Estrategia de búsqueda de liquidez y trading de reversión: un sistema bidireccional basado en múltiplos ATR y límites temporales de máximos y mínimos históricos

ATR TP/SL 流动性猎捕 反转交易 时间退出 趋势反转 高低点突破
Fecha de creación: 2025-05-15 16:29:01 Última modificación: 2025-05-15 16:31:10
Copiar: 0 Número de Visitas: 378
2
Seguir
319
Seguidores

Estrategia de búsqueda de liquidez y trading de reversión: un sistema bidireccional basado en múltiplos ATR y límites temporales de máximos y mínimos históricos Estrategia de búsqueda de liquidez y trading de reversión: un sistema bidireccional basado en múltiplos ATR y límites temporales de máximos y mínimos históricos

Descripción general

La estrategia de caza de liquidez y inversiones es un sistema de negociación de alto nivel que se enfoca en capturar el comportamiento de caza de liquidez en el mercado y luego entrar en juego en una fuerte reversión. La idea central de la estrategia es identificar las situaciones en las que se han superado los máximos o mínimos históricos (caza de liquidez) y luego esperar a que el mercado presente una forma de torbellino inverso notable que indique que la dirección puede revertirse. La estrategia no es simplemente la captura de reajustes, sino la búsqueda de inversiones reales reales, lo que ofrece una señal de negociación menos pero más significativa.

Principio de estrategia

El principio de funcionamiento de la estrategia se basa en dos pasos clave: primero, identificar el comportamiento de caza móvil y luego confirmar las señales de reversión. En concreto:

  1. Identificación de la caza en movimiento: La estrategia utiliza un período de retroceso parametrizado (de 20 ciclos por defecto) para determinar los máximos y mínimos históricos. Si el precio actual supera los máximos anteriores (liqUp) o cae por debajo de los mínimos anteriores (liqDown), se considera un evento de caza de liquidez potencial.

  2. Confirmación de reversiónLa estrategia busca un fuerte alza inversa después de un evento de caza de fluidez, cuya amplitud debe ser superior a 1.2 veces el ATR (rango real promedio) de 14 ciclos. Para hacer señales múltiples, se necesita un fuerte alza bajista; para hacer señales vacías, se necesita un fuerte alza bajista.

  3. Generación de señalesLa estrategia solo generará una señal de negociación cuando se cumplan las dos condiciones de caza de liquidez y confirmación inversa:

    • Haga más señales: el precio cae por debajo de los mínimos anteriores (liqDown) y luego aparece un fuerte alza (bigBullish)
    • Señales de bajada: el precio ha superado los máximos previos (liqUp) y ha registrado una fuerte bajada (bigBearish)
  4. Mecanismo de salidaLa estrategia tiene un doble mecanismo de salida:

    • Detenerse (TP) y detenerse (SL) basados en el precio, el 2% y el 1% del precio de entrada por defecto, respectivamente
    • Mecanismo de salida basado en el tiempo, que por defecto se retira después de 5 ciclos de tenencia

Ventajas estratégicas

Al analizar el código de esta estrategia de comercio cuantitativo, se pueden resumir las siguientes ventajas destacadas:

  1. Capturar el comportamiento de las institucionesLa estrategia se centra en la identificación de la caza de liquidez habitual en las instituciones, que suele ser una operación de mercado dominada por grandes capitales, capaz de seguir el movimiento del “dinero inteligente”.

  2. Señales de alta calidadMediante una combinación de caza de liquidez y un mecanismo de doble confirmación de retroceso de fuerza, la estrategia filtra eficazmente las señales débiles, generando solo oportunidades de negociación de alta probabilidad, “fewer but more meaningful signals” (menos señales pero más significativas).

  3. Altamente adaptableLa estrategia utiliza el ATR para ajustar dinámicamente los requerimientos de amplitud de las inversiones para adaptarse a las diferentes fluctuaciones del mercado.

  4. Gestión de riesgos mejoradaLa integración de un doble mecanismo de protección de stop loss porcentual y tiempo de salida, controla eficazmente el margen de riesgo de cada transacción.

  5. Transacciones de dos víasLa estrategia apoya tanto el hacer más como el hacer menos, y permite buscar oportunidades en diversos entornos de mercado, sin limitarse a una sola dirección.

  6. Parámetros ajustablesLos parámetros clave, como el período de retroceso, el ATR, el porcentaje TP / SL y el tiempo de tenencia, se pueden ajustar para que la estrategia tenga una alta flexibilidad.

Riesgo estratégico

A pesar de la ingeniosa concepción de la estrategia, existen los siguientes riesgos potenciales:

  1. Riesgo de una falsa brecha: El mercado puede retroceder inmediatamente después de una breve ruptura de los máximos y mínimos históricos, lo que lleva a una señal errónea. La solución es considerar la posibilidad de agregar condiciones de filtración adicionales, como la confirmación de la transacción o el requisito de duración de la ruptura.

  2. Limitaciones del porcentaje fijo TP/SLEl uso de stop loss de porcentaje fijo puede no ser adecuado para todos los entornos de mercado, especialmente en períodos de cambios significativos en la volatilidad. Se recomienda considerar una configuración de stop loss dinámica basada en ATR.

  3. El punto ciego del tiempo: La salida de ciclo fijo puede conducir a una salida prematura de una posición ventajosa cuando la tendencia acaba de comenzar. Se puede considerar el ajuste de la hora de salida en combinación con la dinámica del indicador de tendencia.

  4. Sensibilidad de los parámetros: La estrategia de rendimiento es sensible a la selección de parámetros, especialmente la longitud del período de regresión y el multiplicador ATR. Se requiere una optimización y retroalimentación adecuadas de los parámetros para evitar la sobreajuste.

  5. Adaptabilidad al entorno del mercado: La estrategia puede funcionar mejor en mercados de fluctuación intermedia, pero puede generar demasiadas señales erróneas en mercados de fuerte tendencia. Se recomienda la inclusión de un mecanismo de identificación de entornos de mercado.

Dirección de optimización de la estrategia

Basado en un análisis profundo del código, las siguientes son posibles direcciones de optimización:

  1. Multiplicado ATR dinámicoLa estrategia actual utiliza un ATR fijo de 1,2 veces como criterio de evaluación de la inversión, y se puede considerar ajustar este múltiplo según la dinámica de la volatilidad del mercado, reduciendo el múltiplo en períodos de alta volatilidad y aumentando el múltiplo en períodos de baja volatilidad.

  2. Confirmación de la entrega: Añade el análisis de la trayectoria como un factor de confirmación adicional, por ejemplo, pide que la trayectoria sea mayor cuando se caza con fluidez y mayor cuando se gira hacia atrás.

  3. Confirmación de varios períodos de tiempo: Buscar zonas de soporte/resistencia en períodos de tiempo más altos, generando señales solo en eventos de caza fluida cerca de estas áreas importantes.

  4. Mecanismo inteligente de frenado: Realizar el seguimiento de paradas o paradas dinámicas basadas en la estructura del mercado, en lugar de un simple porcentaje fijo.

  5. El filtro de tendencias: Agrega un componente de reconocimiento de tendencias, reduce el comercio de reversión en una tendencia fuerte, acepta señales o ajusta parámetros solo en la dirección de la tendencia.

  6. Optimización del período de retroceso: El uso actual de un período de retroceso fijo (de 20 ciclos) puede no ser aplicable a todos los mercados. Considere la posibilidad de implementar un período de retroceso adaptativo, que se ajuste automáticamente según la volatilidad del mercado.

  7. Aumentar el reconocimiento de patrones de inversiónAdemás de las simples formas invertidas, también se pueden identificar formas invertidas más complejas, como formas de engullir, cuerdas de arce, estrellas de tiro, etc., para mejorar la precisión de la identificación invertida.

Resumir

La estrategia de caza de liquidez y inversión es un sistema de negociación cuantitativa de ingenioso diseño que captura oportunidades de negociación de alta probabilidad mediante la identificación de comportamientos de caza de liquidez en el mercado y la posterior inversión de fuerza. La estrategia combina análisis técnico y teoría de la microestructura del mercado, con especial atención a los momentos críticos de la manipulación y inversión del mercado.

Mediante la aplicación de un estricto mecanismo de doble confirmación ((la caza de liquidez + la inversión de fuerza), la estrategia filtra eficazmente el ruido del mercado, emitiendo señales solo cuando se presenta una configuración de verdadera calidad. Además, un sistema de gestión de riesgos perfectamente desarrollado (el mecanismo de doble salida) garantiza la seguridad de los fondos.

Si bien la estrategia es bastante perfecta, aún hay varias direcciones de optimización que pueden explorarse, especialmente en cuanto a ajustes de parámetros dinámicos, mecanismos de confirmación múltiple y una administración de fondos más inteligente. A través de estas optimizaciones, la estrategia tiene el potencial de proporcionar señales de negociación más estables y confiables en diversas condiciones de mercado.

Para los operadores que buscan capturar los puntos de inflexión del mercado, la estrategia ofrece un método sistemático y disciplinado que ayuda a evitar el comercio emocional y mejorar la rentabilidad a largo plazo.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2015-02-22 00:00:00
end: 2025-05-14 16:31:09
period: 1h
basePeriod: 1h
*/

//@version=5
strategy("Liquidity Hunt + Reversal Strategy (TP/SL + Time-Based)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// === Settings ===
len = input.int(20, title="Lookback for Liquidity Hunt")
barExit = input.int(5, title="Exit After How Many Bars")
tpPerc = input.float(2.0, title="Take Profit (%)") / 100
slPerc = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)") / 100

// === Liquidity Hunt Detection ===
prevHigh = ta.highest(high, len)[1]
prevLow = ta.lowest(low, len)[1]
liqUp = high > prevHigh
liqDown = low < prevLow

// === Reversal Confirmation ===
atr = ta.atr(14)
bigBearish = close < open and (open - close) > (atr * 1.2)
bigBullish = close > open and (close - open) > (atr * 1.2)

// === Signals ===
longSignal = liqDown and bigBullish
shortSignal = liqUp and bigBearish

// === Open Trades ===
if (longSignal)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortSignal)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// === Entry Price and Bars in Trade ===
entryPrice = strategy.position_avg_price
barsInTrade = bar_index - strategy.opentrades.entry_bar_index(0)

// === Long Exit ===
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long",
     limit=entryPrice * (1 + tpPerc),
     stop=entryPrice * (1 - slPerc),
     when=barsInTrade >= barExit)

// === Short Exit ===
if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short",
     limit=entryPrice * (1 - tpPerc),
     stop=entryPrice * (1 + slPerc),
     when=barsInTrade >= barExit)

// === Chart Signals ===
plotshape(longSignal, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="LONG")
plotshape(shortSignal, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SHORT")