Estrategia de posiciones de interés compuesto de alto volumen y gran avance
ChaoZhang
Descripción general
La idea central de esta estrategia es rastrear brechas en situaciones de alto volumen de transacciones, para lograr posiciones de recuperación mediante el establecimiento de un porcentaje de presupuesto de riesgo y 250 veces el nivel de simulado de apalancamiento. Su objetivo es aprovechar las oportunidades potenciales de reversión después de una alta presión de venta.
Principio de estrategia
La mayoría de las personas que se inscriben en el programa son:
- El volumen de transacciones excede el umbral definido por el usuario (volThreshold)
- El precio mínimo de la línea K actual es menor que el precio mínimo de la línea K anterior (lowLowerThanPrevBar)
- El precio de cierre de la línea K actual es negativo y es superior al precio de cierre de la línea K anterior (negativeCloseWithHighVolume)
- No hay posiciones múltiples sin liquidar.
El tamaño de la posición se calcula de la siguiente manera:
- El porcentaje de riesgo calculado en función de los intereses de la cuenta
- El número de contratos se obtiene multiplicando la cantidad en riesgo por el multiplicador de simulación de apalancamiento (el “apalancamiento”, por defecto, es 250 veces mayor)
El principio de salida:
El porcentaje de pérdidas de las posiciones de varios jefes se cerrará después de que el ProfitPct toque la línea de stop loss (−0.14%) o la línea de stop loss (−4.55%).
Análisis de las ventajas
La ventaja de esta estrategia es que:
- Capturar la oportunidad de invertir la tendencia de un alto volumen de transacciones
- El uso de la gestión de posiciones de recuperación, el crecimiento rápido de las ganancias
- La configuración de la parada de pérdidas es razonable para el control de riesgos
Análisis de riesgos
La estrategia también tiene sus riesgos:
- 250 veces el apalancamiento aumenta las pérdidas
- No tiene en cuenta factores de la transacción real, como puntos de deslizamiento, comisiones y depósitos.
- Se requieren parámetros de optimización repetidos y verificación en vivo
El riesgo puede reducirse de la siguiente manera:
- Reducción adecuada del coeficiente de apalancamiento
- Aumentar el límite de pérdidas
- Tener en cuenta el costo real de la transacción
Dirección de optimización
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
- Ajuste dinámico del tamaño de la palanca
- Optimización de las condiciones de detención de pérdidas
- Añadir un filtro de tendencias
- Combinación de las características específicas de las acciones
Resumir
Esta estrategia es en general más simple y directa, para obtener ganancias adicionales mediante la captura de oportunidades de reversión. Pero también existe cierto riesgo, que requiere una cuidadosa verificación en el campo.
/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("High Volume Low Breakout (Compounded Position Size)", overlay=true, initial_capital=1000)
// Define input for volume threshold
volThreshold = input.int(250, "Volume Threshold")
// Define input for risk per trade as a percentage of total equity
riskPercentage = input.float(10, "Risk Percentage")
// Calculate volume
vol = volume
// Check for high volume and low lower than the previous bar
highVolume = vol > volThreshold
lowLowerThanPrevBar = low < low[1]
// Calculate position profit percentage
posProfitPct = 100 * (close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price
// Calculate the position size based on risk percentage and total account equity
equity = strategy.equity
riskAmount = (equity * riskPercentage / 100) / (close - strategy.position_avg_price)
// Calculate leverage (250x in this case)
leverage = 250
// Calculate the position size in contracts/lots to trade
positionSize = riskAmount * leverage
// Check if the current bar's close is negative when it has high volume
negativeCloseWithHighVolume = highVolume and close < close[1]
// Enter long position as soon as volume exceeds the threshold, low is lower than the previous bar, and the current bar's close is negative
if highVolume and lowLowerThanPrevBar and negativeCloseWithHighVolume and strategy.position_size == 0
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize, comment="Long Entry")
// Exit long position intrabar if profit goes below -0.14% or above 1%
if strategy.position_size > 0
if posProfitPct < -0.14 or posProfitPct > 4.55
strategy.close("Long")