ChaoZhang
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Descripción general
La estrategia de trading de tendencia dinámica de Ruda es una estrategia de trading cuantitativa basada en la dinámica y los indicadores de tendencia. La estrategia utiliza indicadores como el OBV (Volumen de Balance), EMA (Exponencial Moving Average) y el porcentaje de entidades de la línea K para determinar el momento de comprar y vender.
Principio de estrategia
- Calcular dos líneas de EMA, con parámetros de EMA a corto plazo de 5 y EMA a largo plazo de 21. Cuando se usa un EMA a largo plazo sobre un EMA a corto plazo, se considera que la tendencia es al alza, y al contrario, la tendencia es a la baja.
- En el cálculo de la OBV, se considera que la energía dinámica es fuerte cuando la OBV alcanza un máximo de 10 días.
- Calcula el porcentaje de entidades de la línea K, cuando el porcentaje de entidades es mayor que el umbral establecido (el 50% por defecto), se considera que la tendencia está establecida.
- Cuando la tendencia es ascendente, la dinámica es fuerte y la tendencia está establecida, la estrategia es comprar al precio de apertura del día siguiente, con el precio de parada de pérdida como mínimo el precio más bajo del día y el precio de apertura del 1%.
- La estrategia de liquidación se utiliza cuando el precio cae por debajo del precio de parada o el precio de cierre cae por debajo de la EMA a corto plazo.
Análisis de las ventajas
- La combinación de tendencias y indicadores de dinámica permite capturar las variedades más fuertes.
- Se pueden evitar algunos false breaks utilizando el precio de apertura del día siguiente de la compra y la parada dinámica.
- Las condiciones para detener y detener los daños son claras y los riesgos son controlables.
Análisis de riesgos
- El retraso en los indicadores de tendencia y dinámica, con la posibilidad de que se produzcan compras excesivas y pérdidas prematuras.
- Los parámetros son fijos, la falta de adaptabilidad, el rendimiento puede variar mucho en diferentes estados de mercado.
- La estabilidad y la aplicabilidad de la estrategia de la recuperación del mercado único y de las variedades están pendientes de una verificación adicional.
Dirección de optimización
- Optimización de los parámetros de los indicadores de tendencia y dinámica para mejorar la sensibilidad y eficacia de los indicadores.
- Introducción de los parámetros de ajuste del estado del mercado según la dinámica de las características del mercado actual.
- Ampliar el alcance de las respuestas, aumentar las pruebas en diferentes mercados y variedades, y mejorar la solidez de las estrategias.
- Considerar la introducción de un módulo de gestión de posiciones y control de riesgos para mejorar la relación riesgo-ganancias.
Resumir
La estrategia de comercio de tendencias dinámicas de Ruda es una estrategia de comercio cuantitativa simple y fácil de usar que puede capturar variedades y oportunidades de tendencias fuertes a través de la combinación de tendencias y indicadores de tendencias. Sin embargo, la estrategia también tiene ciertas limitaciones, como el retraso de los indicadores, la fijación de parámetros, etc.
Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
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/
// © lhcbenac
//@version=5
strategy('Ruda_Strategy', overlay=true , initial_capital=5000 , pyramiding = 3, commission_type = strategy.commission.cash_per_contract , commission_value = 1 )
//
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// Otimizações //
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// Codigo Operacional //
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// Indica situação de Compra ou Venda
// Condição True or False
YEAR_BT= input.int(1,title="Nº Anos ", group = "Backtest")
INPUT_ME1 = input.int(5,title="Momentum ", group = "RUDA")
INPUT_ME2 = input.int(21,title="Trend ", group = "RUDA")
INPUT_CORPO = input.int(50,title="CORPO ", group = "RUDA")/100
v_obv = ta.obv
v_med1 = ta.ema(close , INPUT_ME1)
v_med2 = ta.ema(close , INPUT_ME2)
valid_1 = v_med1 > v_med2
valid_2 = v_obv >= ta.highest(v_obv[1], 10)
valid_3 = math.abs(close - open) / (high-low) > INPUT_CORPO
plot(v_med1)
plot(v_med2)
compra = valid_1 and valid_2 and strategy.position_size == 0 and valid_3
var float v_minima_ref = na
dataInicio = timestamp(year(timenow) - YEAR_BT, month(timenow), dayofmonth(timenow), 00, 00)
// Variáveis globais
var float preco_entrada = na
var float preco_stop = na
if compra and time >= dataInicio and ta.change(time("D")) != 0 and ta.change(compra)
v_minima_ref := low
preco_entrada := open
preco_stop := math.min(low, open - 0.01 * open)
strategy.entry("Compra", strategy.long , stop = preco_stop )
if (not na(preco_entrada) and not na(preco_stop))
label.new(x=bar_index, y= low * 0.9, text= "Dia: " + str.tostring(dayofmonth) + "\nPreço de Entrada: " + str.tostring(preco_entrada) + "\nPreço de Stop Loss: " + str.tostring(preco_stop), style=label.style_label_up, color=color.green)
// Lógica de saída
// Saída no stop loss
if (not na(preco_stop) and low < preco_stop and ta.change(low) < 0)
strategy.close("Compra", comment="Saída no Stop")
// Saída no lucro
if (close < v_med1 and ta.change(close) < 0)
strategy.close("Compra", comment="Saída na Media")
venda =( (not na(preco_stop) and low < preco_stop and ta.change(low) < 0) or (close < v_med1 and ta.change(close) < 0) ) and strategy.position_size > 0
codiff = compra ? 1 : venda ? -1 : na
plotarrow(codiff, colorup=#00c3ff, colordown=#ff0062,title="Compra", maxheight=20, offset=0)