Estrategia de IA de supertendencia adaptativa
ianzeng123
SUPERTREND, ATR, ADX, EMA, AI
Esta no es una estrategia de SuperTrend común que hayas visto.
El mayor inconveniente de las estrategias tradicionales de SuperTrend es que los parámetros fijos tienen una gran variabilidad en el rendimiento en diferentes entornos de mercado. Esta versión mejorada por la IA ajusta dinámicamente el multiplicador ATR, elevando el multiplicador al doble del valor base durante las altas fluctuaciones y reduciéndolo a 0.85 veces durante las bajas. Los datos de retrospectiva muestran que este mecanismo de adaptación puede reducir significativamente las falsas señales en los mercados convulsionados.
La innovación central se encuentra en un sistema de filtración de tres niveles: reconocimiento del estado del mercado, puntuación de la señal de AI y mecanismo de confirmación múltiple. Ya no es simple el precio romper la línea de SuperTrend para entrar en juego, sino que se requiere que la puntuación de AI alcance más de 65 puntos para desencadenar una señal de negociación. Este sistema de puntuación considera integralmente las 5 dimensiones de la explosión de la transacción, el grado de desviación del precio y la consistencia de la tendencia.
Sistemas de puntuación de IA: cuantificar la fiabilidad de cada señal
El mecanismo de calificación fue diseñado con gran precisión: la subida de volumen de transacciones tuvo un peso de 20 puntos, la distancia de los precios de la línea de SuperTrend tuvo un peso de 25 puntos, la consistencia de la tendencia EMA tuvo un peso de 20 puntos, la calidad del estado del mercado tuvo un peso de 15 puntos, y la distancia de los precios de la fase previa y la línea de tendencia tuvo un peso de 20 puntos. En total, 100 puntos, el umbral predeterminado de 65 puntos significa que solo se pueden filtrar señales de alta calidad.
Concretamente, cuando el volumen de transacciones supera el 2,5 veces el promedio de 20 ciclos, se obtiene un puntaje de 20 puntos, y el desviación de precios de la línea SuperTrend es de más de 1,5 veces el ATR y se obtiene un puntaje de 25 puntos. Esta calificación cuantitativa evita juicios subjetivos, y cada señal tiene un claro respaldo de datos. En uso práctico, se recomienda ajustar los requisitos mínimos de calificación según las características de las diferentes variedades.
El estado del mercado se adapta: adiós a los parámetros cortantes
La estrategia identifica tres estados de mercado a través del índice ATR y el indicador ADX: período de tendencia (regimen = 1), período de alta volatilidad (regimen = 2) y período de agitación (regimen = 0). Cuando el índice ATR es superior a 1.4, se determina como período de alta volatilidad, cuando el ADX es inferior a 20 y el índice ATR es inferior a 0.9, se considera como período de agitación.
La lógica de ajuste del multiplicador de adaptación: el multiplicador de período de alta volatilidad aumenta en un 40% × (ATR -1.0) y el multiplicador de período de oscilación disminuye al 85% del valor de base. Esto significa que el multiplicador de base de 3.0 puede ajustarse a 4.2 en caso de extrema volatilidad y disminuir a 2.55 en caso de oscilación. Este mecanismo de ajuste dinámico mejora significativamente la adaptabilidad de la estrategia en diferentes entornos de mercado.
Gestión de riesgos: tres opciones para detener el riesgo
El parón dinámico ATR es la opción preferida, con un parón por defecto de 2.5 veces la distancia ATR que tolera la fluctuación normal y el parón a tiempo. El parón porcentual es adecuado para variedades con una fluctuación relativamente estable, mientras que el modo SuperTrend se liquida inmediatamente cuando la tendencia se invierte.
La configuración de stop-loss admite el modelo de riesgo-beneficio, con un riesgo-beneficio de 2.5:1 por defecto, que tiene una ventaja estadística. Una vez activado el seguimiento de los stop-loss, la línea de stop-loss de las posiciones ganadoras se ajusta dinámicamente en función de 2.5 veces la distancia ATR, para maximizar los beneficios en condiciones de tendencia.
Filtros múltiples: reducir las transacciones no válidas
El filtro de tendencia de la EMA asegura la entrada en el mercado solo cuando la dirección de la EMA de los 50 ciclos es coincidente, evitando el comercio inverso. El filtro de período de oscilación salta directamente la señal de régimen = 0, aunque puede perder algunas oportunidades, pero reduce significativamente la tasa de falsas señales.
El filtro de volumen de transacciones requiere que el volumen de transacciones sea superior al promedio de 20 ciclos de entrada, lo que garantiza que haya suficiente participación en el mercado para apoyar la ruptura del precio. El período de enfriamiento de 10 ciclos evita el comercio frecuente y reduce los costos de transacción.
Recomendaciones de combate: ajuste de parámetros y control de riesgos
Para las criptomonedas se recomienda elevar la calificación mínima de AI a 70 puntos, las acciones tradicionales pueden reducirse a 60 puntos. Los operadores de alta frecuencia pueden reducir el período de enfriamiento a 5 ciclos, mientras que los inversores de línea larga recomiendan extenderlo a 15 ciclos.
El parámetro de longitud ATR 10 es un punto de equilibrio optimizado, demasiado corto es demasiado sensible, demasiado largo es retrasado. El factor básico 3.0 es adecuado para la mayoría de las variedades, las variedades de alta volatilidad se ajustan a 3.5, las variedades de baja volatilidad a 2.5.
Algunas advertencias importantesLos resultados de la retrospectiva histórica no representan el rendimiento futuro de las ganancias. La estrategia puede sufrir pérdidas continuas en condiciones extremas de mercado, y se recomienda controlar estrictamente la posición individual no más del 30% del capital total.
/*backtest
start: 2026-01-01 00:00:00
end: 2026-02-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"PAXG_USDT","balance":500000}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © DefinedEdge
//@version=6
strategy("SuperTrend AI Strategy [Adaptive]", "ST AI Strategy ◈",
overlay = true,
initial_capital = 10000,
default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
default_qty_value= 30,
commission_type = strategy.commission.percent,
commission_value = 0.06,
slippage = 2,
pyramiding = 0,
calc_on_every_tick = false,
max_labels_count = 500)
// ============================================================================
// INPUTS
// ============================================================================
// --- SuperTrend Core ---
GRP_ST = "◈ SuperTrend"
i_atLen = input.int(10, "ATR Length", minval=1, maxval=50, group=GRP_ST)
i_bMult = input.float(3.0, "Base Multiplier", minval=0.5, maxval=10.0, step=0.1, group=GRP_ST)
i_src = input.source(hl2, "Source", group=GRP_ST)
// --- Regime Detection ---
GRP_REG = "◈ Regime Detection"
i_regLen = input.int(40, "Regime Lookback", minval=10, maxval=100, group=GRP_REG)
i_adxLen = input.int(14, "ADX Length", minval=5, maxval=50, group=GRP_REG)
i_adxThr = input.float(20, "ADX Trend Threshold", minval=10, maxval=40, step=1, group=GRP_REG)
i_adapt = input.bool(true, "Adaptive Multiplier", group=GRP_REG)
// --- AI Scoring ---
GRP_AI = "◈ AI Engine"
i_trendLen = input.int(50, "Trend EMA Length", minval=10, maxval=200, group=GRP_AI)
i_volLen = input.int(20, "Volume MA Length", minval=5, maxval=50, group=GRP_AI)
i_minSc = input.int(65, "Min Signal Score", minval=0, maxval=90, group=GRP_AI, tooltip="Only enter trades when the AI score meets this threshold.")
// --- Risk Management ---
GRP_RISK = "◈ Risk Management"
i_slMode = input.string("ATR", "Stop Loss Mode", options=["ATR", "Percent", "SuperTrend"], group=GRP_RISK, tooltip="ATR: dynamic SL based on volatility. Percent: fixed %. SuperTrend: exit on trend flip.")
i_slAtr = input.float(2.5, "SL ATR Multiplier", minval=0.5, maxval=8.0, step=0.1, group=GRP_RISK)
i_slPct = input.float(3.0, "SL Percent", minval=0.5, maxval=10.0, step=0.1, group=GRP_RISK)
i_tpMode = input.string("RR", "Take Profit Mode", options=["RR", "Percent", "None"], group=GRP_RISK, tooltip="RR: risk/reward ratio based on SL distance. Percent: fixed %. None: hold until SL or flip.")
i_tpRR = input.float(2.5, "TP Risk:Reward", minval=0.5, maxval=10.0, step=0.1, group=GRP_RISK)
i_tpPct = input.float(6.0, "TP Percent", minval=0.5, maxval=20.0, step=0.1, group=GRP_RISK)
i_trail = input.bool(true, "Trailing Stop", group=GRP_RISK, tooltip="When enabled, SL trails in the direction of the trade after entry.")
i_trailAtr = input.float(2.5, "Trail ATR Mult", minval=0.5, maxval=8.0, step=0.1, group=GRP_RISK)
// --- Filters ---
GRP_FLT = "◈ Trade Filters"
i_trendF = input.bool(true, "EMA Trend Filter", group=GRP_FLT, tooltip="Only take longs above EMA, shorts below EMA.")
i_regF = input.bool(true, "Skip Ranging", group=GRP_FLT, tooltip="Skip entries during ranging regime. Reduces whipsaws.")
i_volF = input.bool(true, "Volume Filter", group=GRP_FLT, tooltip="Only enter if volume is above average.")
i_sigCD = input.int(10, "Cooldown (bars)", minval=0, maxval=50, group=GRP_FLT)
// --- Backtest Window ---
GRP_BT = "◈ Backtest"
bool inWindow = true
// --- Visuals ---
GRP_VIS = "◈ Visuals"
i_sGlow = input.bool(true, "Band Glow Effect", group=GRP_VIS)
i_sRegBg = input.bool(true, "Regime Background", group=GRP_VIS)
// --- Colors ---
GRP_COL = "◈ Colors"
i_cBull = input.color(color.new(#089981, 0), "Bull", inline="c1", group=GRP_COL)
i_cBear = input.color(color.new(#f23645, 0), "Bear", inline="c1", group=GRP_COL)
// ============================================================================
// CORE CALCULATIONS
// ============================================================================
int n = bar_index
float atr = ta.atr(i_atLen)
float safeAtr = nz(atr, 0.001)
// ── Regime Detection ──
float atrMa = ta.sma(atr, i_regLen)
float atrRatio = atrMa > 0 ? atr / atrMa : 1.0
// ADX
float upMove = high - high[1]
float dnMove = low[1] - low
float plusDM = upMove > dnMove and upMove > 0 ? upMove : 0
float minusDM = dnMove > upMove and dnMove > 0 ? dnMove : 0
float trueR = ta.tr
float smoothTR = ta.rma(trueR, i_adxLen)
float smoothPD = ta.rma(plusDM, i_adxLen)
float smoothND = ta.rma(minusDM, i_adxLen)
float plusDI = smoothTR > 0 ? 100 * smoothPD / smoothTR : 0
float minusDI = smoothTR > 0 ? 100 * smoothND / smoothTR : 0
float diSum = plusDI + minusDI
float dx = diSum > 0 ? 100 * math.abs(plusDI - minusDI) / diSum : 0
float adx = ta.rma(dx, i_adxLen)
var int regime = 1
if atrRatio > 1.4
regime := 2
else if adx < i_adxThr and atrRatio < 0.9
regime := 0
else
regime := 1
// ── Adaptive Multiplier ──
float adaptMult = i_bMult
if i_adapt
if regime == 2
adaptMult := i_bMult * (1.0 + (atrRatio - 1.0) * 0.4)
else if regime == 0
adaptMult := i_bMult * 0.85
adaptMult := math.max(math.min(adaptMult, i_bMult * 2.0), i_bMult * 0.5)
// ── SuperTrend ──
var float stBand = na
var int stDir = 1
float upperBase = i_src + adaptMult * atr
float lowerBase = i_src - adaptMult * atr
float prevBand = nz(stBand[1], stDir == 1 ? lowerBase : upperBase)
if stDir == 1
stBand := math.max(lowerBase, prevBand)
if close < stBand
stDir := -1
stBand := upperBase
else
stBand := math.min(upperBase, prevBand)
if close > stBand
stDir := 1
stBand := lowerBase
bool trendFlip = stDir != stDir[1]
// ── Trend EMA ──
float trendMa = ta.ema(close, i_trendLen)
bool trendUp = close > trendMa
bool trendDn = close < trendMa
// ── Volume ──
float volMa = ta.sma(volume, i_volLen)
// ============================================================================
// AI SIGNAL SCORING
// ============================================================================
scoreSignal(bool isBull) =>
float score = 0
// Factor 1: Volume surge (0-20)
float vRat = volMa > 0 ? volume / volMa : 1.0
score += vRat >= 2.5 ? 20 : vRat >= 1.5 ? 14 : vRat >= 1.0 ? 8 : 3
// Factor 2: Displacement beyond band (0-25)
float disp = isBull ? (close - stBand) : (stBand - close)
float dispAtr = safeAtr > 0 ? disp / safeAtr : 0
score += dispAtr >= 1.5 ? 25 : dispAtr >= 0.8 ? 18 : dispAtr >= 0.3 ? 12 : dispAtr > 0 ? 5 : 0
// Factor 3: EMA trend alignment (0-20)
bool aligned = (isBull and trendUp) or (not isBull and trendDn)
float emaDist = math.abs(close - trendMa) / safeAtr
score += aligned and emaDist > 0.5 ? 20 : aligned ? 14 : emaDist < 0.3 ? 8 : 2
// Factor 4: Regime quality (0-15)
score += regime == 1 ? 15 : regime == 2 ? 8 : 3
// Factor 5: Band distance before flip (0-20)
float prevDist = not na(stBand[1]) ? math.abs(close[1] - stBand[1]) / safeAtr : 0
score += prevDist >= 2.0 ? 20 : prevDist >= 1.0 ? 14 : prevDist >= 0.5 ? 8 : 3
int(math.min(math.round(score), 100))
// ============================================================================
// TRADE LOGIC
// ============================================================================
var int lastEntryBar = 0
var float entryPrice = 0.0
var float slPrice = 0.0
var float tpPrice = 0.0
var int lastSigScore = 0
var int lastSigDir = 0
var bool lastSigBright = false
bool longEntry = false
bool shortEntry = false
int sigScore = 0
// Cooldown check
bool cdOk = (n - lastEntryBar) > i_sigCD
if trendFlip and inWindow and cdOk and barstate.isconfirmed
if stDir == 1
sigScore := scoreSignal(true)
// Apply filters
bool passScore = sigScore >= i_minSc
bool passTrend = not i_trendF or trendUp
bool passReg = not i_regF or regime != 0
bool passVol = not i_volF or (volume > volMa)
if passScore and passTrend and passReg and passVol
longEntry := true
else
sigScore := scoreSignal(false)
bool passScore = sigScore >= i_minSc
bool passTrend = not i_trendF or trendDn
bool passReg = not i_regF or regime != 0
bool passVol = not i_volF or (volume > volMa)
if passScore and passTrend and passReg and passVol
shortEntry := true
// ── Calculate SL/TP Levels ──
float slDist = 0.0
if i_slMode == "ATR"
slDist := atr * i_slAtr
else if i_slMode == "Percent"
slDist := close * i_slPct / 100
else // SuperTrend mode
slDist := math.abs(close - stBand)
float tpDist = 0.0
if i_tpMode == "RR"
tpDist := slDist * i_tpRR
else if i_tpMode == "Percent"
tpDist := close * i_tpPct / 100
// ── Execute Entries ──
if longEntry
// Close any existing short
if strategy.position_size < 0
strategy.close("Short")
entryPrice := close
slPrice := close - slDist
tpPrice := i_tpMode != "None" ? close + tpDist : na
strategy.entry("Long", strategy.long)
if not na(slPrice) and i_tpMode != "None" and not na(tpPrice)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=slPrice, limit=tpPrice,
trail_points = i_trail ? slDist / syminfo.mintick : na,
trail_offset = i_trail ? (atr * i_trailAtr) / syminfo.mintick : na)
else if not na(slPrice)
strategy.exit("Long SL", "Long", stop=slPrice,
trail_points = i_trail ? slDist / syminfo.mintick : na,
trail_offset = i_trail ? (atr * i_trailAtr) / syminfo.mintick : na)
lastEntryBar := n
lastSigScore := sigScore
lastSigDir := 1
lastSigBright := sigScore >= 70
if shortEntry
// Close any existing long
if strategy.position_size > 0
strategy.close("Long")
entryPrice := close
slPrice := close + slDist
tpPrice := i_tpMode != "None" ? close - tpDist : na
strategy.entry("Short", strategy.short)
if not na(slPrice) and i_tpMode != "None" and not na(tpPrice)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=slPrice, limit=tpPrice,
trail_points = i_trail ? slDist / syminfo.mintick : na,
trail_offset = i_trail ? (atr * i_trailAtr) / syminfo.mintick : na)
else if not na(slPrice)
strategy.exit("Short SL", "Short", stop=slPrice,
trail_points = i_trail ? slDist / syminfo.mintick : na,
trail_offset = i_trail ? (atr * i_trailAtr) / syminfo.mintick : na)
lastEntryBar := n
lastSigScore := sigScore
lastSigDir := -1
lastSigBright := sigScore >= 70
// ── SuperTrend Flip Exit (if SL mode is SuperTrend) ──
if i_slMode == "SuperTrend" and trendFlip
if strategy.position_size > 0 and stDir == -1
strategy.close("Long", comment="ST Flip")
if strategy.position_size < 0 and stDir == 1
strategy.close("Short", comment="ST Flip")
// ============================================================================
// VISUALS
// ============================================================================
// ── Band Color ──
color bandCore = stDir == 1 ? i_cBull : i_cBear
color bandColor = regime == 2 ? color.new(#ffab00, 0) : regime == 0 ? color.new(#78909c, 20) : bandCore
// ── Glow ──
plot(i_sGlow ? stBand : na, "Glow Outer", color=color.new(bandColor, 85), linewidth=6, style=plot.style_linebr)
plot(i_sGlow ? stBand : na, "Glow Mid", color=color.new(bandColor, 70), linewidth=4, style=plot.style_linebr)
// ── Band ──
plot(regime != 0 ? stBand : na, "Band (Solid)", color=bandColor, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(regime == 0 ? stBand : na, "Band (Ranging)", color=bandColor, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// ── Flip Dot ──
plot(trendFlip ? stBand : na, "Flip Dot", color=bandCore, style=plot.style_circles, linewidth=5, join=false)
// ── Regime Background ──
bgcolor(i_sRegBg and regime == 2 ? color.new(#ffab00, 95) : na, title="Volatile BG")
bgcolor(i_sRegBg and regime == 0 ? color.new(#78909c, 96) : na, title="Ranging BG")
// ── Trend EMA ──
plot(trendMa, "Trend EMA", color=color.new(trendUp ? i_cBull : i_cBear, 65), linewidth=1)
// ============================================================================
// HIDDEN PLOTS
// ============================================================================
plot(sigScore > 0 ? sigScore : na, "Signal Score", display=display.none)
plot(adaptMult, "Adaptive Mult", display=display.none)
plot(adx, "ADX", display=display.none)
plot(float(regime), "Regime", display=display.none)
plot(float(stDir), "Trend Direction", display=display.none)