Estrategia de elementos de volumen finito basada en volatilidad adaptativa


Fecha de creación: 2023-10-17 14:50:13 Última modificación: 2023-10-17 14:50:13
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Estrategia de elementos de volumen finito basada en volatilidad adaptativa

Descripción general

Esta estrategia utiliza el método de los elementos de volumen limitado, combinado con la medición de la volatilidad de adaptación, para juzgar el cambio de precios en varios espacios, pertenece a la estrategia de seguimiento de tendencias. La estrategia se aplica a todos los períodos de tiempo, puede ajustar automáticamente los parámetros para adaptarse a diferentes niveles de volatilidad.

El principio

La estrategia primero calcula los promedios más bajos y más altos de las líneas K más recientes, los promedios de cierre y cierre, y los promedios de cierre y cierre de las líneas K anteriores. Luego calcula la rentabilidad de la línea K actual y la línea K anterior.

De acuerdo con el nivel de volatilidad y los parámetros ajustables, se calcula el coeficiente de corte de adaptación CutOff. Cuando el cambio de precio supera el CutOff, se da una señal de vacío. Concretamente, se calcula el diferencial entre el precio de cierre de la línea K actual y el precio promedio alto y bajo MF, una señal de multicabeza cuando MF es mayor que el CutOff y una señal de vacío cuando el CutOff es menor que el negativo.

Finalmente, se calcula el flujo de capital en función de la señal, las salidas de la señal pos, y se dibuja la curva de los elementos de volumen limitado FVE.

Las ventajas

  1. Parámetros de adaptación, que se aplican a diferentes ciclos y niveles de volatilidad, sin necesidad de ajustes humanos.
  2. Capturar con precisión los cambios en las tendencias de precios.
  3. La curva de los elementos de volumen limitado refleja claramente el contraste de fuerzas en el espacio.
  4. La base teórica de los flujos de capital es sólida y las señales son más fiables.

El riesgo

  1. Cuando el mercado se agita fuertemente, puede haber más señales erróneas. Se puede ajustar el parámetro N adecuadamente.
  2. No se puede manejar el alza de precios. Se puede considerar complementar otros indicadores para la combinación.
  3. La teoría de flujos de fondos y las señales de análisis tecnológico pueden estar alejadas. Se pueden considerar varias señales de juicio integral.

Dirección de optimización

  1. Se puede probar la influencia de diferentes N parámetros en los resultados. En general, N toma valores más grandes y puede filtrar el exceso de ruido.
  2. Se pueden probar las diferentes tomas de Cintra y Cinter para encontrar la combinación óptima de parámetros. También se puede considerar ajustar dinámicamente estos dos parámetros.
  3. Se puede considerar la combinación con otros indicadores como el MACD para mejorar la estabilidad de la estrategia.
  4. Se puede establecer un mecanismo de suspensión de pérdidas para controlar las pérdidas individuales.

Resumir

Esta estrategia es más confiable en su conjunto, los principios son buenos, puede ser utilizado como parte de la estrategia de seguimiento de tendencias, con la combinación adecuada con otras estrategias, el resultado será mejor. La clave es encontrar los mejores parámetros y establecer buenas medidas de control del viento. Si se puede seguir optimizando en la etapa posterior, se convertirá en una estrategia de seguimiento de tendencias muy potente.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2022-10-10 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/08/2017
// This is another version of FVE indicator that we have posted earlier 
// in this forum.
// This version has an important enhancement to the previous one that`s 
// especially useful with intraday minute charts.
// Due to the volatility had not been taken into account to avoid the extra 
// complication in the formula, the previous formula has some drawbacks:
// The main drawback is that the constant cutoff coefficient will overestimate 
// price changes in minute charts and underestimate corresponding changes in 
// weekly or monthly charts.
// And now the indicator uses adaptive cutoff coefficient which will adjust to 
// all time frames automatically.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Volatility Finite Volume Elements", shorttitle="FVI")
Samples = input(22, minval=1)
Perma = input(40, minval=1)
Cintra = input(0.1, step=0.1)
Cinter = input(0.1, step=0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xhl2 = hl2
xhlc3 = hlc3
xClose = close
xIntra = log(high) - log(low)
xInter = log(xhlc3) - log(xhlc3[1])
xStDevIntra = stdev(sma(xIntra, Samples) , Samples)
xStDevInter = stdev(sma(xInter, Samples) , Samples)
xVolume = volume
TP = xhlc3
TP1 = xhlc3[1]
Intra = xIntra
Vintra = xStDevIntra
Inter = xInter
Vinter = xStDevInter
CutOff = Cintra * Vintra + Cinter * Vinter
MF = xClose - xhl2 + TP - TP1
FveFactor = iff(MF > CutOff * xClose, 1, 
             iff(MF < -1 * CutOff * xClose, -1,  0))
xVolumePlusMinus = xVolume * FveFactor
Fvesum = sum(xVolumePlusMinus, Samples)
VolSum = sum(xVolume, Samples)
xFVE = (Fvesum / VolSum) * 100
xEMAFVE = ema(xFVE, Perma)
pos = iff(xFVE > xEMAFVE, 1,
	   iff(xFVE < xEMAFVE, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xFVE, color=green, title="FVI")
plot(xEMAFVE, color=blue, title="FVI EMA")