Estrategia del patrón ABCD de momentum
ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia utiliza el indicador Williams Fractal para identificar los puntos altos y bajos de los precios y, en combinación con la forma ABCD, para determinar la dirección de la tendencia y, después de la confirmación de la tendencia, para ingresar en la tendencia de la línea corta para obtener ganancias.
Principio de estrategia
Utilizando el indicador Williams Fractal para identificar los puntos altos y bajos de los precios, se juzga la forma ABCD del mercado alcista o la forma ABCD del mercado bajista según las diferentes formas.
Criterios para juzgar la forma ABCD:
La distancia entre AB y CD es similar, y la distancia entre BC y CD cumple con los requisitos de cierta proporción (entre 0.382-0.886 y 1.13-2.618).
D por debajo de C es la forma de mercado alcista, D por encima de C es la forma de mercado bajista.
La función barssince determina la distancia fractal entre la dirección anterior y la actual para determinar la dirección de la tendencia general actual.
Cuando se reconoce la forma ABCD, ingrese a hacer más / hacer menos, y configure los paros y paradas, para seguir la tendencia de la línea corta.
Análisis de las ventajas estratégicas
El uso del indicador fractal de Williams para el juicio auxiliar permite identificar con mayor precisión los puntos de inflexión.
El criterio de determinación de la forma ABCD es simple, fiable y fácil de programar.
Combinando la función barssince para determinar la dirección de la tendencia general, se puede reducir efectivamente la pérdida causada por las falsas rupturas.
Si se establece un parón de stop loss, se puede seguir una tendencia de línea corta y obtener ganancias.
Análisis de riesgos estratégicos
Williams Fractal está atrasado y puede perder el punto de inflexión y causar pérdidas.
En la línea central corta hay varias formas ABCD superpuestas, lo que puede causar errores de identificación.
Cuando las grandes tendencias no se juzgan con precisión, las transacciones en línea corta y media pueden quedar atrapadas.
Si la configuración de deterioro es demasiado pequeña, es más fácil de golpear, y si la configuración es demasiado grande, el seguimiento no es tan efectivo.
El método de optimización correspondiente:
Se puede probar el uso de otros indicadores para ayudar a juzgar y encontrar maneras más efectivas de identificar los puntos de inflexión.
Optimización de los parámetros de la forma ABCD para que los juicios sean más rigurosos y fiables.
Optimización de los métodos para juzgar las grandes tendencias y evitar el error de juzgar las grandes tendencias
Prueba diferentes proporciones de parada de pérdida para encontrar el punto de parada de pérdida óptimo.
Dirección de optimización de la estrategia
Se puede intentar usar otros indicadores como MACD, KDJ, etc. para ayudar a juzgar las tendencias y buscar un momento de ingreso más preciso.
Se pueden optimizar los parámetros según los diferentes ciclos de las diferentes variedades para encontrar el punto de parada de pérdidas más adecuado para ese ciclo de variedades.
Se puede optimizar el ciclo completo en función de los cambios en el mercado para encontrar la combinación óptima de parámetros.
Se pueden combinar indicadores como la línea de igualdad para filtrar las señales de entrada, lo que mejora la estabilidad de la estrategia.
Se pueden introducir algoritmos de aprendizaje automático para utilizar más modelos de entrenamiento de datos para mejorar la precisión de la identificación.
Resumir
La estrategia tiene una idea clara y fiable, utiliza el indicador Williams Fractal y la dirección de la tendencia de la línea corta en el juicio de la forma ABCD, y luego combina el filtro de la tendencia y la configuración de la parada de pérdidas para seguir la tendencia. El espacio de optimización de la estrategia es amplio, y se puede mejorar desde la señal de entrada, la optimización de los parámetros y la determinación de la tendencia, para que la estrategia sea más adecuada para diferentes entornos del mercado. En general, la estrategia tiene una gran utilidad como un modelo de estrategia combinado de discretionary + quant.
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-09-23 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
// @author=Daveatt - BEST
// ABCD Pattern Strat
StrategyName = "BEST ABCD Pattern Strategy"
ShortStrategyName = "BEST ABCD Pattern Strategy"
// strategy(title=StrategyName, shorttitle=ShortStrategyName, overlay=true,
// pyramiding=2, default_qty_value=100, precision=7, currency=currency.USD,
// commission_value=0.2,commission_type=strategy.commission.percent, initial_capital=1000000,
// default_qty_type=strategy.fixed)
filterBW = input(false, title="filter Bill Williams Fractals?")
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////// UTILITIES ///////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// ||-----------------------------------------------------------------------------------------------------||
// ||--- Fractal Recognition Functions: ---------------------------------------------------------------||
isRegularFractal(mode, _high, _low) =>
ret = mode == 1 ? _high[4] < _high[3] and _high[3] < _high[2] and _high[2] > _high[1] and _high[1] > _high[0] :
mode == -1 ? _low[4] > _low[3] and _low[3] > _low[2] and _low[2] < _low[1] and _low[1] < _low[0] : false
isBWFractal(mode, _high, _low) =>
ret = mode == 1 ? _high[4] < _high[2] and _high[3] <= _high[2] and _high[2] >= _high[1] and _high[2] > _high[0] :
mode == -1 ? _low[4] > _low[2] and _low[3] >= _low[2] and _low[2] <= _low[1] and _low[2] < _low[0] : false
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
////////////////////////////// ABCD PATTERN ///////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
f_abcd()=>
_r = timeframe.period
_g = barmerge.gaps_off
_l = barmerge.lookahead_on
_high = high
_low = low
filteredtopf = filterBW ? isRegularFractal(1, _high, _low) : isBWFractal(1, _high, _low)
filteredbotf = filterBW ? isRegularFractal(-1, _high, _low) : isBWFractal(-1, _high, _low)
// ||--- ZigZag:
istop = filteredtopf
isbot = filteredbotf
topcount = barssince(istop)
botcount = barssince(isbot)
zigzag = (istop and topcount[1] > botcount[1] ? _high[2] :
isbot and topcount[1] < botcount[1] ? _low[2] : na)
x = valuewhen(zigzag, zigzag, 4)
a = valuewhen(zigzag, zigzag, 3)
b = valuewhen(zigzag, zigzag, 2)
c = valuewhen(zigzag, zigzag, 1)
d = valuewhen(zigzag, zigzag, 0)
xab = (abs(b-a)/abs(x-a))
xad = (abs(a-d)/abs(x-a))
abc = (abs(b-c)/abs(a-b))
bcd = (abs(c-d)/abs(b-c))
// ABCD Part
_abc = abc >= 0.382 and abc <= 0.886
_bcd = bcd >= 1.13 and bcd <= 2.618
_bull_abcd = _abc and _bcd and d < c
_bear_abcd = _abc and _bcd and d > c
_bull = _bull_abcd and not _bull_abcd[1]
_bear = _bear_abcd and not _bear_abcd[1]
[_bull, _bear, zigzag]
lapos_x = timenow + round(change(time)*12)
[isLong, isShort, zigzag] = f_abcd()
plot(zigzag, title= 'ZigZag', color=color.black, offset=-2)
plotshape(isLong, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.normal, text="ABCD", textcolor=color.white)
plotshape(isShort, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.maroon, 0), size=size.normal, text="ABCD", textcolor=color.white)
long_entry_price = valuewhen(isLong, close, 0)
short_entry_price = valuewhen(isShort, close, 0)
sinceNUP = barssince(isLong)
sinceNDN = barssince(isShort)
buy_trend = sinceNDN > sinceNUP
sell_trend = sinceNDN < sinceNUP
//////////////////////////
//* Profit Component *//
//////////////////////////
//////////////////////////// MinTick ///////////////////////////
fx_pips_value = syminfo.type == "forex" ? syminfo.mintick*10 : 1
input_tp_pips = input(100, "Backtest Profit Goal (in USD)",minval=0)*fx_pips_value
input_sl_pips = input(20, "Backtest STOP Goal (in USD)",minval=0)*fx_pips_value
tp = buy_trend? long_entry_price + input_tp_pips : short_entry_price - input_tp_pips
sl = buy_trend? long_entry_price - input_sl_pips : short_entry_price + input_sl_pips
plot_tp = buy_trend and high[1] <= tp ? tp : sell_trend and low[1] <= tp ? tp : na
plot_sl = buy_trend and low[1] >= sl ? sl : sell_trend and high[1] >= sl ? sl : na
plot(plot_tp, title="TP", style=plot.style_circles, linewidth=3, color=color.blue)
plot(plot_sl, title="SL", style=plot.style_circles, linewidth=3, color=color.red)
longClose = isShort
shortClose = isLong
strategy.entry("Long", 1, when=isLong)
// strategy.close("Long", when=longClose )
strategy.exit("XL","Long", limit=tp, when=buy_trend, stop=sl)
strategy.entry("Short", 0, when=isShort)
// strategy.close("Short", when=shortClose )
strategy.exit("XS","Short", when=sell_trend, limit=tp, stop=sl)