Estrategia compuesta de seguimiento de tendencias
ChaoZhang
Descripción general
En este artículo se presenta una estrategia de comercio cuantitativa que integra varios indicadores para determinar la tendencia. La estrategia combina varios indicadores técnicos como la dirección de la línea media, los nuevos altos y bajos y las condiciones de la línea anual, para seguir la tendencia de la línea media y larga en el precio de las acciones.
Principio de estrategia
La estrategia se basa en las siguientes ideas:
La dirección de la tendencia de los precios se determina mediante la dirección de la línea media, el nuevo índice de alzas y bajas.
En combinación con la línea de años, juzgue la tendencia de la línea larga y evite ser engañado por las convulsiones a corto plazo.
El Bundle de Indicadores Múltiples puede filtrar de manera efectiva las señales falsas cuando se sintetiza una señal.
El uso de la parada de pérdidas de la supertrend para bloquear las ganancias de la tendencia.
El precio se detiene adecuadamente cuando el precio supera la línea media.
Análisis de las ventajas
La estrategia tiene las siguientes ventajas:
La integración de varios indicadores puede mejorar la precisión de la toma de decisiones.
La tendencia es que los inversores que no tienen una buena idea de cuál es la tendencia de los precios de las acciones, se abstengan de hacer transacciones innecesarias.
La parada de pérdidas en supertrends es eficaz para bloquear las ganancias y reducir la reversión.
La ganancia puede ser incrementada por la brecha en el precio.
La lógica de la estrategia es clara y fácil de entender, lo que facilita su optimización.
Análisis de riesgos
La estrategia también tiene los siguientes riesgos:
Muchos indicadores al mismo tiempo juzgan la posibilidad de que se haya perdido una oportunidad de negociación.
La tendencia súper se detiene demasiado mecánicamente y puede limitar las ganancias.
La brecha de la línea media puede causar daños innecesarios si no se hace correctamente.
El comerciante debe evaluar cuidadosamente el impacto de la configuración de parámetros en la estrategia.
Resumir
La estrategia utiliza una combinación de varios indicadores técnicos para determinar las tendencias. Si los parámetros se optimizan de manera razonable, se espera obtener mejores ganancias. Sin embargo, los comerciantes deben prestar atención a la precisión de la determinación de tendencias y ajustar los parámetros cuando sea necesario.
/*backtest
start: 2023-08-16 00:00:00
end: 2023-09-15 00:00:00
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/
// © HeWhoMustNotBeNamed
//@version=4
strategy("AlignedMA and Cumulative HighLow Strategy V2", overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, pyramiding = 1, commission_value = 0.01, calc_on_order_fills = true)
MAType = input(title="Moving Average Type", defval="hma", options=["ema", "sma", "hma", "rma", "vwma", "wma"])
includePartiallyAligned = input(true)
HighLowPeriod = input(22, minval=1,step=1)
LookbackPeriod = input(10, minval=1,step=1)
considerYearlyHighLow = input(false)
dirTBars = input(1)
dirRBars = input(30)
PMAType = input(title="Moving Average Type", defval="ema", options=["ema", "sma", "hma", "rma", "vwma", "wma"])
PMALength = input(10, minval=2, step=10)
shift = input(2, minval=1, step=1)
//Use 2 for ASX stocks
supertrendMult = input(3, minval=1, maxval=10, step=0.5)
supertrendLength = input(22, minval=1)
riskReward = input(2, minval=1, maxval=10, step=0.5)
tradeDirection = input(title="Trade Direction", defval=strategy.direction.all, options=[strategy.direction.all, strategy.direction.long, strategy.direction.short])
backtestYears = input(1, minval=1, step=1)
f_getMovingAverage(source, MAType, length)=>
ma = sma(source, length)
if(MAType == "ema")
ma := ema(source,length)
if(MAType == "hma")
ma := hma(source,length)
if(MAType == "rma")
ma := rma(source,length)
if(MAType == "vwma")
ma := vwma(source,length)
if(MAType == "wma")
ma := wma(source,length)
ma
f_getMaAlignment(MAType, includePartiallyAligned)=>
ma5 = f_getMovingAverage(close,MAType,5)
ma10 = f_getMovingAverage(close,MAType,10)
ma20 = f_getMovingAverage(close,MAType,20)
ma30 = f_getMovingAverage(close,MAType,30)
ma50 = f_getMovingAverage(close,MAType,50)
ma100 = f_getMovingAverage(close,MAType,100)
ma200 = f_getMovingAverage(close,MAType,200)
upwardScore = 0
upwardScore := close > ma5? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma5 > ma10? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma10 > ma20? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma20 > ma30? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma30 > ma50? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma50 > ma100? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma100 > ma200? upwardScore+1:upwardScore
upwards = close > ma5 and ma5 > ma10 and ma10 > ma20 and ma20 > ma30 and ma30 > ma50 and ma50 > ma100 and ma100 > ma200
downwards = close < ma5 and ma5 < ma10 and ma10 < ma20 and ma20 < ma30 and ma30 < ma50 and ma50 < ma100 and ma100 < ma200
upwards?1:downwards?-1:includePartiallyAligned ? (upwardScore > 5? 0.5: upwardScore < 2?-0.5:upwardScore>3?0.25:-0.25) : 0
f_getHighLowValue(HighLowPeriod)=>
currentHigh = highest(high,HighLowPeriod) == high
currentLow = lowest(low,HighLowPeriod) == low
currentHigh?1:currentLow?-1:0
f_getDirection(Series)=>
direction = Series > Series[1] ? 1 : Series < Series[1] ? -1 : 0
direction := direction == 0? nz(direction[1],0):direction
direction
f_getDirectionT(Series, tBars, rBars)=>
compH = Series > 0? Series[tBars] : Series[rBars]
compL = Series < 0? Series[tBars] : Series[rBars]
direction = Series > compH ? 1 : Series < compL ? -1 : 0
direction := direction == 0? nz(direction[1],0):direction
direction
f_getYearlyHighLowCondition(considerYearlyHighLow)=>
yhigh = security(syminfo.tickerid, '12M', high[1])
ylow = security(syminfo.tickerid, '12M', low[1])
yhighlast = yhigh[365]
ylowlast = ylow[365]
yhighllast = yhigh[2 * 365]
ylowllast = ylow[2 * 365]
yearlyTrendUp = na(yhigh)? true : na(yhighlast)? close > yhigh : na(yhighllast)? close > max(yhigh,yhighlast) : close > max(yhigh, min(yhighlast, yhighllast))
yearlyHighCondition = ( (na(yhigh) or na(yhighlast) ? true : (yhigh > yhighlast) ) and ( na(yhigh) or na(yhighllast) ? true : (yhigh > yhighllast))) or yearlyTrendUp or not considerYearlyHighLow
yearlyTrendDown = na(ylow)? true : na(ylowlast)? close < ylow : na(ylowllast)? close < min(ylow,ylowlast) : close < min(ylow, max(ylowlast, ylowllast))
yearlyLowCondition = ( (na(ylow) or na(ylowlast) ? true : (ylow < ylowlast) ) and ( na(ylow) or na(ylowllast) ? true : (ylow < ylowllast))) or yearlyTrendDown or not considerYearlyHighLow
[yearlyHighCondition,yearlyLowCondition]
f_getOpenCloseMA(MAType, length)=>
openMA = f_getMovingAverage(open, MAType, length)
closeMA = f_getMovingAverage(close, MAType, length)
direction = openMA < closeMA ? 1 : -1
[openMA, closeMA, direction]
inDateRange = true
maAlignment = f_getMaAlignment(MAType,includePartiallyAligned)
alignedMaIndex = sum(maAlignment,LookbackPeriod)
maAlignmentDirection=f_getDirectionT(alignedMaIndex,dirTBars, dirRBars)
atr = atr(22)
highLowIndex = f_getHighLowValue(HighLowPeriod)
cumulativeHighLowIndex = sum(highLowIndex,LookbackPeriod)
hlDirection = f_getDirectionT(cumulativeHighLowIndex,dirTBars,dirRBars)
[yearlyHighCondition,yearlyLowCondition] = f_getYearlyHighLowCondition(considerYearlyHighLow)
[supertrend, dir] = supertrend(supertrendMult, supertrendLength)
[esupertrend, edir] = supertrend(supertrendMult+1, supertrendLength)
movingAverage = f_getMovingAverage(close, PMAType, PMALength)
secondaryBuyFilter = movingAverage > movingAverage[shift]
secondarySellFilter = movingAverage < movingAverage[shift]
closeBuyFilter = dir == 1
closeSellFilter = dir == -1
buyFilter = (maAlignmentDirection == 1 and hlDirection == 1 and yearlyHighCondition)
sellFilter = (maAlignmentDirection == -1 and hlDirection == -1 and yearlyLowCondition)
barColor = buyFilter?color.lime:sellFilter?color.orange:color.gray
bandColor = secondaryBuyFilter ? color.green : secondarySellFilter ? color.red : color.gray
compound = strategy.position_size > 0? strategy.position_avg_price + (atr* supertrendMult * riskReward) : strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price - (atr* supertrendMult * riskReward) : na
riskFree = na(compound)?false:strategy.position_size > 0 ? supertrend > compound : strategy.position_size < 0 ? supertrend < compound : false
trailingStop = riskFree?(dir==-1?supertrend - 2*atr : supertrend + 2*atr) :supertrend
trailingStop := (strategy.position_size > 0 and trailingStop < trailingStop[1]) ? trailingStop[1] : ((strategy.position_size < 0 and trailingStop > trailingStop[1])? trailingStop[1] :trailingStop)
plot(trailingStop, title="Supertrend", color=riskFree? color.blue:dir==-1?color.green:color.red, linewidth=2)
buyEntry = buyFilter and secondaryBuyFilter and not closeBuyFilter and low > trailingStop
sellEntry = sellFilter and secondarySellFilter and not closeSellFilter and low < trailingStop
Fi1 = plot(movingAverage[shift], title="MA", color=color.red, linewidth=1, transp=50)
Fi2 = plot(movingAverage, title="Shift", color=color.green, linewidth=1, transp=50)
fill(Fi1, Fi2, title="Band Filler", color=bandColor, transp=40)
barcolor(barColor)
//plot(compound, title="Compound"mzn, color=dir==-1?color.lime:color.orange, linewidth=2)
strategy.risk.allow_entry_in(tradeDirection)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyEntry and inDateRange and (riskFree or strategy.position_size==0), oca_name="oca_buy")
strategy.exit("ExitBuy", "Buy", stop = trailingStop)
strategy.close("Buy", when=closeBuyFilter)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellEntry and inDateRange and (riskFree or strategy.position_size==0), oca_name="oca_sell")
strategy.exit("ExitSell", "Buy", stop = trailingStop)
strategy.close("Sell", when=closeSellFilter)