Super Z Estrategia de tendencia cuantitativa

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-27 18:41:59
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Resumen general

La estrategia de tendencia cuantitativa Super Z es una estrategia de seguimiento de tendencias basada en indicadores cuantitativos.

Principio de la estrategia

El indicador VHMA se calcula basándose en la línea de la media móvil de Hull. Al aplicar la función de la raíz cuadrada para suavizar el Hull MA, forma una curva con buena suavidad. La curva VHMA puede juzgar la dirección de la tendencia del precio. Cuando VHMA sube, representa que el precio está en una tendencia al alza. Cuando cae, representa una tendencia a la baja en los precios.

La estrategia también incorpora el indicador de Super Tendencia. El indicador de Super Tendencia puede descubrir tendencias de precios de ciclo más largo para ayudar al indicador VHMA a determinar la dirección de la tendencia.

Por lo tanto, esta estrategia utiliza el indicador VHMA para juzgar la dirección de la tendencia a corto plazo, ayudado por el indicador Super Trend para determinar el punto de inflexión de la tendencia a largo plazo, realizando el seguimiento de la tendencia general.

Análisis de ventajas

Esta estrategia tiene las siguientes ventajas:

El indicador VHMA tiene una gran suavidad y puede reducir las señales falsas. Puede juzgar con precisión y fiabilidad la dirección de la tendencia;
Combinado con el indicador Super Trend, puede detectar rápidamente las inversiones de tendencia a largo plazo y comprender el momento de las compras y ventas;
utilizar diferentes líneas K sólidas de colores y líneas K huecas para representar la relación de tamaño entre el precio de cierre y el precio de apertura para formar un indicador visual que ayude a juzgar la tendencia;
Adoptar un diseño de marcos de tiempo múltiples que pueda determinar la dirección de la tendencia en los marcos de tiempo superiores y emitir señales de negociación en los marcos de tiempo inferiores para lograr un filtrado eficiente;
Los parámetros de la estrategia están optimizados para la estabilidad y son adecuados para diversos entornos de mercado.

Análisis de riesgos

La estrategia también presenta los siguientes riesgos:

Los indicadores cuantitativos tienen efectos de backtesting, y los efectos reales pueden ser más débiles que los backtests.
La configuración incorrecta de los parámetros del indicador Super Trend puede dar lugar a oportunidades de negociación perdidas o operaciones innecesarias;
Los diseños de marcos de tiempo múltiples también pueden fallar en condiciones comerciales reales.

Contramedidas:

Aumentar los ajustes de deslizamiento y optimizar los parámetros para reducir los efectos de las pruebas de retroceso;
Ajustar los parámetros del indicador Super Trend y optimizar la configuración de los parámetros;
Prueba de métodos de coincidencia de marcos de tiempo múltiples para garantizar la estabilidad de los mismos.

Dirección de optimización

La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:

ensayar diferentes indicadores de media móvil suavizada para sustituir al indicador VHMA;
Pruebe diferentes indicadores de tendencia para sustituir al indicador Super Tendencia;
Aumentar los parámetros del indicador de formación del modelo de aprendizaje automático.

Estas medidas de optimización pueden mejorar la adaptabilidad de las estrategias a condiciones de mercado complejas.

Resumen de las actividades

La estrategia de tendencia cuantitativa Super Z realiza el juicio y seguimiento de las tendencias de precios a través del indicador de tendencia personalizado VHMA combinado con el indicador de tendencia Super.

/*backtest
start: 2022-11-20 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
//Original script
//https://www.tradingview.com/script/wYknDlLx-super-Z/

//@version=4
strategy("Super Z strategy - Thanks to Rafael Zioni", shorttitle="Super Z strategy",overlay=true )
src5 = input(close)
    
tf = input(1440)
len5 = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   tf / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7

ma = ema(src5*volume, len5) / ema(volume, len5)


//script taken from https://www.tradingview.com/script/kChCRRZI-Hull-Moving-Average/

src1 = ma

p(src1, len5) =>
    n = 0.0
    s = 0.0
    for i = 0 to len5 - 1
        w = (len5 - i) * len5
        n := n + w
        s := s + src5[i] * w
    s / n

hm = 2.0 * p(src1, floor(len5 / 2)) - p(src1, len5)
vhma = p(hm, floor(sqrt(len5)))
lineColor = vhma > vhma[1] ? color.lime : color.red
plot(vhma, title="VHMA", color=lineColor ,linewidth=3)
hColor = true,vis = true
hu = hColor ? (vhma > vhma[2] ? #00ff00 : #ff0000) : #ff9800

vl = vhma[0]
ll = vhma[1]
m1 = plot(vl, color=hu, linewidth=1, transp=60)
m2 = plot(vis ? ll : na,  color=hu, linewidth=2, transp=80)

fill(m1, m2,  color=hu, transp=70)
//

b = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7



//
res5 = input("D", type=input.resolution)

o = security(syminfo.tickerid, res5, open, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
c = security(syminfo.tickerid, res5, close, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
hz = security(syminfo.tickerid, res5, high, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
l = security(syminfo.tickerid, res5, low, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)



col = c >= o ? color.lime : color.red

ppo = plot(b ? o >= c ? hz : l : o, color=col, title="Open", style=plot.style_stepline, transp=100)
ppc = plot(b ? o <= c ? hz : l : c, color=col, title="Close", style=plot.style_stepline, transp=100)

plot(b and hz > c ? hz : na, color=col, title="High", style=plot.style_circles, linewidth=2,transp=60)
plot(b and l < c ? l : na, color=col, title="Low", style=plot.style_circles,linewidth=2, transp=60)

fill(ppo, ppc, col)

//
// INPUTS //
st_mult   = input(1,   title = 'SuperTrend Multiplier', minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
st_period = input(50, title = 'SuperTrend Period',     minval = 1)

// CALCULATIONS //
up_lev =l - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev = hz + (st_mult * atr(st_period))

up_trend   = 0.0
up_trend   := c[1] > up_trend[1]   ? max(up_lev, up_trend[1])   : up_lev

down_trend = 0.0
down_trend := c[1] < down_trend[1] ? min(dn_lev, down_trend[1]) : dn_lev

// Calculate trend var
trend = 0
trend := c > down_trend[1] ? 1: c < up_trend[1] ? -1 : nz(trend[1], 1)

// Calculate SuperTrend Line
st_line = trend ==1 ? up_trend : down_trend

// Plotting
//plot(st_line[1], color = trend == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_cross, linewidth = 2, title = "SuperTrend")
buy=crossover( c, st_line)
sell=crossunder(c, st_line)
signal=input(false)

/////////////// Plotting /////////////// 
plotshape(signal and buy, style=shape.triangleup, size=size.normal, location=location.belowbar, color=color.lime)
plotshape(signal and sell, style=shape.triangledown, size=size.normal, location=location.abovebar, color=color.red)


if (buy)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

if (sell)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

Más.