基于双量化交易系统
Author: ChaoZhang, Date: 2024-02-26 14:30:54Tags:
本策略是一个结合CCI指标、RSI指标、两条移动平均线的复合交易系统。该系统可以捕捉常规趋势,同时利用RSI指标的交叉为入场时机增加确认,以过滤掉一些噪音。
策略原理
该策略主要基于CCI指标判断趋势方向。CCI指标值高于100时为多头市场,低于-100时为空头市场。系统利用两条移动平均线交叉来辅助判断趋势方向。当快速移动平均线上穿慢速移动平均线时为买入信号,反之则为卖出信号。
在确定多空趋势后,系统再利用两个参数长度不同的RSI指标的交叉作为入场验证。例如在多头市场中,如果短周期RSI指标上穿长周期RSI指标时,为最终买入信号。这个设计主要是为了过滤噪音,避免在趋势中出现的短期调整引发错误交易。
该策略只在指定的交易时段开仓,收盘前15分钟主动全部平仓,避免隔夜风险。开仓后会利用移动止损来锁定利润。
优势分析
- 结合趋势判断和指标交叉,可以有效识别趋势且过滤噪音,入场精确
- 利用移动止损来主动控制风险,规避止损被追击的情况
- 只在指定交易时段开仓,避免隔夜跳空风险
- RSI指标参数可调整,可以灵活适应不同市场环境
风险分析
- CCI指标对异常波动性市场判断效果差
- 双RSI交叉条件限制较多,可能错过部分机会
- 移动止损可能过于主观,需要优化参数
- 指定交易时段可能会错过重大夜间消息造成的跳空
优化建议
- 可以测试不同参数的CCI指标,找到最佳参数组合
- 测试是否可以取消RSI交叉限制条件,直接以CCI判断入场
- 对移动止损法参数进行回测优化,找到最佳参数
- 测试取消强制平仓逻辑,改为持仓期内移动止损跟踪,以获利最大化
总结
本策略综合考虑了趋势判断和指标交叉验证,在控制风险的同时也确保了交易信号的有效性。通过参数优化和逻辑调整,该策略可以进一步增强获利空间并减少遗漏机会。这是一个非常有潜力的交易思路。
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © rwestbrookjr
//@version=5
strategy("EMA with RSI Cross Strategy", overlay=true)
//EMA
fastLen = input(title='Fast EMA Length', defval=9)
slowLen = input(title='Slow EMA Length', defval=20)
fastEMA = ta.ema(close, fastLen)
slowEMA = ta.ema(close, slowLen)
fema = plot(fastEMA, title='FastEMA', color=color.new(color.green, 0), linewidth=1, style=plot.style_line)
sema = plot(slowEMA, title='SlowEMA', color=color.new(color.red, 0), linewidth=1, style=plot.style_line)
fill(fema, sema, color=fastEMA > slowEMA ? color.new(#417505, 50) : color.new(#890101, 50), title='Cloud')
// Bull and Bear Alerts
//Bull = ta.crossover(fastEMA, slowEMA)
Bull = fastEMA > slowEMA
//Bear = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA)
Bear = fastEMA < slowEMA
//RSIs
rsiLength1Input = input.int(9, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
rsiSource1Input = input.source(close, "Source", group="RSI Settings")
rsiLength2Input = input.int(20, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
rsiSource2Input = input.source(close, "Source", group="RSI Settings")
up1 = ta.rma(math.max(ta.change(rsiSource1Input), 0), rsiLength1Input)
down1 = ta.rma(-math.min(ta.change(rsiSource1Input), 0), rsiLength1Input)
rsi = down1 == 0 ? 100 : up1 == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up1 / down1))
up2 = ta.rma(math.max(ta.change(rsiSource2Input), 0), rsiLength2Input)
down2 = ta.rma(-math.min(ta.change(rsiSource2Input), 0), rsiLength2Input)
rsi2 = down2 == 0 ? 100 : up2 == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up2 / down2))
//CCI
cciLength = input.int(20, minval=1)
src = input(hlc3, title="Source")
ma = ta.sma(src, cciLength)
cci = (src - ma) / (0.015 * ta.dev(src, cciLength))
//Trail Stop Setup
trstp = input.float(title="Trail Loss($)", minval = 0.0, step = 0.01, defval = 0.5)
longStop = 0.0, shortStop = 0.0
longStop := if Bull
stopValue = close - trstp
math.max(stopValue, longStop[1])
else
0.0
shortStop := if Bear
stopValue = close + trstp
math.min(stopValue, shortStop[1])
else
999999
//Session Setup
open_session=input(defval="0930-1545")
session = time("1", open_session)
validSession=(na(session) ? 0 : 1)
//Trade Signals
longCondition = Bull and cci > 100 and ta.crossover(rsi,rsi2) and validSession
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, 1)
//longExit = close > strategy.opentrades.entry_price(0) + 1.5 or close < strategy.opentrades.entry_price(0) - 0.75
longExit = close < longStop or not validSession
if (longExit)
strategy.close("Long")
shortCondition = Bear and cci < 100 and ta.crossunder(rsi,rsi2) and validSession
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, 1)
//shortExit = close < strategy.opentrades.entry_price(0) - 1.5 or close > strategy.opentrades.entry_price(0) + 0.75
shortExit = close > shortStop or not validSession
if (shortExit)
strategy.close("Short")
更多内容