ChaoZhang
Descripción general
La estrategia de comercio cuantitativa SuperTrend de ajuste de la volatilidad del canal Vegas doble es un sistema de comercio cuantitativo avanzado que combina dos indicadores de ajuste de la volatilidad del canal Vegas con diferentes parámetros de ajuste, con el objetivo de capturar con mayor precisión las tendencias del mercado y generar señales de comercio que coincidan con la dirección del mercado en general. La estrategia se basa en la integración de los ajustes de la volatilidad y el uso de la amplitud del canal Vegas para optimizar el cálculo de SuperTrend, formando un sistema de comercio de respuesta dinámica.
Principio de estrategia
La estrategia primero calcula el canal de Vegas, que se deriva de los promedios móviles simples (SMA) y el diferencial estándar (STD) de los precios de cierre dentro de una determinada longitud de ventana. El canal ayuda a medir la volatilidad del mercado y sienta las bases para ajustar el indicador de SuperTrend. A continuación, se utiliza el rango medio real (ATR) y el múltiplo ajustado para determinar la subida y bajada de SuperTrend.
Ventajas estratégicas
La principal ventaja de la estrategia de trading cuantitativa SuperTrend de ajuste de la volatilidad del canal de doble Vegas es su capacidad para ajustar dinámicamente los indicadores de SuperTrend para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado. Mediante la integración de la anchura del canal de Vegas, la estrategia puede responder mejor a la volatilidad del mercado y mejorar la precisión de la identificación de tendencias. Además, el uso de dos indicadores de SuperTrend con diferentes configuraciones de parámetros puede proporcionar una visión más completa del mercado, lo que ayuda a identificar tendencias y filtrar señales erróneas.
Riesgo estratégico
A pesar de que la estrategia se ha diseñado para mejorar la precisión de la identificación de tendencias, existen algunos riesgos. En primer lugar, la estrategia puede generar señales de negociación erróneas en situaciones de gran volatilidad o de incertidumbre en el mercado. En segundo lugar, el comercio demasiado frecuente puede generar costos de negociación elevados que afectan el rendimiento general de la estrategia. Para mitigar estos riesgos, los comerciantes pueden considerar la optimización de los parámetros de la estrategia, como ajustar el ciclo ATR, la longitud de la ventana del canal Vegas y el multiplicador de SuperTrend para adaptarse a las condiciones específicas del mercado.
Dirección de optimización de la estrategia
La estrategia de trading cuantificada SuperTrend de ajuste de la volatilidad del canal de doble Vegas puede optimizarse de varias maneras. Una dirección de optimización potencial es la combinación de otros indicadores técnicos, como el índice de fuerza relativa ((RSI) o la dispersión de la convergencia de las medias móviles ((MACD), para aumentar la fiabilidad de la confirmación de tendencias.
Resumir
En resumen, la estrategia de comercio cuantitativo SuperTrend de ajuste de volatilidad de doble canal de Vegas es un sistema de comercio potente que mejora la precisión de la identificación de tendencias mediante la integración de ajustes de volatilidad y el uso de la anchura del canal de Vegas. La estrategia utiliza dos indicadores de SuperTrend con diferentes configuraciones de parámetros para obtener una visión más completa del mercado.
/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © PresentTrading
// The "Double Vegas SuperTrend Enhanced" strategy uses two SuperTrend indicators with different ATR and Vegas Channel settings
// to identify market trends and generate trades. Trades are executed only when both SuperTrends align in the same direction.
// The strategy includes configurable take-profit and stop-loss levels, and plots the SuperTrend levels on the chart.
//@version=5
strategy("Double Vegas SuperTrend Enhanced - Strategy [presentTrading]", shorttitle="Double Vegas SuperTrend Enhanced - Strategy [presentTrading]", overlay=true, overlay = false,
precision=3, commission_value= 0.1, commission_type=strategy.commission.percent, slippage= 1, currency=currency.USD, default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
default_qty_value = 10, initial_capital= 10000)
// Input settings allow the user to customize the strategy's parameters.
tradeDirectionChoice = input.string(title="Trade Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"]) // Option to select the trading direction
// Settings for the first Vegas SuperTrend
atrPeriod1 = input(10, "ATR Period for SuperTrend 1") // Length of the ATR for volatility measurement
vegasWindow1 = input(100, "Vegas Window Length 1") // Length of the moving average for the Vegas Channel
superTrendMultiplier1 = input(5, "SuperTrend Multiplier Base 1") // Base multiplier for the SuperTrend calculation
volatilityAdjustment1 = input.float(5, "Volatility Adjustment Factor 1") // Factor to adjust the SuperTrend sensitivity to the Vegas Channel width
// Settings for the second Vegas SuperTrend
atrPeriod2 = input(5, "ATR Period for SuperTrend 2") // Length of the ATR for volatility measurement
vegasWindow2 = input(200, "Vegas Window Length 2") // Length of the moving average for the Vegas Channel
superTrendMultiplier2 = input(7, "SuperTrend Multiplier Base 2") // Base multiplier for the SuperTrend calculation
volatilityAdjustment2 = input.float(7, "Volatility Adjustment Factor 2") // Factor to adjust the SuperTrend sensitivity to the Vegas Channel width
// Settings for Hold Days and TPSL Conditions
useHoldDays = input.bool(true, title="Use Hold Days")
holdDays = input.int(5, title="Hold Days", minval=1, maxval=60, step=1)
TPSLCondition = input.string("None", "TPSL Condition", options=["TP", "SL", "Both", "None"])
takeProfitPerc = input(30.0, title="Take Profit (%)")
stopLossPerc = input(20.0, title="Stop Loss (%)")
// Calculate the first Vegas Channel using a simple moving average and standard deviation.
vegasMovingAverage1 = ta.sma(close, vegasWindow1)
vegasChannelStdDev1 = ta.stdev(close, vegasWindow1)
vegasChannelUpper1 = vegasMovingAverage1 + vegasChannelStdDev1
vegasChannelLower1 = vegasMovingAverage1 - vegasChannelStdDev1
// Adjust the first SuperTrend multiplier based on the width of the Vegas Channel.
channelVolatilityWidth1 = vegasChannelUpper1 - vegasChannelLower1
adjustedMultiplier1 = superTrendMultiplier1 + volatilityAdjustment1 * (channelVolatilityWidth1 / vegasMovingAverage1)
// Calculate the first SuperTrend indicator values.
averageTrueRange1 = ta.atr(atrPeriod1)
superTrendUpper1 = hlc3 - (adjustedMultiplier1 * averageTrueRange1)
superTrendLower1 = hlc3 + (adjustedMultiplier1 * averageTrueRange1)
var float superTrendPrevUpper1 = na
var float superTrendPrevLower1 = na
var int marketTrend1 = 1
// Update SuperTrend values and determine the current trend direction for the first SuperTrend.
superTrendPrevUpper1 := nz(superTrendPrevUpper1[1], superTrendUpper1)
superTrendPrevLower1 := nz(superTrendPrevLower1[1], superTrendLower1)
marketTrend1 := close > superTrendPrevLower1 ? 1 : close < superTrendPrevUpper1 ? -1 : nz(marketTrend1[1], 1)
superTrendUpper1 := marketTrend1 == 1 ? math.max(superTrendUpper1, superTrendPrevUpper1) : superTrendUpper1
superTrendLower1 := marketTrend1 == -1 ? math.min(superTrendLower1, superTrendPrevLower1) : superTrendLower1
superTrendPrevUpper1 := superTrendUpper1
superTrendPrevLower1 := superTrendLower1
// Calculate the second Vegas Channel using a simple moving average and standard deviation.
vegasMovingAverage2 = ta.sma(close, vegasWindow2)
vegasChannelStdDev2 = ta.stdev(close, vegasWindow2)
vegasChannelUpper2 = vegasMovingAverage2 + vegasChannelStdDev2
vegasChannelLower2 = vegasMovingAverage2 - vegasChannelStdDev2
// Adjust the second SuperTrend multiplier based on the width of the Vegas Channel.
channelVolatilityWidth2 = vegasChannelUpper2 - vegasChannelLower2
adjustedMultiplier2 = superTrendMultiplier2 + volatilityAdjustment2 * (channelVolatilityWidth2 / vegasMovingAverage2)
// Calculate the second SuperTrend indicator values.
averageTrueRange2 = ta.atr(atrPeriod2)
superTrendUpper2 = hlc3 - (adjustedMultiplier2 * averageTrueRange2)
superTrendLower2 = hlc3 + (adjustedMultiplier2 * averageTrueRange2)
var float superTrendPrevUpper2 = na
var float superTrendPrevLower2 = na
var int marketTrend2 = 1
// Update SuperTrend values and determine the current trend direction for the second SuperTrend.
superTrendPrevUpper2 := nz(superTrendPrevUpper2[1], superTrendUpper2)
superTrendPrevLower2 := nz(superTrendPrevLower2[1], superTrendLower2)
marketTrend2 := close > superTrendPrevLower2 ? 1 : close < superTrendPrevUpper2 ? -1 : nz(marketTrend2[1], 1)
superTrendUpper2 := marketTrend2 == 1 ? math.max(superTrendUpper2, superTrendPrevUpper2) : superTrendUpper2
superTrendLower2 := marketTrend2 == -1 ? math.min(superTrendLower2, superTrendPrevLower2) : superTrendLower2
superTrendPrevUpper2 := superTrendUpper2
superTrendPrevLower2 := superTrendLower2
// Enhanced Visualization
// Plot the SuperTrend and Vegas Channel for visual analysis for both lengths.
plot(marketTrend1 == 1 ? superTrendUpper1 : na, "SuperTrend Upper 1", color=color.green, linewidth=2)
plot(marketTrend1 == -1 ? superTrendLower1 : na, "SuperTrend Lower 1", color=color.red, linewidth=2)
plot(marketTrend2 == 1 ? superTrendUpper2 : na, "SuperTrend Upper 2", color=color.rgb(31, 119, 130), linewidth=2)
plot(marketTrend2 == -1 ? superTrendLower2 : na, "SuperTrend Lower 2", color=color.rgb(120, 42, 26), linewidth=2)
// Detect trend direction changes and plot entry/exit signals for both lengths.
trendShiftToBullish1 = marketTrend1 == 1 and marketTrend1[1] == -1
trendShiftToBearish1 = marketTrend1 == -1 and marketTrend1[1] == 1
trendShiftToBullish2 = marketTrend2 == 1 and marketTrend2[1] == -1
trendShiftToBearish2 = marketTrend2 == -1 and marketTrend2[1] == 1
// Define conditions for entering long or short positions, and execute trades based on these conditions for both lengths.
enterLongCondition1 = marketTrend1 == 1
enterShortCondition1 = marketTrend1 == -1
enterLongCondition2 = marketTrend2 == 1
enterShortCondition2 = marketTrend2 == -1
// Entry conditions: Both conditions must be met for a trade to be executed.
enterLongCondition = enterLongCondition1 and enterLongCondition2 and not na(superTrendPrevUpper1[1]) and not na(superTrendPrevUpper2[1])
enterShortCondition = enterShortCondition1 and enterShortCondition2 and not na(superTrendPrevLower1[1]) and not na(superTrendPrevLower2[1])
// Variables to track entry times
var float longEntryTime = na
var float shortEntryTime = na
// Variables to track whether we have recently exited a trade to prevent re-entry in the same trend
var bool recentlyExitedLong = false
var bool recentlyExitedShort = false
// Check trade direction choice before executing trade entries.
if (enterLongCondition and (tradeDirectionChoice == "Long" or tradeDirectionChoice == "Both"))
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short Position")
strategy.entry("Long Position", strategy.long)
longEntryTime := time
recentlyExitedLong := false
recentlyExitedShort := false
if (enterShortCondition and (tradeDirectionChoice == "Short" or tradeDirectionChoice == "Both"))
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long Position")
strategy.entry("Short Position", strategy.short)
shortEntryTime := time
recentlyExitedShort := false
recentlyExitedLong := false
// Exit conditions: Either condition being met will trigger an exit.
exitLongCondition = marketTrend1 == -1 or marketTrend2 == -1
exitShortCondition = marketTrend1 == 1 or marketTrend2 == 1
// Close positions based on exit conditions or hold days.
if (useHoldDays and not na(longEntryTime) and (time >= longEntryTime + holdDays * 86400000) and strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long Position")
longEntryTime := na
recentlyExitedLong := true
if (useHoldDays and not na(shortEntryTime) and (time >= shortEntryTime + holdDays * 86400000) and strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short Position")
shortEntryTime := na
recentlyExitedShort := true
if (not useHoldDays and exitLongCondition and strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long Position")
longEntryTime := na
recentlyExitedLong := true
if (not useHoldDays and exitShortCondition and strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short Position")
shortEntryTime := na
recentlyExitedShort := true
// Reset recently exited flags on trend change to allow re-entry on a new trend
if (trendShiftToBullish1 or trendShiftToBullish2)
recentlyExitedLong := false
if (trendShiftToBearish1 or trendShiftToBearish2)
recentlyExitedShort := false
// Conditional Profit and Loss Management
if (TPSLCondition == "TP" or TPSLCondition == "Both")
// Apply take profit conditions
strategy.exit("TakeProfit_Long", "Long Position", limit=close * (1 + takeProfitPerc / 100))
strategy.exit("TakeProfit_Short", "Short Position", limit=close * (1 - takeProfitPerc / 100))
if (TPSLCondition == "SL" or TPSLCondition == "Both")
// Apply stop loss conditions
strategy.exit("StopLoss_Long", "Long Position", stop=close * (1 - stopLossPerc / 100))
strategy.exit("StopLoss_Short", "Short Position", stop=close * (1 + stopLossPerc / 100))
// Ensure that new entry signals can override the hold days condition
if (enterLongCondition and (tradeDirectionChoice == "Long" or tradeDirectionChoice == "Both"))
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short Position")
strategy.entry("Long Position", strategy.long)
longEntryTime := time
recentlyExitedLong := false
recentlyExitedShort := false
if (enterShortCondition and (tradeDirectionChoice == "Short" or tradeDirectionChoice == "Both"))
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long Position")
strategy.entry("Short Position", strategy.short)
shortEntryTime := time
recentlyExitedShort := false
recentlyExitedLong := false