Estratégia de Elementos de Volume Finito Baseada em Volatilidade Adaptativa


Data de criação: 2023-10-17 14:50:13 última modificação: 2023-10-17 14:50:13
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Estratégia de Elementos de Volume Finito Baseada em Volatilidade Adaptativa

Visão geral

Esta estratégia utiliza o método de fatores de volume limitado, combinado com a medição de volatilidade adaptativa, para julgar a mudança de preço em vários espaços, pertence à estratégia de acompanhamento de tendências. A estratégia é aplicável a vários períodos de tempo, e pode ajustar automaticamente os parâmetros para adaptar-se a diferentes níveis de volatilidade.

Princípios

A estratégia calcula a média de alta e baixa da linha K mais recente da raiz N, a média de preços de fechamento e a média de preços de fechamento e alta da linha K anterior. Em seguida, calcula o rendimento logarítmico da linha K atual e da linha K anterior Intra e Inter.

De acordo com os níveis de volatilidade e os parâmetros ajustáveis, calcula-se o coeficiente de corte adaptativo CutOff. Quando a variação de preço excede o CutOff, é dado um sinal de vazio.

Finalmente, computa o fluxo de capital de acordo com o sinal, as saídas do sinal pos, e traça a curva de elementos de tamanho limitado FVE.

Vantagens

  1. Parâmetros adaptáveis, adaptáveis a diferentes ciclos e níveis de volatilidade, sem necessidade de ajustes humanos.
  2. Capturar com precisão as mudanças nas tendências de preços.
  3. A curva dos elementos de volume limitado reflete claramente a contraposição de forças do espaço-tempo.
  4. A base teórica dos fluxos de capital é sólida e os sinais são mais confiáveis.

Riscos

  1. Quando o mercado está em forte turbulência, pode haver mais sinais errados. Pode-se ajustar adequadamente o parâmetro N.
  2. Não é possível lidar com o salto de preços. Pode ser considerado o complemento de outros indicadores para o conjunto.
  3. Os sinais de análise técnica e de teoria dos fluxos de capital podem estar desviados. Pode-se considerar vários sinais de avaliação integrada.

Direção de otimização

  1. Pode-se testar a influência de diferentes N parâmetros sobre os resultados. Em geral, N toma valores maiores, podendo filtrar o excesso de ruído.
  2. Pode-se testar diferentes tomadas de Cintra e Cinter para encontrar a melhor combinação de parâmetros. Também pode-se considerar ajustar dinamicamente os dois parâmetros.
  3. A combinação com outros indicadores, como o MACD, pode ser considerada para aumentar a estabilidade da estratégia.
  4. Pode-se criar um mecanismo de suspensão de perdas para controlar a perda individual.

Resumir

Esta estratégia é mais confiável em geral, tem um bom princípio, pode ser usada como parte da estratégia de acompanhamento de tendências, e a combinação apropriada com outras estratégias pode ser mais eficaz. A chave é encontrar os melhores parâmetros e estabelecer boas medidas de controle de vento. Se a última etapa puder continuar a ser otimizada, será uma estratégia de acompanhamento de tendências muito poderosa.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2022-10-10 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/08/2017
// This is another version of FVE indicator that we have posted earlier 
// in this forum.
// This version has an important enhancement to the previous one that`s 
// especially useful with intraday minute charts.
// Due to the volatility had not been taken into account to avoid the extra 
// complication in the formula, the previous formula has some drawbacks:
// The main drawback is that the constant cutoff coefficient will overestimate 
// price changes in minute charts and underestimate corresponding changes in 
// weekly or monthly charts.
// And now the indicator uses adaptive cutoff coefficient which will adjust to 
// all time frames automatically.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Volatility Finite Volume Elements", shorttitle="FVI")
Samples = input(22, minval=1)
Perma = input(40, minval=1)
Cintra = input(0.1, step=0.1)
Cinter = input(0.1, step=0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xhl2 = hl2
xhlc3 = hlc3
xClose = close
xIntra = log(high) - log(low)
xInter = log(xhlc3) - log(xhlc3[1])
xStDevIntra = stdev(sma(xIntra, Samples) , Samples)
xStDevInter = stdev(sma(xInter, Samples) , Samples)
xVolume = volume
TP = xhlc3
TP1 = xhlc3[1]
Intra = xIntra
Vintra = xStDevIntra
Inter = xInter
Vinter = xStDevInter
CutOff = Cintra * Vintra + Cinter * Vinter
MF = xClose - xhl2 + TP - TP1
FveFactor = iff(MF > CutOff * xClose, 1, 
             iff(MF < -1 * CutOff * xClose, -1,  0))
xVolumePlusMinus = xVolume * FveFactor
Fvesum = sum(xVolumePlusMinus, Samples)
VolSum = sum(xVolume, Samples)
xFVE = (Fvesum / VolSum) * 100
xEMAFVE = ema(xFVE, Perma)
pos = iff(xFVE > xEMAFVE, 1,
	   iff(xFVE < xEMAFVE, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xFVE, color=green, title="FVI")
plot(xEMAFVE, color=blue, title="FVI EMA")