ChaoZhang
Descripción general
Se trata de una estrategia de comercio cuantitativa que combina el seguimiento de la tendencia de las medias periódicas y el análisis de la dinámica. La estrategia se realiza principalmente mediante el análisis de una combinación ordenada de los promedios móviles de los índices de 20, 50, 100 y 200 días (EMA) en combinación con el indicador de dinámica de la línea diaria y de la circunferencia.
Principio de estrategia
La lógica central de la estrategia incluye las siguientes partes clave:
- Sistema de alineación EMA: Requiere que el EMA del día 20 esté sobre el EMA del día 50, el EMA del día 50 esté sobre el EMA del día 100 y el EMA del día 100 esté sobre el EMA del día 200, formando una perfecta alineación de múltiples cabezas.
- Sistema de confirmación de movimiento: Indicador de movimiento personalizado basado en la regresión lineal calculado en el período de tiempo de la línea diurna y de la circunferencia respectivamente. El indicador de movimiento se mide mediante la regresión lineal del grado de desviación del precio con el eje central del canal de Keltner.
- Sistema de reajuste de la entrada: los precios deben ser reajustados hasta el 20% de la entrada especificada por la EMA del día 20, para evitar el seguimiento.
- Sistema de gestión de riesgos: establezca objetivos de stop loss y profit con un múltiplo de ATR, el stop loss predeterminado es 1.5 veces el ATR y el profit es 3 veces el ATR.
Ventajas estratégicas
- Mecanismo de confirmación múltiple: reduce las señales falsas mediante la confirmación de múltiples condiciones, como la disposición de la línea media, la dinámica de varios ciclos y la reajuste de precios.
- Gestión científica del riesgo: adaptación de los objetivos de pérdidas y ganancias a los cambios en la volatilidad del mercado mediante el uso dinámico de ATR.
- El seguimiento de tendencias se combina con el impulso: tanto para capturar las grandes tendencias como para aprovechar las mejores oportunidades de entrada en las tendencias.
- Personalización: los parámetros de la estrategia se pueden ajustar de manera óptima en función de las diferentes características del mercado.
- Análisis multi-periódico: mejora la fiabilidad de la señal mediante la combinación de la línea solar y la circunferencia.
Riesgo estratégico
- Retraso en la línea media: la EMA como indicador de retraso puede causar un retraso en el tiempo de entrada. Se recomienda la combinación de otros indicadores líderes.
- La estrategia no se aplica a los mercados de oscilación: puede generar frecuentemente falsas señales en los mercados de oscilación horizontal. Se recomienda agregar un filtro de entorno de mercado.
- Riesgo de retiro: A pesar de los daños en el ATR, en casos extremos puede haber un retiro mayor. Se puede considerar establecer un límite máximo de retiro.
- Sensibilidad de parámetros: los efectos de la estrategia son sensibles a la configuración de los parámetros. Se recomienda realizar pruebas de optimización de parámetros.
Dirección de optimización de la estrategia
- Identificación del entorno del mercado: añade un indicador de volatilidad o un indicador de intensidad de la tendencia, utilizando diferentes combinaciones de parámetros en diferentes entornos del mercado.
- Optimización de la entrada: se pueden agregar indicadores de oscilación como el RSI para buscar puntos de entrada más precisos en la zona de retracción.
- Ajuste de parámetros dinámicos: ajuste automático del multiplicador ATR y el rango de reajuste según la volatilidad del mercado.
- Añadir análisis de volumen de transacciones: Confirmar la intensidad de la tendencia a través del volumen de transacciones para mejorar la fiabilidad de la señal.
- Introducción al aprendizaje automático: Parámetros de optimización dinámica de algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la adaptabilidad de las estrategias.
Resumir
Es una estrategia de seguimiento de tendencias diseñada de manera racional y lógica. El uso de múltiples indicadores técnicos en combinación garantiza la estabilidad de la estrategia y proporciona un buen mecanismo de gestión de riesgos. La estrategia es altamente personalizable y puede optimizarse según las diferentes características del mercado.
Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Swing Trading with EMA Alignment and Custom Momentum", overlay=true)
// User inputs for customization
atrLength = input.int(14, title="ATR Length", minval=1)
atrMultiplierSL = input.float(1.5, title="Stop-Loss Multiplier (ATR)", minval=0.1) // Stop-loss at 1.5x ATR
atrMultiplierTP = input.float(3.0, title="Take-Profit Multiplier (ATR)", minval=0.1) // Take-profit at 3x ATR
pullbackRangePercent = input.float(1.0, title="Pullback Range (%)", minval=0.1) // 1% range for pullback around 20 EMA
lengthKC = input.int(20, title="Length for Keltner Channels (Momentum Calculation)", minval=1)
// EMA settings
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema200 = ta.ema(close, 200)
// ATR calculation
atrValue = ta.atr(atrLength)
// Custom Momentum Calculation based on Linear Regression for Daily Timeframe
highestHighKC = ta.highest(high, lengthKC)
lowestLowKC = ta.lowest(low, lengthKC)
smaCloseKC = ta.sma(close, lengthKC)
// Manually calculate the average of highest high and lowest low
averageKC = (highestHighKC + lowestLowKC) / 2
// Calculate daily momentum using linear regression
dailyMomentum = ta.linreg(close - (averageKC + smaCloseKC) / 2, lengthKC, 0) // Custom daily momentum calculation
// Fetch weekly data for momentum calculation using request.security()
[weeklyHigh, weeklyLow, weeklyClose] = request.security(syminfo.tickerid, "W", [high, low, close])
// Calculate weekly momentum using linear regression on weekly timeframe
weeklyHighestHighKC = ta.highest(weeklyHigh, lengthKC)
weeklyLowestLowKC = ta.lowest(weeklyLow, lengthKC)
weeklySmaCloseKC = ta.sma(weeklyClose, lengthKC)
weeklyAverageKC = (weeklyHighestHighKC + weeklyLowestLowKC) / 2
weeklyMomentum = ta.linreg(weeklyClose - (weeklyAverageKC + weeklySmaCloseKC) / 2, lengthKC, 0) // Custom weekly momentum calculation
// EMA alignment condition (20 EMA > 50 EMA > 100 EMA > 200 EMA)
emaAligned = ema20 > ema50 and ema50 > ema100 and ema100 > ema200
// Momentum increasing condition (daily and weekly momentum is positive and increasing)
dailyMomentumIncreasing = dailyMomentum > 0 and dailyMomentum > dailyMomentum[1] //and dailyMomentum[1] > dailyMomentum[2]
weeklyMomentumIncreasing = weeklyMomentum > 0 and weeklyMomentum > weeklyMomentum[1] //and weeklyMomentum[1] > weeklyMomentum[2]
// Redefine Pullback condition: price within 1% range of the 20 EMA
upperPullbackRange = ema20 * (1 + pullbackRangePercent / 100)
lowerPullbackRange = ema20 * (1 - pullbackRangePercent / 100)
pullbackToEma20 = (close <= upperPullbackRange) and (close >= lowerPullbackRange)
// Entry condition: EMA alignment and momentum increasing on both daily and weekly timeframes
longCondition = emaAligned and dailyMomentumIncreasing and weeklyMomentumIncreasing and pullbackToEma20
// Initialize stop loss and take profit levels as float variables
var float longStopLevel = na
var float longTakeProfitLevel = na
// Calculate stop loss and take profit levels based on ATR
if (longCondition)
longStopLevel := close - (atrMultiplierSL * atrValue) // Stop loss at 1.5x ATR below the entry price
longTakeProfitLevel := close + (atrMultiplierTP * atrValue) // Take profit at 3x ATR above the entry price
// Strategy execution
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Exit conditions: Stop-loss at 1.5x ATR and take-profit at 3x ATR
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=longStopLevel, limit=longTakeProfitLevel)