Estrategia de seguimiento de tendencias con súper soporte y resistencia
ChaoZhang
Descripción general
La estrategia de seguimiento de tendencias de resistencia de soporte súper es una estrategia de seguimiento de tendencias innovadora que combina los dos indicadores populares de soporte y resistencia de la tendencia súper, al tiempo que agrega un filtro de tendencia adicional para mejorar la precisión. La estrategia se inspiró en el guión de seguimiento de tendencias de resistencia de soporte de Lonesome TheBlue y su objetivo es proporcionar a los comerciantes una herramienta de seguimiento de tendencias confiable, mientras que minimiza las señales falsas.
Principio de estrategia
La base de esta estrategia es la fusión de los puntos de resistencia de soporte y los indicadores de tendencia súper, y la adición de un potente filtro de tendencia. Primero, calcula los puntos de referencia clave de soporte y de baja en un período determinado, que son esenciales para el análisis de tendencias.
A continuación, se genera un movimiento ascendente y descendente según el factor ATR definido por el mediador y el usuario. Estos bandos se autoajustan a las fluctuaciones del mercado, lo que aumenta la flexibilidad de la estrategia. El núcleo de la estrategia de la barra de supertrend de soporte de puntos de resistencia es identificar con precisión la tendencia dominante, que se convierte suavemente entre las señales de multitud y de cabezales cuando el precio interactúa con la banda de supertrend.
La introducción de un filtro de tendencia adicional en la estrategia aumenta aún más su capacidad. El filtro se basa en promedios móviles, que evalúan dinámicamente la fuerza y la dirección de la tendencia. Al combinar el filtro de tendencia con la señal de tendencia súper de los puntos de resistencia de soporte originales, la estrategia se enfoca en tomar decisiones comerciales más inteligentes y confiables.
Análisis de las ventajas
Mejora de la precisión: la adición de filtros de tendencia mejora la precisión de la estrategia al confirmar la dirección de la tendencia general antes de generar la señal.
Continuación de la tendencia: la integración de filtros de tendencia y de puntos de resistencia y supertrends de soporte, con el objetivo de prolongar el comercio durante las fuertes tendencias del mercado, lo que potencialmente maximiza las oportunidades de ganancias.
Reducción de falsas señales: El cálculo de las medias ponderadas de la estrategia, junto con los filtros de tendencia, ayuda a minimizar las falsas señales y a reducir los saltos en condiciones de incertidumbre o de reajuste del mercado.
Intuiciones de soporte y resistencia: La estrategia continúa ofreciendo soporte y resistencia adicional en función de los puntos de soporte y resistencia, proporcionando a los operadores información contextual valiosa.
Análisis de riesgos
Dependencia de parámetros: La estrategia es sensible a los parámetros del ciclo ATR y el multiplicador ATR, y la configuración inadecuada de los parámetros puede causar transacciones excesivas o oportunidades perdidas.
Reversión de la tendencia: cerca de la reversión de la tendencia, la estrategia puede generar señales erróneas que causan pérdidas innecesarias. El riesgo debe ser administrado junto con el stop loss.
Optimización excesiva: los parámetros se pueden optimizar para obtener la combinación óptima, pero no son prospectivos. Deben tenerse en cuenta las diferencias de la práctica y la variedad en la elección de los parámetros.
Riesgo de posición vacía: la estrategia entra en posición vacía cuando el precio se desvía de la trayectoria ascendente y descendente. Esto puede perder la oportunidad de que la tendencia se forme nuevamente.
Dirección de optimización
En combinación con otros indicadores: se puede considerar la inclusión de indicadores de volumen de negocios o de volatilidad para mejorar la solidez de la estrategia.
Parámetros dinámicos: Se pueden estudiar métodos para optimizar automáticamente o ajustar los parámetros según el entorno del mercado para que las estrategias sean más adaptables.
Estrategias de deterioro: estudio de cómo diseñar mecanismos de deterioro para controlar eficazmente las pérdidas individuales, manteniendo la lógica de la estrategia.
Adaptabilidad de las variedades: estrategias de evaluación Parameter în diferite piețe și instrumente, optimizați parametrii în funcție de specificul fiecăruia.
Resumir
La estrategia de seguimiento de tendencias de resistencia de soporte súper es una estrategia de cuantificación muy prometedora. Muestra ventajas únicas en varias dimensiones, como su sencillez y capacidad de seguimiento de tendencias. Al mismo tiempo, la estrategia tiene espacio para mejorar y se puede optimizar en varios aspectos, como parámetros, stop loss y adaptabilidad de variedades, lo que la convierte en una herramienta de cuantificación más universal y confiable. En general, la estrategia ofrece a los comerciantes una herramienta poderosa para capturar las tendencias del mercado de manera eficiente.
/*backtest
start: 2023-02-19 00:00:00
end: 2024-02-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © Julien_Eche
// Strategy based on "Pivot Point Supertrend" Indicator by LonesomeTheBlue
//@version=4
strategy("PPS", overlay=true, initial_capital=500000, currency=currency.USD, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=50000)
prd = input(defval = 2, title="Pivot Point Period", minval = 1, maxval = 50)
Factor=input(defval = 3, title = "ATR Factor", minval = 1, step = 0.1)
Pd=input(defval = 10, title = "ATR Period", minval=1)
showpivot = input(defval = false, title="Show Pivot Points")
showlabel = input(defval = true, title="Show Buy/Sell Labels")
showcl = input(defval = false, title="Show PP Center Line")
showsr = input(defval = false, title="Show Support/Resistance")
// get Pivot High/Low
float ph = pivothigh(prd, prd)
float pl = pivotlow(prd, prd)
// drawl Pivot Points if "showpivot" is enabled
plotshape(ph and showpivot, text="H", style=shape.labeldown, color=na, textcolor=color.red, location=location.abovebar, transp=0, offset = -prd)
plotshape(pl and showpivot, text="L", style=shape.labeldown, color=na, textcolor=color.lime, location=location.belowbar, transp=0, offset = -prd)
// calculate the Center line using pivot points
var float center = na
float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : na
if lastpp
if na(center)
center := lastpp
else
//weighted calculation
center := (center * 2 + lastpp) / 3
// upper/lower bands calculation
Up = center - (Factor * atr(Pd))
Dn = center + (Factor * atr(Pd))
// get the trend
float TUp = na
float TDown = na
Trend = 0
TUp := close[1] > TUp[1] ? max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := close[1] < TDown[1] ? min(Dn, TDown[1]) : Dn
Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1)
Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown
// plot the trend
linecolor = Trend == 1 and nz(Trend[1]) == 1 ? color.lime : Trend == -1 and nz(Trend[1]) == -1 ? color.red : na
plot(Trailingsl, color = linecolor , linewidth = 2, title = "PP SuperTrend")
plot(showcl ? center : na, color = showcl ? center < hl2 ? color.blue : color.red : na)
// check and plot the signals
bsignal = Trend == 1 and Trend[1] == -1
ssignal = Trend == -1 and Trend[1] == 1
plotshape(bsignal and showlabel ? Trailingsl : na, title="Buy", text="Buy", location = location.absolute, style = shape.labelup, size = size.tiny, color = color.lime, textcolor = color.black, transp = 0)
plotshape(ssignal and showlabel ? Trailingsl : na, title="Sell", text="Sell", location = location.absolute, style = shape.labeldown, size = size.tiny, color = color.red, textcolor = color.white, transp = 0)
//get S/R levels using Pivot Points
float resistance = na
float support = na
support := pl ? pl : support[1]
resistance := ph ? ph : resistance[1]
// if enabled then show S/R levels
plot(showsr and support ? support : na, color = showsr and support ? color.lime : na, style = plot.style_circles, offset = -prd)
plot(showsr and resistance ? resistance : na, color = showsr and resistance ? color.red : na, style = plot.style_circles, offset = -prd)
// Trend Filter from SuperTrend Long Strategy
Periods = input(title="ATR Period", type=input.integer, defval=10)
src = input(hl2, title="Source")
Multiplier = input(title="ATR Multiplier", type=input.float, step=0.1, defval=3.0)
changeATR = input(title="Change ATR Calculation Method ?", type=input.bool, defval=true)
// Combine the SuperTrend calculations
atr2 = sma(tr, Periods)
atr = changeATR ? atr(Periods) : atr2
up = src - (Multiplier * atr)
up1 = nz(up[1], up)
up := close[1] > up1 ? max(up, up1) : up
dn = src + (Multiplier * atr)
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
// Moving Average as Trend Filter
periodes_ma = input(title="Moving Average Period", type=input.integer, defval=20)
src_ma = input(title="Moving Average Source", type=input.source, defval=close)
ma = sma(src_ma, periodes_ma)
// Strategy Entry Conditions
FromMonth = input(defval = 9, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 999)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 999)
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window() => time >= start and time <= finish ? true : false
// Combined entry conditions
longCondition = (trend == 1 and trend[1] == -1 and close > ma) or (bsignal and window())
shortCondition = (trend == -1 and trend[1] == 1 and close < ma) or (ssignal and window())
if (longCondition)
strategy.entry("BUY", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.close("BUY")
strategy.entry("SELL", strategy.short)
buy1 = barssince((trend == 1 and trend[1] == -1 and close > ma) or (bsignal and window()))
sell1 = barssince((trend == -1 and trend[1] == 1 and close < ma) or (ssignal and window()))
color1 = buy1[1] < sell1[1] ? color.green : buy1[1] > sell1[1] ? color.red : na
barcolor(color1)