Estratégia de Ativador de Ondas Secas
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia baseia-se em indicadores de ondas secas para realizar operações simples de acompanhamento de tendências. Quando o preço fechar, faça mais quando ele for para cima e feche quando ele for para baixo.
Princípio da estratégia
Calcule a média móvel ponderada dos preços mais altos e mais baixos de um determinado período, obtendo os preços acima e abaixo da linha.
Quando o preço de fechamento é maior do que o de entrada, faça mais operações.
Quando o preço de fechamento estiver abaixo da trajectória de baixa, execute a operação de shorting.
O sinal de equilíbrio é um sinal de fechamento de preço para que o preço volte a subir ou descer.
Pode-se escolher a hora de início da ação da estratégia, sendo o ciclo completo o padrão.
Análise de vantagens
Os parâmetros do indicador de ondas secas são simples e fáceis de implementar.
A partir daí, a tendência é para que os preços dos produtos sejam mais baixos.
Há uma flexibilidade para escolher o período de vigência da estratégia.
A lógica da estratégia é simples, clara e fácil de entender.
A retrospectiva é boa e pode ser usada em conjunto com o mercado de tendências.
Análise de Riscos
A estratégia de “cabeça em branco” tem um risco ilimitado de perdas.
Parâmetros incorretos podem levar a uma estratégia de reentrada com frequência.
O mercado de ações está em crise, não pode ser controlado de forma eficiente e pode ser manipulado.
Os filtros devem ser adicionados apenas com base no indicador para evitar a falha.
Direção de otimização
Otimizar combinações de parâmetros para reduzir falhas.
Aumentar o stop loss móvel para garantir que o risco seja controlado.
Os indicadores de admissão, como a EMA, determinam a cidade e o momento de entrada.
A partir de agora, os investidores poderão usar o volume de transações para evitar a falha de ruptura.
Adicione filtros de tempo para reduzir o alcance da política.
Resumir
A estratégia é simples para acompanhar a tendência através do canal de ondas secas, mas pode aumentar ainda mais a lógica do indicador, a otimização de parâmetros, o controle de risco, etc. Para tornar a estratégia mais robusta.
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start: 2022-09-10 00:00:00
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basePeriod: 1h
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*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © starbolt
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strategy('Gann HiLo Activator Strategy', overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20, initial_capital=1000, process_orders_on_close=true)
len = input.int(3, 'Length', step=1, minval=1)
displace = input.int(1, 'Offset', step=1, minval=0)
from_start = input(false, 'Begin from start?')
backtest_year = input(2017, 'From Year')
backtest_month = input.int(01, 'From Month', minval=1, maxval=12, step=1)
backtest_day = input.int(01, 'From Day', minval=1, maxval=31, step=1)
start_time = from_start ? 0 : timestamp(backtest_year, backtest_month, backtest_day, 00, 00)
float hilo = na
hi = ta.sma(high, len)
lo = ta.sma(low, len)
hilo := close > hi[displace] ? 1 : close < lo[displace] ? -1 : hilo[1]
ghla = hilo == -1 ? hi[displace] : lo[displace]
color = hilo == -1 ? color.red : color.green
buyCondition = hilo == 1 and hilo[1] == -1
sellCondition = hilo == -1 and hilo[1] == 1
if buyCondition and time >= start_time
strategy.entry('Long', strategy.long)
if sellCondition and time >= start_time
strategy.entry('Short', strategy.short)
plot(ghla, color=color, style=plot.style_cross)