Estrategia de trading multifactorial de gestión dinámica de riesgos de liquidez

ATR RSI EMA TP/SL LIQ
Fecha de creación: 2025-03-31 16:41:01 Última modificación: 2025-03-31 16:41:01
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Estrategia de trading multifactorial de gestión dinámica de riesgos de liquidez Estrategia de trading multifactorial de gestión dinámica de riesgos de liquidez

Descripción general

Se trata de una innovadora estrategia de trading cuantitativo que ofrece a los traders un método de trading estructurado mediante la integración de la entrada de zonas de liquidez, el límite de volatilidad ATR y la gestión dinámica del riesgo. La estrategia combina varios indicadores de análisis técnico para identificar oportunidades de trading de alta probabilidad y calcular automáticamente los niveles de stop and loss.

Principio de estrategia

La estrategia se basa en los siguientes elementos clave:

  1. Análisis de zonas de liquidez: Identificación de posibles zonas de soporte y resistencia mediante el cálculo de los puntos más bajos y más altos en un período determinado.
  2. Filtración de la tasa de fluctuación ATR: utiliza el rango de fluctuación real promedio (ATR) como umbral dinámico para la entrada y la gestión de riesgos.
  3. Filtrado de tendencias: combina el índice de movimiento de 50 ciclos (EMA) y el índice de relative strength (RSI) para confirmar la tendencia y el dinamismo del mercado.
  4. Gestión de riesgos dinámica: Calcula automáticamente los niveles de stop y stop loss según el ATR y permite ajustar la relación riesgo/recompensa de manera flexible.

Ventajas estratégicas

  1. Generación de señales multidimensionales: combina fluidez, fluctuación y filtración de tendencias para mejorar la calidad de la señal.
  2. Gestión de riesgos adaptativa: ajuste dinámico de los stop-loss para controlar eficazmente el riesgo de las transacciones.
  3. Configuración de parámetros flexible: se puede personalizar la duración del ATR, el ciclo de liquidez y el tiempo de negociación.
  4. Soporte de visualización: ofrece visualización de la línea de fluidez y el primer nivel de la línea K.
  5. Seguimiento de rendimiento: tabla de estadísticas de transacciones integrada que muestra las tasas de ganancias y pérdidas directamente en el gráfico.

Riesgo estratégico

  1. Sensibilidad a parámetros: el rendimiento de la estrategia depende en gran medida de la selección de parámetros, lo que requiere una constante retroalimentación y optimización.
  2. Adaptabilidad al mercado: el rendimiento puede ser inestable en un mercado con tendencias poco claras o con mucha volatilidad.
  3. Riesgo de falsa brecha: la brecha de la zona de liquidez podría haber sido falsamente reportada.
  4. Frecuencia de transacción: El filtrado de sesiones y las condiciones múltiples pueden reducir las oportunidades de transacción.
  5. Retrospectiva: El 64% de las victorias históricas puede no ser representativo de las futuras.

Dirección de optimización de la estrategia

  1. Integración de aprendizaje automático: introducción de algoritmos de aprendizaje automático para ajustar dinámicamente los parámetros y la generación de señales.
  2. Adaptabilidad a varios mercados: desarrollo de configuraciones de parámetros más generales para diferentes mercados y variedades.
  3. Administración de riesgos en profundidad: introducción de algoritmos más complejos de tamaño de posición y distribución de riesgos.
  4. Mecanismo de confirmación de señales: agregar indicadores de confirmación adicionales, como volumen de transacciones u otros indicadores técnicos.
  5. Monitoreo de rendimiento en tiempo real: desarrollo de módulos de evaluación de rendimiento en tiempo real y ajuste de adaptación.

Resumir

La estrategia de negociación de ThinkTech AI ofrece a los operadores una poderosa herramienta de negociación cuantitativa a través de un innovador método multifactorial. La estrategia está diseñada para identificar oportunidades de negociación de alta calidad a través de análisis de liquidez, filtración de volatilidad y gestión de riesgo dinámica. Sin embargo, los operadores necesitan un seguimiento continuo, optimización y aplicación cuidadosa para aprovechar al máximo el potencial de la estrategia.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-03-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

if high > ta.highest(high[1], 5)
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if low < ta.lowest(low[1], 5)
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)//@version=6
strategy("ThinkTech AI Signals", overlay=true, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

//──────────────────────────────
// Input Settings
//──────────────────────────────
riskRewardRatio    = input.float(title="Risk/Reward Ratio", defval=2.0, minval=1.0, step=0.1)

// Inputs from second script
liquidity_period   = input.int(20, title="Liquidity Base Period")
atr_length         = input.int(14, title="ATR Length")
atr_threshold      = input.float(0.3, title="ATR Breakout Threshold")
take_profit_mult   = input.float(0.25, title="Take-Profit Multiplier")
stop_loss_mult     = input.float(0.75, title="Stop-Loss Multiplier")
vol_filter         = input.bool(true, title="Enable Volume Filter")
session_filter     = input.bool(true, title="Limit to Trading Session")

// Additional inputs for further filtering and settings
atrMultiplier      = input.float(title="ATR Multiplier for Stop Loss", defval=1.5, minval=0.1, step=0.1)
retestCushionLong  = input.float(title="Retest Cushion Factor for BUY", defval=1.0, minval=1.0, step=0.001)
retestCushionShort = input.float(title="Retest Cushion Factor for SELL", defval=1.0, minval=0.0, maxval=1.0, step=0.001)
useTrendFilter     = input.bool(title="Use 50 EMA Trend Filter", defval=true)
useRSIFilter       = input.bool(title="Use RSI Filter", defval=false)
rsiPeriod          = input.int(title="RSI Period", defval=14, minval=1)
rsiOversold        = input.float(title="RSI Oversold Level", defval=30.0, minval=1, maxval=50)
rsiOverbought      = input.float(title="RSI Overbought Level", defval=70.0, minval=50, maxval=100)

// Option to remove plotted lines
showLiquidityLines   = input.bool(true, title="Show Liquidity Lines")
showFirstCandleLines = input.bool(true, title="Show First Candle Level Lines")

//──────────────────────────────
// Calculations & Variables (Liquidity & ATR Based)
//──────────────────────────────
price        = close
atr          = ta.atr(atr_length)
vol_condition = volume > ta.sma(volume, 20)

// Define Liquidity Base and Apex for support/resistance
liquidity_base = ta.lowest(low, liquidity_period)
apex           = ta.highest(high, liquidity_period)
// Track recent highs and lows for filtering
hh = ta.highest(high, 30)
ll = ta.lowest(low, 30)

//──────────────────────────────
// Trade Stats Variables
//──────────────────────────────
var float take_profit = na
var float stop_loss   = na
var bool  in_trade    = false
var int   win_count   = 0
var int   loss_count  = 0

//──────────────────────────────
// ENTRY LOGIC (BUY) Based on Liquidity & ATR
//──────────────────────────────
breakout_up      = price > liquidity_base + (atr * atr_threshold)
point_of_release = ta.crossover(price, liquidity_base) and breakout_up
retest_buy       = price > liquidity_base and price < hh and not in_trade

// Session condition (e.g. trading between 9AM–12PM)
session_condition = (hour >= 9 and hour <= 12) or not session_filter

if (point_of_release or retest_buy) and (vol_condition or not vol_filter) and session_condition
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    take_profit := price + (atr * take_profit_mult)
    stop_loss   := liquidity_base - (atr * stop_loss_mult)
    in_trade    := true
    alert("Buy Signal - Price: " + str.tostring(price), alert.freq_once_per_bar)

//──────────────────────────────
// ENTRY LOGIC (SELL) Based on Liquidity & ATR
//──────────────────────────────
breakout_down = price < apex - (atr * atr_threshold)
clean_break   = ta.crossunder(price, apex) and breakout_down
retest_sell   = price < apex and price > ll and not in_trade

if (clean_break or retest_sell) and (vol_condition or not vol_filter) and session_condition
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    take_profit := price - (atr * take_profit_mult)
    stop_loss   := apex + (atr * stop_loss_mult)
    in_trade    := true
    alert("Sell Signal - Price: " + str.tostring(price), alert.freq_once_per_bar)

//──────────────────────────────
// EXIT LOGIC (For BUY & SELL)
//──────────────────────────────
if strategy.position_size > 0
    if price >= take_profit
        strategy.close("Buy", comment="Take Profit")
        win_count += 1
        in_trade := false
    if price <= stop_loss
        strategy.close("Buy", comment="Stop Loss")
        loss_count += 1
        in_trade := false

if strategy.position_size < 0
    if price <= take_profit
        strategy.close("Sell", comment="Take Profit")
        win_count += 1
        in_trade := false
    if price >= stop_loss
        strategy.close("Sell", comment="Stop Loss")
        loss_count += 1
        in_trade := false

//──────────────────────────────
// Plot Liquidity Lines (Support/Resistance)
//──────────────────────────────
plot(showLiquidityLines ? liquidity_base : na, color=color.green, title="Liquidity Base (Support)")
plot(showLiquidityLines ? apex : na, color=color.red, title="Apex (Resistance)")

//──────────────────────────────
// Debugging Signal Shapes
//──────────────────────────────
plotshape(series=point_of_release, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, title="Buy Signal")
plotshape(series=clean_break, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, title="Sell Signal")

//──────────────────────────────
// Win/Loss Table Display
//──────────────────────────────
var table t = table.new(position.top_right, 1, 2)
if bar_index == last_bar_index
    table.cell(t, 0, 0, "Wins: " + str.tostring(win_count), bgcolor=color.new(color.green, 80))
    table.cell(t, 0, 1, "Losses: " + str.tostring(loss_count), bgcolor=color.new(color.red, 80))

//──────────────────────────────
// Alert Conditions for Entries and Exits
//──────────────────────────────
alertcondition(point_of_release, title="Buy Alert", message="Buy Signal Triggered")
alertcondition(clean_break, title="Sell Alert", message="Sell Signal Triggered")
var int lastClosedTrades = 0
var bool exitSignal = false
if strategy.closedtrades > lastClosedTrades
    exitSignal := true
    lastClosedTrades := strategy.closedtrades
alertcondition(exitSignal, title="EXIT Signal", message="EXIT signal triggered: Trade has closed (TP or SL reached).")

//──────────────────────────────
// FIRST 15-MINUTE CANDLE CAPTURE (9:30–9:45 AM EST)
//──────────────────────────────
newDay = dayofmonth != dayofmonth[1]
var float fHigh = na
var float fLow  = na
var bool  firstCandleCaptured = false
if newDay
    fHigh := high
    fLow  := low
    firstCandleCaptured := true

//──────────────────────────────
// Additional Filters & Calculations
//──────────────────────────────
// Trend Filter: 50 EMA
ema50       = ta.ema(close, 50)
longFilter  = not useTrendFilter or (close > ema50)
shortFilter = not useTrendFilter or (close < ema50)

// ATR-Based Stop Loss Buffer
atrValue       = ta.atr(14)
stopLossBuffer = atrValue * atrMultiplier

// RSI Calculation (if enabled)
rsiValue = ta.rsi(close, rsiPeriod)

//──────────────────────────────
// ENTRY CONDITIONS (15-Minute Candle Retest)
//──────────────────────────────
// Breakout/Breakdown based on the first candle levels
buyBreakout   = firstCandleCaptured and ta.crossover(close, fHigh)
sellBreakdown = firstCandleCaptured and ta.crossunder(close, fLow)
// Retest conditions: price must retest the level after the breakout/breakdown
buyRetest  = firstCandleCaptured and (low <= fHigh) and (close > fHigh)
sellRetest = firstCandleCaptured and (high >= fLow) and (close < fLow)
// Final entry signals (with optional RSI filter)
buySignal  = buyBreakout and buyRetest and longFilter and (strategy.position_size == 0) and (not useRSIFilter or (rsiValue < rsiOversold))
sellSignal = sellBreakdown and sellRetest and shortFilter and (strategy.position_size == 0) and (not useRSIFilter or (rsiValue > rsiOverbought))

//──────────────────────────────
// Trade Parameters for 15-Minute Candle Retest
//──────────────────────────────
candleRange    = fHigh - fLow
stopLossBuy    = fLow - stopLossBuffer
takeProfitBuy  = fHigh + (candleRange * riskRewardRatio)
stopLossSell   = fHigh + stopLossBuffer
takeProfitSell = fLow - (candleRange * riskRewardRatio)

//──────────────────────────────
// Execute Trades for 15-Minute Candle Retest
//──────────────────────────────
if buySignal
    strategy.entry("BUY", strategy.long)
    strategy.exit("TP/SL BUY", "BUY", stop=stopLossBuy, limit=takeProfitBuy)

if sellSignal
    strategy.entry("SELL", strategy.short)
    strategy.exit("TP/SL SELL", "SELL", stop=stopLossSell, limit=takeProfitSell)

//──────────────────────────────
// Plot First Candle Level Lines (Optional)
//──────────────────────────────
plot(showFirstCandleLines and firstCandleCaptured ? fHigh : na, title="First Candle High", color=color.blue, linewidth=2)
plot(showFirstCandleLines and firstCandleCaptured ? fLow : na, title="First Candle Low", color=color.red, linewidth=2)