Estrategia de scalping basada en la liquidez y la tendencia del mercado

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-30 15:36:33
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Resumen general

Esta estrategia tiene en cuenta la liquidez del mercado, la tendencia y los indicadores técnicos para implementar estrategias de negociación a corto plazo.

Principio de la estrategia

Principio básico: Esta estrategia considera principalmente la liquidez del mercado y la tendencia.
Indicadores de liquidez del mercado: esta estrategia utiliza principalmente a las IFM y los cambios en el volumen de operaciones como indicadores de liquidez del mercado.
Juzgo de tendencia: Esta estrategia combina el ADX, EMA y otros indicadores para determinar la tendencia. Cuando el ADX está por encima de 30 y su EMA, significa que la tendencia es relativamente fuerte. Al mismo tiempo, si se produce la cruz de oro de EMA rápida y lenta, también se puede verificar la tendencia.
Condiciones de apertura: cuando la liquidez del mercado es buena y una tendencia aparece al mismo tiempo, si se cumplen también otras condiciones auxiliares (como el juicio de la posición SAR, etc.), se generan señales de apertura.
Configuración de toma de ganancias y stop loss: esta estrategia establece fija toma de ganancias (10 puntos) y stop loss (7,5 puntos) para cada operación.

Análisis de ventajas

Esta estrategia tiene las siguientes ventajas:

Utilizar la liquidez del mercado para determinar el momento: basándose en las IFM y el volumen de operaciones para determinar la liquidez del mercado, evitar abrir posiciones cuando la liquidez del mercado sea deficiente.
Seguir las tendencias para obtener ganancias: Combinar la EMA y otros indicadores para determinar la dirección de la tendencia, ayudar a obtener ganancias de tendencia.
Un buen control del riesgo: Establecer el beneficio fijo y el stop loss para controlar eficazmente la pérdida máxima por operación.
Frecuencia de negociación relativamente alta: como estrategia a corto plazo, la frecuencia de negociación será relativamente alta, adecuada para acumular ganancias paso a paso.
Gran espacio para la optimización de parámetros: por ejemplo, los parámetros de MA, los parámetros de stop loss y los parámetros de take profit se pueden optimizar para mejorar el rendimiento de la estrategia.

Análisis de riesgos

Esta estrategia también tiene algunos riesgos:

Riesgo de control de deslizamiento de operaciones reales: los valores teóricos de stop loss y take profit no pueden reflejar plenamente las condiciones reales de negociación.
Riesgo de error de evaluación de tendencia: esta estrategia se basa en gran medida en múltiples indicadores para determinar la tendencia, pero todavía existe la posibilidad de fracaso.
Riesgo de exceso de negociación: como estrategia a corto plazo, la configuración inadecuada de los parámetros puede conducir a un exceso de negociación.
Riesgo de anomalía del mercado: en casos extremos de liquidez del mercado extremadamente deficiente o de cambios de política, esta estrategia puede no funcionar correctamente.

En consecuencia, podemos reducir los riesgos en los siguientes aspectos:

El valor de la pérdida de liquidación se calculará en función de los factores de deslizamiento reales.
Optimizar la lógica de juicio de tendencias e introducir más indicadores para reducir la probabilidad de fallo.
Añadir límites de frecuencia de posiciones abiertas para evitar el exceso de negociación.
Ajustar los parámetros con flexibilidad en función de las condiciones del mercado para hacer frente a situaciones anormales.

Dirección de optimización

Las direcciones de optimización de esta estrategia incluyen:

Introduzca más indicadores para optimizar el juicio de tendencia y hacer que los juicios sean más precisos.
Optimizar los parámetros del ciclo de MA para encontrar la mejor combinación de parámetros.
Mejorar las estrategias de stop loss y take profit, como el uso de stop loss móviles, stop loss por intervalos, etc.
Añadir restricciones en el número de operaciones para evitar operaciones con una frecuencia excesivamente alta, por ejemplo, abrir posiciones hasta 3 veces al día como máximo.
Encontrar mejores indicadores de liquidez del mercado para determinar mejor el momento de apertura de las posiciones.
Añadir funciones de optimización de parámetros para optimizar automáticamente los parámetros para encontrar combinaciones óptimas de parámetros.

Resumen de las actividades

Esta estrategia considera de manera integral factores como la liquidez del mercado y la tendencia. Captura ganancias en el corto plazo. En comparación con las estrategias de tendencia tradicionales, la mayor innovación de esta estrategia es la introducción de indicadores de liquidez del mercado para evitar abrir posiciones cuando la liquidez del mercado es pobre. En consecuencia, esta estrategia también tiene ciertos riesgos de control del mundo real y riesgos de error de juicio de tendencia. Podemos mejorar continuamente esta estrategia mediante la introducción de más indicadores, la optimización de parámetros y la gestión de riesgos.

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © trent777brown

//@version=5
strategy("scalping with market facilitation", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)


MFI0 = (high - low) / volume
MFI1 = (high[1] - low[1]) / volume[1]

MFIplus = MFI0 > MFI1
MFIminus = MFI0 < MFI1

//Current Trend-(Changed mean to trend)-revised
trendplus = hl2 > high[1]
trendzero = hl2 < high[1] and hl2 > low[1]  //addition of script
trendminus = hl2 < low[1]  //changed high to low

//Volume +/-
volplus = volume > volume[1]
volminus = volume < volume[1]

//Period Control by Buyers or Sellers is determined with reference to Price action of the period 
//divided into 3 sectors, sector 1 is the Top third, Sector 2 is the middle third, 
//and sector 3 is the Bottom third of the period. Control classifications are: Extremes(11, 33), Neutral(22), 
//Climbers(31,21,32) Open lower than Close, and Drifters(13,23,12)Close lower than Open

//value0 = low
//value1 = ((high - low)/3)
//value2 = ((high - low)/3)*2
//value3 = high

//o1 = (open >= (((high - low)/3) * 2) + low)
//c1 = (close >= (((high - low)/3) * 2) + low)
//o2 = (open <= o1) 
//c2 = (close <= c1)
//o3 = (open <= ((high - low)/3) + low)
//c3 = (close <= ((high - low)/3) + low)

//sector2 = if((high - low)/3) + low and sector2 <= (((high - low)/3)*2) + low

//sector3 = if((high - low)/3) + low and >= low


//Extremes-Full Control of Period by Buyers or Sellers 
//pg79 notes an 85% chance that the current trend will change in the next 1 to 5 bars
b11 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close >= (high - low) / 3 * 2 + low  //Extreme Buyer Control:Chartruse
b33 = open <= (high - low) / 3 + low and close <= (high - low) / 3 + low  //Extreme Seller Control:Crimson
//Neutral pg80
b22 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2  //Bracketed Price Control
//Climber-Open lower than Close pg81
b31 = open <= (high - low) / 3 + low and close >= (high - low) / 3 * 2 + low  //Strong Buyer Control:Dark Green
b21 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close >= (high - low) / 3 * 2 + low  //Moderate Buyer Control:Green
b32 = open <= (high - low) / 3 + low and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2  //Weak Buyer Control:Light Green
//Drifter-Close lower than Open pg81
b13 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close <= (high - low) / 3 + low  //Strong Seller Control:Dark Red
b23 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close <= (high - low) / 3 + low  //Moderate Seller Control:Red
b12 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2  //Weak Seller Control:Light Red/Pink

 

//


psar= ta.sar(.09, .2, .2)

ema8= ta.ema(hlc3, 8)

ema13h= ta.ema(high, 13)
ema13l= ta.ema(low, 13)
ema13= ta.ema(close, 13)

ema55= ta.ema(close, 100)

[dip, dim, adx]= ta.dmi(5, 5)
adxema=ta.ema(adx, 3)
[macdl, sigl, histl]= ta.macd(close, 8, 13, 5)
obv= ta.obv
obvema= ta.ema(obv, 8)
obvema55= ta.ema(obv, 55)
mfigreen= MFIplus and volplus
adx_x_over= ta.crossover(adx, adxema) and adx >= 25
barssincemfi= ta.barssince(mfigreen)










longtrig2= adx > 30 and adx > adxema and barssincemfi <= 4 


shorttrig2= adx > 30 and adx > adxema and barssincemfi <= 4 


long= macdl > sigl and obv > obvema55 and ema8 > ema55   and psar < low and trendplus//and ema13l > ema55//and open > hull200 and close > hull200

short= macdl < sigl and obv < obvema55 and ema8 < ema55 and psar > high and trendminus//and ema13h < ema55//open < hull200 and close < hull200


//plot(hull200, color=color.red, linewidth=3)
plot(ema13h, color=color.gray, linewidth=3)
plot(ema13l, color=color.gray, linewidth=3)

plot(ema13, color=color.blue, linewidth=3)
//
plot(ema55, color=color.white, linewidth=3)
plot(psar, color=color.white, style=plot.style_circles)
plotshape(mfigreen, color=color.yellow, style=shape.flag, location=location.belowbar, size= size.tiny)
longCondition = long
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long, 1,  when= longtrig2)
    strategy.exit("exit long", "My Long Entry Id", profit= 100, loss= 75)
shortCondition = short
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short, 1,  when= shorttrig2)
    strategy.exit("exit short", "My Short Entry Id", profit= 100, loss= 75)

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