Estrategia de compra y venta de filtros de rango a corto plazo
ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia se basa en el rango de fluctuación de los precios para determinar el momento de comprar y vender. Calcula el rango de fluctuación de los precios en un período determinado y genera una señal de negociación con ese rango como condición de filtro.
Principio de estrategia
El indicador central de esta estrategia es el rango de fluctuación de los precios. El proceso de cálculo es el siguiente:
Calcula la diferencia entre el precio más alto y el precio más bajo en los últimos N períodos como aumento de precios
El movimiento del precio se suaviza de forma lineal para obtener un filtro de rango
Cuando el precio sube más allá del rango de filtro, se genera una señal de compra
Cuando el precio cae más allá del rango de filtro, genera una señal de venta
De esta manera, se puede usar el precio para romper el rango de fluctuación para determinar la dirección de la tendencia, filtrar el ruido de la negociación y obtener una señal de negociación más clara.
Ventajas estratégicas
- El uso de un rango de precios físicos para juzgar brechas
- Rango de fluctuación de tratamiento suave, filtrando eficazmente el ruido
- Las señales de ruptura son fáciles de capturar en las tendencias de línea corta.
- La frecuencia de las transacciones es más alta y es adecuada para operaciones de línea corta.
- Parámetros ajustables, fáciles de optimizar para diferentes variedades
Riesgo estratégico
- Las rupturas de rango son propensas a un repunte
- Necesidad de un mayor rango de cálculo de datos históricos
- Los parámetros mal configurados pueden ser demasiado sensibles o lentos
- No hay un control efectivo de los pérdidas y hay un gran retroceso
- La eficacia puede verse afectada por las tarifas de transacción
Los siguientes pasos pueden ayudar a reducir el riesgo:
- Coeficiente de fluctuación de la gama de filtración de la ampliación adecuada
- Optimización de parámetros para encontrar la combinación óptima de parámetros
- Detener el límite de pérdidas o detener el límite de pérdidas móvil
- Reducir adecuadamente la frecuencia y los costos de las transacciones
- Parámetros de prueba según las diferentes variedades
Dirección de optimización
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
Diferentes parámetros de periodicidad en el rango de cálculo de la prueba
Coeficiente de fluctuación de los filtros de rango optimizados
Adición de indicadores como el MACD para una segunda confirmación
Utiliza el stop móvil o el stop de seguimiento
Parámetros de ajuste según la variedad
Considerar la optimización de los sistemas de gestión de posiciones
Resumir
La estrategia utiliza el rango de ruptura de precios para generar señales de negociación en línea corta. Esto permite identificar oportunidades de tendencia a corto plazo. Pero también es susceptible al riesgo de rebote. Podemos mejorar el sistema de estrategia mediante la optimización de parámetros, la configuración de reglas de stop loss, la adición de filtros de indicadores, etc.
/*backtest
start: 2023-08-21 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="Range Filter Buy and Sell 5min [Strategy]", overlay=true, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.025, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=10000, initial_capital=10000, slippage=0)
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
useDate = input(true, title='---------------- Use Date ----------------', type=bool)
FromMonth = input(defval = 7, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 25, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2017)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
sources = input(defval=close, title="Source")
isHA = input(false, "Use HA Candles", bool)
src = isHA ? security(heikenashi(tickerid), period, sources) : sources
// Sampling Period
// Settings for 5min chart, BTCUSDC. For Other coin, change the paremeters
per = input(defval=50, minval=1, title="Sampling Period")
// Range Multiplier
mult = input(defval=3.0, minval=0.1, title="Range Multiplier")
// Smooth Average Range
smoothrng(x, t, m)=>
wper = (t*2) - 1
avrng = ema(abs(x - x[1]), t)
smoothrng = ema(avrng, wper)*m
smoothrng
smrng = smoothrng(src, per, mult)
// Range Filter
rngfilt(x, r)=>
rngfilt = x
rngfilt := x > nz(rngfilt[1]) ? ((x - r) < nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : (x - r)) : ((x + r) > nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : (x + r))
rngfilt
filt = rngfilt(src, smrng)
// Filter Direction
upward = 0.0
upward := filt > filt[1] ? nz(upward[1]) + 1 : filt < filt[1] ? 0 : nz(upward[1])
downward = 0.0
downward := filt < filt[1] ? nz(downward[1]) + 1 : filt > filt[1] ? 0 : nz(downward[1])
// Target Bands
hband = filt + smrng
lband = filt - smrng
// Colors
filtcolor = upward > 0 ? lime : downward > 0 ? red : orange
barcolor = (src > filt) and (src > src[1]) and (upward > 0) ? lime : (src > filt) and (src < src[1]) and (upward > 0) ? green :
(src < filt) and (src < src[1]) and (downward > 0) ? red : (src < filt) and (src > src[1]) and (downward > 0) ? maroon : orange
filtplot = plot(filt, color=filtcolor, linewidth=3, title="Range Filter")
// Target
hbandplot = plot(hband, color=aqua, transp=100, title="High Target")
lbandplot = plot(lband, color=fuchsia, transp=100, title="Low Target")
// Fills
fill(hbandplot, filtplot, color=aqua, title="High Target Range")
fill(lbandplot, filtplot, color=fuchsia, title="Low Target Range")
// Bar Color
//barcolor(barcolor)
// Break Outs
longCond = na
shortCond = na
longCond := ((src > filt) and (src > src[1]) and (upward > 0)) or ((src > filt) and (src < src[1]) and (upward > 0))
shortCond := ((src < filt) and (src < src[1]) and (downward > 0)) or ((src < filt) and (src > src[1]) and (downward > 0))
CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1
//Alerts
plotshape(longCondition, title = "Buy Signal", text ="BUY", textcolor = white, style=shape.labelup, size = size.normal, location=location.belowbar, color = green, transp = 0)
plotshape(shortCondition, title = "Sell Signal", text ="SELL", textcolor = white, style=shape.labeldown, size = size.normal, location=location.abovebar, color = red, transp = 0)
//strategy.entry("Long", strategy.long, stop = hband, when = window() , comment="Long")
//strategy.entry("Short", strategy.short, stop = lband, when = window() , comment="Short")
strategy.entry("Long", strategy.long, when = longCondition and window() , comment="Long")
strategy.entry("Short", strategy.short, when = shortCondition and window() , comment="Short")
// === Stop LOSS ===
useStopLoss = input(false, title='----- Use Stop Loss / Take profit -----', type=bool)
sl_inp = input(100, title='Stop Loss %', type=float, step=0.25)/100
tp_inp = input(1.5, title='Take Profit %', type=float, step=0.25)/100
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp)
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
stop_level_short = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
take_level_short = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)
// === Stop LOSS ===
if useStopLoss
strategy.exit("Stop Loss/Profit Long","Long", stop=stop_level, limit=take_level)
strategy.exit("Stop Loss/Profit Short","Short", stop=stop_level_short, limit=take_level_short)