Estrategia del sistema de negociación de tendencia al alza y sobreventa de índices

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-09-11 11:35:33
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Tendencias de subida y reversión media con el hipertrend I11L

La estrategia I11L Hypertrend utiliza un sistema de puntuación de impulso a través de múltiples marcos de tiempo para identificar los niveles de sobreventa para comprar y las tendencias alcistas para el comercio.

Cómo funciona la estrategia

Los componentes clave incluyen:

  • Sistema de puntuación que compara las AEM/AEM en 20 períodos
  • La puntuación alta indica tendencia alcista, la puntuación baja condiciones de sobreventa
  • Cruce de puntuaciones utilizadas como señales de entrada/salida
  • Pérdida de parada para proteger las ganancias abiertas
  • Objetivo de rentabilidad fijo basado en el precio de entrada

Las compras largas se realizan en reversiones de sobreventa cuando las puntuaciones se cruzan. Las compras cortas se realizan cuando las puntuaciones se cruzan en tendencias alcistas.

Una parada de seguimiento bloquea las ganancias mientras que la salida de la ganancia se realiza a un múltiplo riesgo/recompensa definido.

Ventajas del sistema I11L

Las principales ventajas de este enfoque:

  • Combina la reversión y la tendencia
  • La puntuación se adapta a las condiciones cambiantes del mercado
  • Varios marcos de tiempo identifican puntos de inflexión
  • El trailing stop automatiza la gestión del comercio
  • La composición aumenta los rendimientos en fuertes tendencias

El sistema de puntuación dinámica proporciona información valiosa para el comercio tanto de reversiones como de rupturas.

Debilidades y riesgos potenciales

Sin embargo, existen algunas limitaciones:

  • Probable sobreoptimización de los datos anteriores
  • Las puntuaciones de retraso y las entradas de señal tardías
  • Varios parámetros para configurar
  • Es propenso a los azotes en los períodos de choc
  • No hay filtro de operaciones por alta probabilidad

Las métricas de rendimiento pasadas pueden ser engañosas si no se prueban en el futuro.

Parámetros de ajuste de teclas

Algunas entradas clave que se pueden optimizar:

  • Número de EMA/SMA en el sistema de puntuación
  • Duración de los períodos de mediación
  • Los límites de los precios de venta excesiva y de la tendencia al alza
  • Distancia de parada de pérdida desde el precio
  • El riesgo/recompensa múltiple del beneficio

Las estrategias sólidas equilibran el rendimiento en los mercados alcista, bajista y de rango.

En resumen

El I11L Hypertrend proporciona un proceso sistemático para el comercio de rebotes de sobreventa y el manejo de breakouts al alza.


/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-04-15 00:00:00
period: 8h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// strategy("I11L Hypertrend",overlay=false, initial_capital=1000000,default_qty_value=1000000,default_qty_type=strategy.cash,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.00)
strategy.initial_capital=50000
tradingMode = input.string("Oversold or Trend", "Trading Mode", ["Oversold or Trend", "Always Buy"], tooltip="Choose the Trading Mode by trying Both in your Backtesting. I use it if one is far better then the other one.")
 
invertStrategy = tradingMode == "Trend" ? true : false
compoundingMode = input.bool(false,"Work with the total equity")
useTSL = input.bool(true,"Use a trailing SL")
useTP = input.bool(true,"Use a TP")
scoreLookbackDistance = input.int(20, step=1,title="Lookbackdistance for the Score")
scoreLoopCountTo = 20
leverage = input.float(1.0,"Leverage (x)",[20,10,5,2,1])
SL_Factor = 1 - input.float(3.0,"Risk Capital per Trade unleveraged (%)", minval=0.1, maxval=100, step=0.25) / 100 / leverage
TPFactor = input.float(1.2, step=0.1)

chooseDate = input.string(title="Select Date", defval="All available Records", options=["Start-2012","2012-Now","All available Records"],tooltip="Seperation works best for 8hr cfd markets, you might want to finetune your Settings in the past and see if the future results (2010 to now) are better then random")
dateFrom = chooseDate == "Start-2012" ? timestamp("01 Jan 1970 00:00") : chooseDate == "2012-Now" ? timestamp("01 Jan 2012 00:00") : timestamp("01 Jan 1970 00:00")
dateTo = chooseDate == "Start-2012" ? timestamp("31 Dec 2011 23:59") : chooseDate == "2012-Now" ? timestamp("31 Dec 2170 23:59") : timestamp("31 Dec 2170 23:59")
inDateRange = (time >= dateFrom) and (time < dateTo)

var disableAdditionalBuysThisDay = false
var minuteOfLastSell = 0


if(dayofmonth != dayofmonth[1])
    disableAdditionalBuysThisDay := false


longStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
    if(useTSL)
        math.max(high * SL_Factor, longStopPrice[1])
    else
        strategy.position_avg_price*SL_Factor
else
    0

if(strategy.position_size != strategy.position_size[1])
    disableAdditionalBuysThisDay := true

//Trade Logic
//isOversold
SCORE = 0
loopCount = 1
for i=0 to scoreLoopCountTo
    trendLengthAdjusted = loopCount
    loopCount := loopCount + 1 
    if(ta.ema(close,trendLengthAdjusted) / ta.sma(close,trendLengthAdjusted) > 1)
        SCORE := SCORE + 1
 
SCORE_ema50 = ta.ema(SCORE,scoreLookbackDistance)
SCORE_sma50 = ta.sma(SCORE,scoreLookbackDistance)
isOversold = ta.crossover(SCORE_sma50 / SCORE_ema50,1.0)
isTrend = ta.crossover(SCORE_ema50 / SCORE_sma50,1.0)


isBuy = isTrend or isOversold or tradingMode == "Always Buy"


if(isBuy and not(disableAdditionalBuysThisDay) and inDateRange)
    if(compoundingMode)
        strategy.entry("Buy", strategy.long, (strategy.equity / close) * leverage)
    else
        strategy.entry("Buy", strategy.long, (strategy.initial_capital / close) * leverage)


if(strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("TSL", "Buy", stop=longStopPrice)
    if(useTP) 
        strategy.close("Buy",  when=close > strategy.position_avg_price * (1 + (1 - SL_Factor) * TPFactor), comment="TP")


findTrendOrOversold(i) => ta.ema(close,i) / ta.sma(close,i)

plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(1) - 1),color = findTrendOrOversold(1) > 1 ? #6efa7b44 : #ff222244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(2) - 1),color = findTrendOrOversold(2) > 1 ? #73fa7a44 : #ff302244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(3) - 1),color = findTrendOrOversold(3) > 1 ? #78fb7944 : #ff3a2244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(4) - 1),color = findTrendOrOversold(4) > 1 ? #7cfb7844 : #ff432244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(5) - 1),color = findTrendOrOversold(5) > 1 ? #81fb7744 : #ff4b2244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(6) - 1),color = findTrendOrOversold(6) > 1 ? #85fc7644 : #ff522344)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(7) - 1),color = findTrendOrOversold(7) > 1 ? #89fc7644 : #fe592444)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(8) - 1),color = findTrendOrOversold(8) > 1 ? #8dfc7544 : #fe602544)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(9) - 1),color = findTrendOrOversold(9) > 1 ? #91fc7444 : #fe662744)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(10) - 1),color = findTrendOrOversold(10) > 1 ? #95fd7344 : #fe6b2944)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(11) - 1),color = findTrendOrOversold(11) > 1 ? #99fd7344 : #fd712b44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(12) - 1),color = findTrendOrOversold(12) > 1 ? #9dfd7244 : #fd762d44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(13) - 1),color = findTrendOrOversold(13) > 1 ? #a1fd7144 : #fd7b3044)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(14) - 1),color = findTrendOrOversold(14) > 1 ? #a4fe7144 : #fd803244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(15) - 1),color = findTrendOrOversold(15) > 1 ? #a8fe7044 : #fc853544)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(16) - 1),color = findTrendOrOversold(16) > 1 ? #abfe7044 : #fc8a3944)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(17) - 1),color = findTrendOrOversold(17) > 1 ? #affe6f44 : #fc8f3c44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(18) - 1),color = findTrendOrOversold(18) > 1 ? #b2ff6f44 : #fc933f44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(19) - 1),color = findTrendOrOversold(19) > 1 ? #b6ff6e44 : #fb984344)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(20) - 1),color = findTrendOrOversold(20) > 1 ? #b9ff6e44 : #fb9c4744) 

plot(invertStrategy ? SCORE_ema50 / SCORE_sma50 : SCORE_sma50 / SCORE_ema50, color=(invertStrategy and isTrend) or (not(invertStrategy) and isOversold) ? color.green : color.gray, linewidth=2)
plot(1,color=color.white)

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