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Ratio énergie directionnelle accélérée par volume RedK

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2022-05-18 15h21 et 57 min
Les étiquettes:Le taux d'intérêtSMALa WMA

Le ratio énergie directionnelle accélérée par volume (VADER) utilise les mouvements de prix (décalage) et le volume associé (effort) pour estimer l'énergie positive (achat) et négative (vente) dans les coulisses, permettant aux traders de "lire l'action du marché" plus en détail et d'ajuster leurs décisions de négociation en conséquence.

Comment fonctionne VADER?

J'ai toujours été un fan des concepts d'analyse technique qui sont simples, et qui intègrent à la fois l'action des prix et le volume ensemble - Le concept derrière VADER est vraiment simple.

Allons-y en évitant de devenir trop techniques: Les mouvements de prix importants associés à un volume important signifient que les acheteurs (si le mouvement est à la hausse) ou les vendeurs (lorsque le mouvement est à la baisse) sont sérieux et contrôlent l'action En revanche, lorsque les mouvements de prix sont faibles mais avec un volume important, cela signifie qu'il y a une lutte, ou plutôt un équilibre d'énergie, entre l'achat et la vente. En outre, lorsque de grands mouvements de prix sont associés à un volume relativement limité, il y a un manque d'énergie des acheteurs ou des vendeurs - et des mouvements comme ceux-ci sont généralement de courte durée.

L'analogie avec VADER, est que nous regardons les mouvements de prix (changement de fermeture entre 2 barres) comme le déplacement (ou le résultat de l'action) et le volume associé comme l'effort derrière cette action. Combiner ces 2 valeurs ensemble, le déplacement et l'effort, nous donne une représentation ou une représentation de l'énergie sous-jacente (dans une direction spécifique). lorsque les deux valeurs (déplacement et effort) sont élevées, alors l'énergie résultante est élevée - et si l'une de ces valeurs est faible, l'énergie résultante est faible.

Nous prenons ensuite une moyenne de cette énergie relative dans chaque direction (positif = achat et négatif = vente) et calculons l'énergie nette.

Notez que nous approchons l'analogie ici d'un point de vue commercial et non d'un point de vue physique:) nous pouvons être pardonnés si le calcul de l'énergie en physique est différent...

test de retour

img

/*backtest
start: 2022-04-17 00:00:00
end: 2022-05-16 23:59:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © RedKTrader

//@version=5
indicator('RedK Volume-Accelerated Directional Energy Ratio', 'RedK VADER v3.0', precision=0, timeframe='', timeframe_gaps=false)

// ***********************************************************************************************************
// Choose volume calculation method.. Relative vs full. 
// Relative magnifies effect of recent volume spikes (up or down) 
f_RelVol(_value, _length) =>
    min_value = ta.lowest(_value, _length)
    max_value = ta.highest(_value, _length)
    ta.stoch(_value, max_value, min_value, _length) / 100
// ***********************************************************************************************************

// ***********************************************************************************************************
// Choose MA type for the base DER calculation .. 
// WMA is my preference and is default .. SMA is really slow and lags a lot - but added for comparison
f_derma(_data, _len, MAOption) =>
    value = 
      MAOption == 'SMA' ? ta.sma(_data, _len) :
      MAOption == 'EMA' ? ta.ema(_data, _len) :
      ta.wma(_data, _len)
// ***********************************************************************************************************


// ===========================================================================================================
//      Inputs
// ===========================================================================================================

price   = close
length  = input.int(9, minval=1)
DER_avg = input.int(5, 'Average', minval=1, inline='DER', group='Directional Energy Ratio')
MA_Type = input.string('WMA', 'DER MA type', options=['WMA', 'EMA', 'SMA'], inline='DER', group='Directional Energy Ratio') 
smooth  = input.int(3, 'Smooth', minval=1,  inline='DER_1', group='Directional Energy Ratio')

show_senti = input.bool(false, 'Sentiment',  inline='DER_s', group='Directional Energy Ratio')
senti   = input.int(20, 'Length', minval=1, inline='DER_s', group='Directional Energy Ratio')


v_calc  = input.string('Relative', 'Calculation', options=['Relative', 'Full', 'None'], group='Volume Parameters')
vlookbk = input.int(10, 'Lookback (for Relative)', minval=1,                            group='Volume Parameters')

// ===========================================================================================================
//          Calculations
// ===========================================================================================================

// Volume Calculation Option  -- will revert to no volume acceleration for instruments with no volume data
vola    = 
  v_calc == 'None' or na(volume) ? 1 : 
  v_calc == 'Relative' ? f_RelVol(volume, vlookbk) : 
  volume

R       = (ta.highest(2) - ta.lowest(2)) / 2                    // R is the 2-bar average bar range - this method accomodates bar gaps
sr      = ta.change(price) / R                                  // calc ratio of change to R
rsr     = math.max(math.min(sr, 1), -1)                         // ensure ratio is restricted to +1/-1 in case of big moves
c       = fixnan(rsr * vola)                                    // add volume accel -- fixnan adresses cases where no price change between bars

c_plus  = math.max(c, 0)                                        // calc directional vol-accel energy
c_minus = -math.min(c, 0)

// plot(c_plus)
// plot(c_minus)


avg_vola    = f_derma(vola, length, MA_Type)
dem         = f_derma(c_plus, length, MA_Type)  / avg_vola          // directional energy ratio
sup         = f_derma(c_minus, length, MA_Type) / avg_vola

adp         = 100 * ta.wma(dem, DER_avg)                            // average DER
asp         = 100 * ta.wma(sup, DER_avg)
anp         = adp - asp                                             // net DER..
anp_s       = ta.wma(anp, smooth)

// Calculate Sentiment - a VADER for a longer period and can act as a baseline (compared to a static 0 value)
// note we're not re-calculating vol_avg, demand or supply energy for sentiment. this would've been a different approach
s_adp       = 100 * ta.wma(dem, senti)                            // average DER for sentiment length
s_asp       = 100 * ta.wma(sup, senti)
V_senti     = ta.wma(s_adp - s_asp, smooth)


// ===========================================================================================================
//      Colors & plots
// ===========================================================================================================
c_adp   = color.new(color.aqua, 30)
c_asp   = color.new(color.orange, 30)
c_fd    = color.new(color.green, 80)
c_fs    = color.new(color.red, 80)
c_zero  = color.new(#ffee00, 70)

c_up    = color.new(#359bfc, 0)
c_dn    = color.new(#f57f17, 0)

c_sup   = color.new(#33ff00, 80)
c_sdn   = color.new(#ff1111, 80)
up      = anp_s >= 0
s_up    = V_senti >=0 

hline(0, 'Zero Line', c_zero, hline.style_solid)

// =============================================================================
// v3.0 --- Sentiment will be represented as a 4-color histogram
c_grow_above = #1b5e2080 
c_grow_below = #dc4c4a80
c_fall_above = #66bb6a80  
c_fall_below = #ef8e9880     

sflag_up = math.abs(V_senti) >= math.abs(V_senti[1])

plot(show_senti ? V_senti : na, "Sentiment", style=plot.style_columns, 
 color = s_up ? (sflag_up ? c_grow_above : c_fall_above) : 
 sflag_up ? c_grow_below : c_fall_below) 
// =============================================================================

s = plot(asp, 'Supply Energy', c_asp, 2, style=plot.style_circles,  join=true)
d = plot(adp, 'Demand Energy', c_adp, 2, style=plot.style_cross,    join=true)
fill(d, s, adp > asp ? c_fd : c_fs)

plot(anp, 'VADER', color.new(color.gray, 30), display=display.none)
plot(anp_s, 'Signal', up ? c_up : c_dn, 3)

// ===========================================================================================================
//      v2.0 adding alerts 
// ===========================================================================================================

Alert_up    = ta.crossover(anp_s,0)
Alert_dn    = ta.crossunder(anp_s,0)
Alert_swing = ta.cross(anp_s,0)

// "." in alert title for the alerts to show in the right order up/down/swing 
alertcondition(Alert_up,    ".   VADER Crossing 0 Up",      "VADER Up - Buying Energy Detected!")
alertcondition(Alert_dn,    "..  VADER Crossing 0 Down",    "VADER Down - Selling Energy Detected!")
alertcondition(Alert_swing, "... VADER Crossing 0",         "VADER Swing - Possible Reversal")

// ===========================================================================================================
//      v3.0 more alerts for VADER crossing Sentiment
// ===========================================================================================================

v_speedup = ta.crossover(anp_s, V_senti)
v_slowdn  = ta.crossunder(anp_s, V_senti)
alertcondition(v_speedup,   "*  VADER Speeding Up",      "VADER Speeding Up!")
alertcondition(v_slowdn,    "** VADER Slowing Down",    "VADER Slowing Down!")




if Alert_up
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if Alert_dn
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)
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