ChaoZhang
Descripción general
La estrategia es un sistema de comercio cuantitativo avanzado que combina una media móvil y un filtro de rango dinámico. Identifica las tendencias del mercado principalmente mediante el análisis de la relación entre los cambios en los precios y el volumen de transacciones, mientras que utiliza un filtro de rango para filtrar falsas señales y mejorar la precisión de las transacciones. La estrategia utiliza métodos de cálculo adaptados para determinar los límites de la liquidez del mercado y combina una media móvil rápida y lenta para confirmar la dirección de la tendencia.
Principio de estrategia
La lógica central de la estrategia se basa en los siguientes cálculos clave:
- Análisis de la liquidez: para evaluar la liquidez del mercado mediante el cálculo de la relación entre el volumen de transacciones y los cambios en los precios, y establecer límites de liquidez dinámicos.
- Confirmación de tendencias: Utiliza una media móvil indexada de 50 y 100 ciclos (EMA) para confirmar la dirección de la tendencia.
- Filtrado de rango: Se utiliza un ciclo de muestreo de 50 ciclos y un multiplicador de rango de 3 veces para construir un rango de comercio dinámico.
- Generación de señales: genera una señal de negociación cuando el precio rompe el filtro de rango y el indicador EMA muestra una tendencia consistente.
Ventajas estratégicas
- Adaptabilidad: La estrategia puede ajustar los parámetros de forma dinámica en función de las condiciones del mercado para adaptarse a diferentes entornos de mercado.
- La fiabilidad de la señal: La combinación de varios indicadores técnicos y filtros reduce efectivamente la señal falsa.
- Gestión de riesgos: integra el cálculo automático de las posiciones de stop loss, lo que permite controlar el riesgo de manera efectiva.
- Función de retroalimentación completa: contiene configuraciones de retroalimentación detalladas para facilitar la optimización de la estrategia.
Riesgo estratégico
- Sensibilidad a los parámetros: los parámetros de una estrategia necesitan un ajuste preciso y son susceptibles a una optimización excesiva.
- Efectos del deslizamiento: En mercados con mucha volatilidad, puede haber un mayor riesgo de deslizamiento.
- Adaptabilidad del mercado: Las falsas señales pueden ser frecuentes en el mercado horizontal.
- Administración de fondos: La distribución de fondos fijos puede no ser adecuada para todas las condiciones del mercado.
Dirección de optimización de la estrategia
- Adaptación de parámetros: Se puede introducir un mecanismo de ajuste de parámetros de adaptación para que los parámetros se ajusten automáticamente según la situación del mercado.
- Identificación del estado del mercado: agregar módulos para juzgar el estado del mercado y adoptar diferentes estrategias de negociación en diferentes condiciones de mercado.
- Optimización de la gestión de fondos: Introducción de la gestión dinámica de posiciones, ajustando el tamaño de las operaciones según la volatilidad del mercado.
- Mejora de la filtración de señales: Se pueden agregar más indicadores técnicos para filtrar señales falsas.
Resumir
La estrategia combina análisis de liquidez, seguimiento de tendencias y filtros de rango para construir un sistema de negociación cuantitativo completo. Su ventaja reside en su capacidad para adaptarse a los cambios en el mercado y proporcionar señales de negociación confiables, pero también requiere atención a la optimización de parámetros y la gestión de riesgos.
Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-15 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Killer Coin V2 + Range Filter Strategy", shorttitle="KC-RF Strategy", overlay=true
)
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
useDate = input(true, title='---------------- Use Date ----------------', group="Backtest Settings")
FromMonth = input.int(7, title="From Month", minval=1, maxval=12, group="Backtest Settings")
FromDay = input.int(25, title="From Day", minval=1, maxval=31, group="Backtest Settings")
FromYear = input.int(2019, title="From Year", minval=2017, group="Backtest Settings")
ToMonth = input.int(1, title="To Month", minval=1, maxval=12, group="Backtest Settings")
ToDay = input.int(1, title="To Day", minval=1, maxval=31, group="Backtest Settings")
ToYear = input.int(9999, title="To Year", minval=2017, group="Backtest Settings")
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window() => time >= start and time <= finish
// === KILLER COIN V2 INPUTS ===
outlierThreshold = input.int(10, "Outlier Threshold Length", group="Killer Coin Settings")
fastMovingAverageLength = input.int(50, "Fast MA length", group="Killer Coin Settings")
slowMovingAverageLength = input.int(100, "Slow MA length", group="Killer Coin Settings")
// === RANGE FILTER INPUTS ===
sources = input(close, "Source", group="Range Filter Settings")
isHA = input(false, "Use HA Candles", group="Range Filter Settings")
per = input.int(50, "Sampling Period", minval=1, group="Range Filter Settings")
mult = input.float(3.0, "Range Multiplier", minval=0.1, group="Range Filter Settings")
// === KILLER COIN V2 CALCULATIONS ===
priceMovementLiquidity = volume / math.abs(close - open)
liquidityBoundary = ta.ema(priceMovementLiquidity, outlierThreshold) + ta.stdev(priceMovementLiquidity, outlierThreshold)
var liquidityValues = array.new_float(5)
if ta.crossover(priceMovementLiquidity, liquidityBoundary)
array.insert(liquidityValues, 0, close)
fastEMA = ta.ema(array.get(liquidityValues, 0), fastMovingAverageLength)
slowEMA = ta.ema(array.get(liquidityValues, 0), slowMovingAverageLength)
// === RANGE FILTER CALCULATIONS ===
src = isHA ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, sources) : sources
// Smooth Average Range
smoothrng(x, t, m) =>
wper = (t*2) - 1
avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), t)
smoothrng = ta.ema(avrng, wper)*m
smoothrng
smrng = smoothrng(src, per, mult)
// Range Filter
rngfilt(x, r) =>
rngfilt = x
rngfilt := x > nz(rngfilt[1]) ? ((x - r) < nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : (x - r)) : ((x + r) > nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : (x + r))
rngfilt
filt = rngfilt(src, smrng)
// Filter Direction
upward = 0.0
upward := filt > filt[1] ? nz(upward[1]) + 1 : filt < filt[1] ? 0 : nz(upward[1])
downward = 0.0
downward := filt < filt[1] ? nz(downward[1]) + 1 : filt > filt[1] ? 0 : nz(downward[1])
// Target Bands
hband = filt + smrng
lband = filt - smrng
// === PLOTTING ===
// Killer Coin V2 Plots
bullColor = color.new(#00ffbb, 50)
bearColor = color.new(#800080, 50)
fastPlot = plot(fastEMA, "Fast EMA", color = fastEMA > slowEMA ? bullColor : bearColor)
slowPlot = plot(slowEMA, "Slow EMA", color = fastEMA > slowEMA ? bullColor : bearColor)
fill(fastPlot, slowPlot, color = fastEMA > slowEMA ? bullColor : bearColor)
// Range Filter Plots
filtcolor = upward > 0 ? color.new(color.lime, 0) : downward > 0 ? color.new(color.red, 0) : color.new(color.orange, 0)
filtplot = plot(filt, "Range Filter", color=filtcolor, linewidth=3)
hbandplot = plot(hband, "High Target", color=color.new(color.aqua, 90))
lbandplot = plot(lband, "Low Target", color=color.new(color.fuchsia, 90))
fill(hbandplot, filtplot, color=color.new(color.aqua, 90))
fill(lbandplot, filtplot, color=color.new(color.fuchsia, 90))
// === STRATEGY CONDITIONS ===
// Range Filter Conditions
longCond = ((src > filt) and (src > src[1]) and (upward > 0)) or ((src > filt) and (src < src[1]) and (upward > 0))
shortCond = ((src < filt) and (src < src[1]) and (downward > 0)) or ((src < filt) and (src > src[1]) and (downward > 0))
CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1
// Combined Conditions
finalLongSignal = longCondition and fastEMA > slowEMA and window()
finalShortSignal = shortCondition and fastEMA < slowEMA and window()
// === PLOTTING SIGNALS ===
plotshape(finalLongSignal, "Buy Signal", text="BUY", textcolor=color.white,
style=shape.labelup, size=size.normal, location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0))
plotshape(finalShortSignal, "Sell Signal", text="SELL", textcolor=color.white,
style=shape.labeldown, size=size.normal, location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0))
// === STRATEGY ENTRIES ===
if finalLongSignal
strategy.entry("Long", strategy.long, stop=hband)
if finalShortSignal
strategy.entry("Short", strategy.short, stop=lband)
// === ALERTS ===
alertcondition(finalLongSignal, "Strong Buy Signal", "🚨 Buy - Both Indicators Aligned!")
alertcondition(finalShortSignal, "Strong Sell Signal", "🚨 Sell - Both Indicators Aligned!")