorar o desempenho da estratégia.

Risco de falha do indicador

Todos os indicadores técnicos têm estados de mercado aplicáveis. Quando os mercados entram em estados peculiares, os indicadores utilizados podem falhar simultaneamente. Os riscos de tais eventos BLACK SWAN precisam de atenção.

Risco ilimitado de perdas de curto prazo

A estratégia permite negociação curta. As posições curtas têm inerentemente o risco de perdas ilimitadas. Isso pode ser reduzido através da definição adequada de stop loss.

Risco de inversão da tendência

Os indicadores não podem responder prontamente a reversões. Posições direcionais erradas geralmente incorrem em perdas durante reversões.

Optimização

Há espaço para uma maior otimização:

Peso do indicador adaptativo

Analisar as correlações entre indicadores/estados de mercado e mecanismos de conceção para ajustar dinamicamente as ponderações dos indicadores com base nas alterações das condições de mercado para melhorar as decisões.

Aumento por aprendizagem profunda

Usar modelos de aprendizagem profunda para prever as direções do movimento dos preços e aumentar o sistema baseado em regras para melhorar a precisão.

Ajuste adaptativo de parâmetros

Projetar módulos de ajuste adaptativo para os parâmetros dos indicadores com base em dados históricos da janela deslizante para que a estratégia possa adaptar-se melhor.

Incorporar análise de período variável

Integrar a análise de períodos variáveis como a Teoria das Ondas de Elliott para ajudar a julgar tendências de médio e longo prazo e melhorar a rentabilidade.

Conclusão

Em resumo, esta estratégia integra MA, RSI, ATR, ADX e mais em um sistema relativamente abrangente, que pode identificar tendências de longo prazo através do sistema MA e reduzir a interferência de ruído com indicadores de curto prazo como RSI. Além disso, existe um grande espaço de otimização para melhoria do desempenho. A estratégia melhora as decisões combinando indicadores e controlando riscos. Merece mais pesquisa e aplicação.

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start: 2023-01-28 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
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// This source code to my testing
// © sgb

//@version=5


strategy(title='Soren test 2', overlay=true, initial_capital=100, pyramiding=1, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=50, commission_value=0.04)

//SOURCE =============================================================================================================================================================================================================================================================================================================

src = input(open)

// INPUTS ============================================================================================================================================================================================================================================================================================================



//ADX --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

ADX_options = input.string('MASANAKAMURA', title='Adx Type', options=['CLASSIC', 'MASANAKAMURA'], group='ADX')
ADX_len = input.int(38, title='Adx lenght', minval=1, group='ADX')
th = input.float(23, title='Adx Treshold', minval=0, step=0.5, group='ADX')

// Volume ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

volume_f = input.float(1.2, title='Volume mult.', minval=0, step=0.1, group='Volume')
sma_length = input.int(35, title='Volume lenght', minval=1, group='Volume')

//RSI----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

len_3 = input.int(25, title='RSI lenght', group='Relative Strenght Indeks')
src_3 = input.source(low, title='RSI Source', group='Relative Strenght Indeks')
RSI_VWAP_length = input(25, title='Rsi vwap lenght')

// Range Filter ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

per_ = input.int(26, title='SAMPLING PERIOD', minval=1, group='Range Filter')
mult = input.float(2.3, title='RANGE MULTIPLIER', minval=0.1, step=0.1, group='Range Filter')

// Cloud --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

len = input.int(1, title='Cloud Length', group='Cloud')

//RMI ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

RMI_len = input.int(26, title='Rmi Lenght', minval=1, group='Relative Momentum Index')
mom = input.int(17, title='Rmi Momentum', minval=1, group='Relative Momentum Index')
RMI_os = input.int(33, title='Rmi oversold', minval=0, group='Relative Momentum Index')
RMI_ob = input.int(68, title='Rmi overbought', minval=0, group='Relative Momentum Index')


// Indicators Calculations ========================================================================================================================================================================================================================================================================================================

// Range Filter ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

var bool L_RF = na
var bool S_RF = na

Range_filter(_src, _per_, _mult) =>
    var float _upward = 0.0
    var float _downward = 0.0
    wper = _per_ * 2 - 1
    avrng = ta.ema(math.abs(_src - _src[1]), _per_)
    _smoothrng = ta.ema(avrng, wper) * _mult
    _filt = _src
    _filt := _src > nz(_filt[1]) ? _src - _smoothrng < nz(_filt[1]) ? nz(_filt[1]) : _src - _smoothrng : _src + _smoothrng > nz(_filt[1]) ? nz(_filt[1]) : _src + _smoothrng
    _upward := _filt > _filt[1] ? nz(_upward[1]) + 1 : _filt < _filt[1] ? 0 : nz(_upward[1])
    _downward := _filt < _filt[1] ? nz(_downward[1]) + 1 : _filt > _filt[1] ? 0 : nz(_downward[1])
    [_smoothrng, _filt, _upward, _downward]
[smoothrng, filt, upward, downward] = Range_filter(src, per_, mult)
hband = filt + smoothrng
lband = filt - smoothrng
L_RF := high > hband and upward > 0
S_RF := low < lband and downward > 0

//ADX-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

calcADX(_len) =>
    up = ta.change(high)
    down = -ta.change(low)
    plusDM = na(up) ? na : up > down and up > 0 ? up : 0
    minusDM = na(down) ? na : down > up and down > 0 ? down : 0
    truerange = ta.rma(ta.tr, _len)
    _plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, _len) / truerange)
    _minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, _len) / truerange)
    sum = _plus + _minus
    _adx = 100 * ta.rma(math.abs(_plus - _minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), _len)
    [_plus, _minus, _adx]
calcADX_Masanakamura(_len) =>
    SmoothedTrueRange = 0.0
    SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
    SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
    TrueRange = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1]))), math.abs(low - nz(close[1])))
    DirectionalMovementPlus = high - nz(high[1]) > nz(low[1]) - low ? math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0
    DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1]) - low, 0) : 0
    SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - nz(SmoothedTrueRange[1]) / _len + TrueRange
    SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) / _len + DirectionalMovementPlus
    SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) / _len + DirectionalMovementMinus
    DIP = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
    DIM = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
    DX = math.abs(DIP - DIM) / (DIP + DIM) * 100
    adx = ta.sma(DX, _len)
    [DIP, DIM, adx]
[DIPlusC, DIMinusC, ADXC] = calcADX(ADX_len)
[DIPlusM, DIMinusM, ADXM] = calcADX_Masanakamura(ADX_len)

DIPlus = ADX_options == 'CLASSIC' ? DIPlusC : DIPlusM
DIMinus = ADX_options == 'CLASSIC' ? DIMinusC : DIMinusM
ADX = ADX_options == 'CLASSIC' ? ADXC : ADXM
L_adx = DIPlus > DIMinus and ADX > th
S_adx = DIPlus < DIMinus and ADX > th

// Volume -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Volume_condt = volume > ta.sma(volume, sma_length) * volume_f

//RSI------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

up_3 = ta.rma(math.max(ta.change(src_3), 0), len_3)
down_3 = ta.rma(-math.min(ta.change(src_3), 0), len_3)
rsi_3 = down_3 == 0 ? 100 : up_3 == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + up_3 / down_3)
L_rsi = rsi_3 < 70
S_rsi = rsi_3 > 30
RSI_VWAP = ta.rsi(ta.vwap(close), RSI_VWAP_length)
RSI_VWAP_overSold = 13
RSI_VWAP_overBought = 68

L_VAP = ta.crossover(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overSold)
S_VAP = ta.crossunder(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overBought)

//Cloud --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

PI = 2 * math.asin(1)
hilbertTransform(src) =>
    0.0962 * src + 0.5769 * nz(src[2]) - 0.5769 * nz(src[4]) - 0.0962 * nz(src[6])
computeComponent(src, mesaPeriodMult) =>
    hilbertTransform(src) * mesaPeriodMult
computeAlpha(src, fastLimit, slowLimit) =>
    mesaPeriod = 0.0
    mesaPeriodMult = 0.075 * nz(mesaPeriod[1]) + 0.54
    smooth = 0.0
    smooth := (4 * src + 3 * nz(src[1]) + 2 * nz(src[2]) + nz(src[3])) / 10
    detrender = 0.0
    detrender := computeComponent(smooth, mesaPeriodMult)
    I1 = nz(detrender[3])
    Q1 = computeComponent(detrender, mesaPeriodMult)
    jI = computeComponent(I1, mesaPeriodMult)
    jQ = computeComponent(Q1, mesaPeriodMult)
    I2 = 0.0
    Q2 = 0.0
    I2 := I1 - jQ
    Q2 := Q1 + jI
    I2 := 0.2 * I2 + 0.8 * nz(I2[1])
    Q2 := 0.2 * Q2 + 0.8 * nz(Q2[1])
    Re = I2 * nz(I2[1]) + Q2 * nz(Q2[1])
    Im = I2 * nz(Q2[1]) - Q2 * nz(I2[1])
    Re := 0.2 * Re + 0.8 * nz(Re[1])
    Im := 0.2 * Im + 0.8 * nz(Im[1])
    if Re != 0 and Im != 0
        mesaPeriod := 2 * PI / math.atan(Im / Re)
        mesaPeriod
    if mesaPeriod > 1.5 * nz(mesaPeriod[1])
        mesaPeriod := 1.5 * nz(mesaPeriod[1])
        mesaPeriod
    if mesaPeriod < 0.67 * nz(mesaPeriod[1])
        mesaPeriod := 0.67 * nz(mesaPeriod[1])
        mesaPeriod
    if mesaPeriod < 6
        mesaPeriod := 6
        mesaPeriod
    if mesaPeriod > 50
        mesaPeriod := 50
        mesaPeriod
    mesaPeriod := 0.2 * mesaPeriod + 0.8 * nz(mesaPeriod[1])
    phase = 0.0
    if I1 != 0
        phase := 180 / PI * math.atan(Q1 / I1)
        phase
    deltaPhase = nz(phase[1]) - phase
    if deltaPhase < 1
        deltaPhase := 1
        deltaPhase
    alpha = fastLimit / deltaPhase
    if alpha < slowLimit
        alpha := slowLimit
        alpha
    [alpha, alpha / 2.0]
er = math.abs(ta.change(src, len)) / math.sum(math.abs(ta.change(src)), len)
[a, b] = computeAlpha(src, er, er * 0.1)
mama = 0.0
mama := a * src + (1 - a) * nz(mama[1])
fama = 0.0
fama := b * mama + (1 - b) * nz(fama[1])
alpha = math.pow(er * (b - a) + a, 2)
kama = 0.0
kama := alpha * src + (1 - alpha) * nz(kama[1])

L_cloud = kama > kama[1]
S_cloud = kama < kama[1]

// RMI -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

RMI(len, m) =>
    up = ta.ema(math.max(close - close[m], 0), len)
    dn = ta.ema(math.max(close[m] - close, 0), len)
    RMI = dn == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + up / dn)
    RMI
L_rmi = ta.crossover(RMI(RMI_len, mom), RMI_os)
S_rmi = ta.crossunder(RMI(RMI_len, mom), RMI_ob)



//STRATEGY ==========================================================================================================================================================================================================================================================================================================

L_1 = L_VAP and L_RF and not S_adx
S_1 = S_VAP and S_RF and not L_adx
L_2 = L_adx and Volume_condt and L_rsi and L_cloud
S_2 = S_adx and Volume_condt and S_rsi and S_cloud
L_3 = L_rmi and L_RF and not S_adx
S_3 = S_rmi and S_RF and not L_adx
L_basic_condt = L_1 or L_2 or L_3
S_basic_condt = S_1 or S_2 or S_3

var bool longCondition = na
var bool shortCondition = na
var float last_open_longCondition = na
var float last_open_shortCondition = na
var int last_longCondition = 0
var int last_shortCondition = 0
longCondition := L_basic_condt
shortCondition := S_basic_condt
last_open_longCondition := longCondition ? close : nz(last_open_longCondition[1])
last_open_shortCondition := shortCondition ? close : nz(last_open_shortCondition[1])
last_longCondition := longCondition ? time : nz(last_longCondition[1])
last_shortCondition := shortCondition ? time : nz(last_shortCondition[1])
in_longCondition = last_longCondition > last_shortCondition
in_shortCondition = last_shortCondition > last_longCondition

// SWAP-SL ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

var int last_long_sl = na
var int last_short_sl = na
sl = input.float(2, 'Swap % period', minval=0, step=0.1, group='strategy settings')
long_sl = ta.crossunder(low, (1 - sl / 100) * last_open_longCondition) and in_longCondition and not longCondition
short_sl = ta.crossover(high, (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition) and in_shortCondition and not shortCondition
last_long_sl := long_sl ? time : nz(last_long_sl[1])
last_short_sl := short_sl ? time : nz(last_short_sl[1])
var bool CondIni_long_sl = 0
CondIni_long_sl := long_sl ? 1 : longCondition ? -1 : nz(CondIni_long_sl[1])
var bool CondIni_short_sl = 0
CondIni_short_sl := short_sl ? 1 : shortCondition ? -1 : nz(CondIni_short_sl[1])
Final_Long_sl = long_sl and nz(CondIni_long_sl[1]) == -1 and in_longCondition and not longCondition
Final_Short_sl = short_sl and nz(CondIni_short_sl[1]) == -1 and in_shortCondition and not shortCondition
var int sectionLongs = 0
sectionLongs := nz(sectionLongs[1])
var int sectionShorts = 0
sectionShorts := nz(sectionShorts[1])

// RE-ENTRY ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

if longCondition or Final_Long_sl
    sectionLongs += 1
    sectionShorts := 0
    sectionShorts
if shortCondition or Final_Short_sl
    sectionLongs := 0
    sectionShorts += 1
    sectionShorts
var float sum_long = 0.0
var float sum_short = 0.0

if longCondition
    sum_long := nz(last_open_longCondition) + nz(sum_long[1])
    sum_short := 0.0
    sum_short
if Final_Long_sl
    sum_long := (1 - sl / 100) * last_open_longCondition + nz(sum_long[1])
    sum_short := 0.0
    sum_short
if shortCondition
    sum_short := nz(last_open_shortCondition) + nz(sum_short[1])
    sum_long := 0.0
    sum_long
if Final_Short_sl
    sum_long := 0.0
    sum_short := (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition + nz(sum_short[1])
    sum_short

var float Position_Price = 0.0
Position_Price := nz(Position_Price[1])
Position_Price := longCondition or Final_Long_sl ? sum_long / sectionLongs : shortCondition or Final_Short_sl ? sum_short / sectionShorts : na

//TP_1 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

tp = input.float(1.2, 'Tp-1 ', minval=0, step=0.1, group='strategy settings')
long_tp = ta.crossover(high, (1 + tp / 100) * fixnan(Position_Price)) and in_longCondition and not longCondition
short_tp = ta.crossunder(low, (1 - tp / 100) * fixnan(Position_Price)) and in_shortCondition and not shortCondition
var int last_long_tp = na
var int last_short_tp = na
last_long_tp := long_tp ? time : nz(last_long_tp[1])
last_short_tp := short_tp ? time : nz(last_short_tp[1])
Final_Long_tp = long_tp and last_longCondition > nz(last_long_tp[1])
Final_Short_tp = short_tp and last_shortCondition > nz(last_short_tp[1])
fixnan_1 = fixnan(Position_Price)
ltp = Final_Long_tp ? fixnan_1 * (1 + tp / 100) : na
fixnan_2 = fixnan(Position_Price)
stp = Final_Short_tp ? fixnan_2 * (1 - tp / 100) : na
if Final_Short_tp or Final_Long_tp
    sum_long := 0.0
    sum_short := 0.0
    sectionLongs := 0
    sectionShorts := 0
    sectionShorts
if Final_Long_tp
    CondIni_long_sl == 1
if Final_Short_tp
    CondIni_short_sl == 1


// COLORS & PLOTS --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

ADX_COLOR = L_adx ? color.lime : S_adx ? color.red : color.orange
barcolor(color=ADX_COLOR)
hbandplot = plot(hband, title='RF HT', color=ADX_COLOR, transp=50)
lbandplot = plot(lband, title='RF LT', color=ADX_COLOR, transp=50)
fill(hbandplot, lbandplot, title='RF TR', color=ADX_COLOR, transp=90)
plotshape(longCondition, title='Long', style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.blue, 0), size=size.tiny)
plotshape(shortCondition, title='Short', style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny)

plot(ltp, style=plot.style_circles, linewidth=5, color=color.new(color.fuchsia, 0), editable=false)
plot(stp, style=plot.style_circles, linewidth=5, color=color.new(color.fuchsia, 0), editable=false)

//BACKTESTING--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------


Q = 50
SL = input.float(0.4, 'StopLoss ', minval=0, step=0.1)

strategy.entry('long', strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry('short', strategy.short, when=shortCondition)

strategy.exit('TP', 'long', qty_percent=Q, limit=fixnan(Position_Price) * (1 + tp / 100))
strategy.exit('TP', 'short', qty_percent=Q, limit=fixnan(Position_Price) * (1 - tp / 100))


strategy.exit('SL', 'long', stop=fixnan(Position_Price) * (1 - SL / 100))
strategy.exit('SL', 'short', stop=fixnan(Position_Price) * (1 + SL / 100))


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// By SGB

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