Estrategia de seguimiento de tendencias con ajuste dinámico de volatilidad
ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia de negociación sistematizada y regularizada es una estrategia de seguimiento de tendencias. Utiliza una secuencia de precios uniformizados para generar señales de negociación, en lugar de utilizar directamente el precio de las acciones. La estrategia utiliza técnicas avanzadas de ajuste de posición y gestión de riesgos, que generalmente se utilizan solo en la gestión de carteras institucionales, como los asesores de comercio de mercancías (CTA) y la gestión de fondos de futuros, para justificar el ajuste de posición.
Principio de estrategia
El umbral de precios de unificación es el rendimiento diario acumulado de los precios ajustados a la volatilidad, calculado a partir de toda la secuencia de tiempo de los precios. La ventana de ajuste de la volatilidad es definida por el usuario.
El núcleo de la estrategia de negociación es muy simple, el precio de la generalización hace más hacia arriba a través de la media móvil de Hull, hacia abajo a través de la posición en blanco. Las nuevas señales de negociación eliminan activamente las antiguas posiciones invertidas.
El tamaño de la posición se basa en la volatilidad de los precios recientes y el objetivo de riesgo anual definido por el usuario. En esencia, el tamaño de la posición se ajusta según la volatilidad, la volatilidad es mayor cuando la posición es baja y menor cuando la volatilidad es alta. La volatilidad reciente es de 14 días.
El stop loss se puede configurar por el usuario en base a la amplitud de las fluctuaciones reales del precio medio más reciente.
Ventajas estratégicas
- El uso de la estandarización de precios reduce la probabilidad de falsas señales
- Ajuste dinámico de posiciones para controlar el riesgo
- Detención de pérdidas en tiempo real para evitar mayores pérdidas
- La estrategia de trading es simple, intuitiva y fácil de entender.
Riesgo estratégico
- El promedio móvil de Hull, como indicador principal, está un poco rezagado
- El uso de la volatilidad para ajustar posiciones puede limitar el margen de ganancias al mismo tiempo que controla el riesgo
- Detención de pérdidas por estar demasiado cerca de la brecha.
Las medidas de control de riesgo incluyen el uso de diferentes combinaciones de promedios móviles, ajuste de los objetivos de riesgo de la posición, etc.
Optimización de la estrategia
- Prueba de los diferentes tipos de promedios móviles
- Optimización de los parámetros de la media móvil
- Intentar hacer más o no hacer nada.
- Ajustar el Stop Loss para encontrar el punto óptimo
- Prueba de otras formas de detener el daño
Resumir
La estrategia integra varios riesgos de control tecnológico, como la estandarización de precios, la compensación dinámica, el stop loss, etc. La operación se realiza utilizando un simple principio de seguimiento de tendencias. Se puede ajustar los parámetros de optimización de acuerdo con el mercado y las circunstancias personales.
/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 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/
// © Crunchster1
//@version=5
strategy(title="Crunchster's Normalised Trend Strategy", shorttitle="Normalised Trend Strategy", overlay=false )
// Inputs and Parameters
src = input(close, 'Source', group='Strategy Settings')
length = input.int(title="Lookback period for price normalisation filter", defval=14, minval=2, group='Strategy Settings', tooltip='This sets the lookback period for the volatility adjustment of returns, which is used to transform the price series into the "real price"')
hlength = input.int(title="Lookback period for Hull Moving Average", defval=100, minval=2, group='Strategy Settings')
offset = input.int(title="HMA Offset", defval=0, minval=0, group='Strategy Settings')
long = input(true, 'Long', inline='08', group='Strategy Settings')
short = input(true, 'Short', inline='08', group='Strategy Settings', tooltip='Toggle long/short strategy on/off')
stopMultiple = input.float(1, 'Stop multiple', step=0.25, group='Risk Management Settings', tooltip='Multiple for ATR, setting hard stop loss from entry price')
lev = input.float(1, 'Max Leverage', step=0.5, group='Risk Management Settings', tooltip='Max leverage sets maximum allowable leverage of total capital (initial capital + any net profit), capping maximum volatility adjusted position size')
riskT = input.float(10, maxval=75, title='Annualised Volatility Target %', group='Risk Management Settings', tooltip='Specify annual risk target, used to determine volatility adjusted position size. Annualised daily volatility is referenced to this value and position size adjusted accordingly')
comp = input(false, 'Compounding', inline='09', group='Risk Management Settings')
Comppct = input.float(50, '%', step=5, inline='09', group='Risk Management Settings', tooltip='Toggle compounding of profit, and set % of profit to compound')
// Backtesting period
FromDay = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1, maxval=31, inline='04', group='Backtest range')
FromMonth = input.int(defval=1, title='From Mon', minval=1, maxval=12, inline='04', group='Backtest range')
FromYear = input.int(defval=2018, title='From Yr', minval=1900, inline='04', group='Backtest range', tooltip='Set start of backtesting period')
ToDay = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1, maxval=31, inline='05', group='Backtest range')
ToMonth = input.int(defval=1, title='To Mon', minval=1, maxval=12, inline='05', group='Backtest range')
ToYear = input.int(defval=9999, title='To Yr', minval=1900, inline='05', group='Backtest range', tooltip='Set end of backtesting period')
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window = true
// Normalised returns calculation
nRet = (src - src[1]) / ta.stdev((src - src[1]), length)
nPrice = ta.cum(nRet)
//Hull Moving Average - using normalised price series
fHMA = ta.wma(2 * ta.wma(nPrice[offset], hlength / 2) - ta.wma(nPrice[offset], hlength), math.round(math.sqrt(hlength)))
//Risk Management formulae
strategy.initial_capital = 50000
tr = math.max(high - low, math.abs(high - close), math.abs(low - close)) //True range
stopL = ta.sma(tr, 14) //Average true range
stdev = ta.stdev(close-close[1], 14) //volatility of recent returns
maxcapital = strategy.initial_capital+strategy.netprofit //Maximum capital available to invest - initial capital net of profit
annvol = 100*math.sqrt(365)*stdev/close //converts recent volatility of returns into annualised volatility of returns - assumes daily timeframe
risk = 1.1
if comp
risk := (strategy.initial_capital+(Comppct*strategy.netprofit/100))//adjust investment capital to include compounding
else
risk := strategy.initial_capital
shares = (risk * (riskT/annvol)) / close //calculates volatility adjusted position size, dependent on user specified annualised risk target
if ((shares*close) > lev*maxcapital) //ensures position size does not exceed available capital multiplied by user specified maximum leverage
shares := lev*maxcapital/close
//To set the price at the entry point of trade
Posopen() =>
math.abs(strategy.position_size[1]) <= 0 and math.abs(strategy.position_size) > 0
var float openN = na
if Posopen()
openN := stopL
// Strategy Rules
if long
longCondition = ta.crossover(nPrice, fHMA) and window
exitlong = ta.crossunder(nPrice, fHMA)
if (longCondition)
strategy.entry('Go Long!', strategy.long, qty=shares)
if strategy.position_size > 0
strategy.exit('Stop Long', from_entry = 'Go Long!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) - (openN * stopMultiple)))
if (exitlong)
strategy.close('Go Long!', immediately = true)
if short
shortCondition = ta.crossunder(nPrice, fHMA) and window
exitshort = ta.crossover(nPrice, fHMA)
if (shortCondition)
strategy.entry('Go Short!', strategy.short, qty=shares)
if strategy.position_size < 0
strategy.exit('Stop Short', from_entry = 'Go Short!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) + (openN * stopMultiple)))
if (exitshort)
strategy.close('Go Short!', immediately = true)
// Visuals of trend and direction
plot(nPrice, title='Real Price', color=color.black)
MAColor = fHMA > fHMA[3] ? #00ff00 : #ff0000
MA1 = plot(fHMA, title='Hull MA', color=MAColor)
MA2 = plot(fHMA[3], title='Hull MA Offset', color=MAColor)
fill(MA1, MA2, title='Band Filler', color=MAColor)