
A estratégia baseia-se no indicador de canal de Donchian, que permite o acompanhamento do comportamento do mercado e a negociação de tendências. Quando o preço quebra o canal de Donchian, o acompanhamento da tendência é realizado; Quando o preço retorna dentro do canal, o posicionamento de parada de perda é realizado.
Calcula-se o máximo e o mínimo de um determinado período, formando o canal de Dongjian. A linha central do canal é a média do máximo e do mínimo de um determinado período.
Quando o preço atravessa o canal, a abertura de uma posição de cabeça é feita; quando o preço atravessa o canal, a abertura de uma posição de cabeça vazia é feita.
Após a abertura da posição, a linha de stop segue a linha média do canal; a linha de stop segue o preço de uma certa proporção do canal de ruptura.
Quando o preço retorna para o canal, a parada de perda é efetuada.
A estratégia usa o canal de Tongxian para determinar a direção da tendência e capturar rapidamente as rupturas no mercado.
A utilização de um tracking stop line no canal permite uma proteção de lucro.
Aumente o espaço de ganho de acordo com a amplitude de parada definida pelo usuário.
Capacidade de se adaptar a diferentes situações, como equilíbrio, breakout, reversão, etc., ajustando a posição com flexibilidade.
A lógica da estratégia de negociação é simples, clara e fácil de entender.
A estratégia é baseada apenas em transações de ruptura de corredores e não pode responder de forma eficaz ao mercado de liquidação.
Existe risco de falha de detecção, que deve ser verificada em combinação com outros indicadores.
A paralisação de perdas e prejuízos pode ocorrer prematuramente e pode resultar em perdas ou lucros insuficientes.
A configuração incorreta do ciclo do canal pode afetar a precisão do sinal de negociação.
A criação de posições excessivas pode amplificar o impacto das flutuações do mercado na conta.
A robótica de negociação corre o risco de interrupções inesperadas, e é necessário garantir a estabilidade e a confiabilidade do sistema.
Combinado com indicadores de volume de transações, evite seguir brechas falsas.
Aumentar o julgamento de indicadores de tendência e melhorar a precisão dos sinais de abertura de posições.
Otimização de algoritmos de stop-loss para ajustes dinâmicos.
Adaptar a estratégia de gestão de posições em tempo real à situação do mercado.
Estude os dados do jogo da noite, antes do jogo, para encontrar melhores oportunidades de entrada.
Teste diferentes Parâmetros de Período para encontrar a melhor combinação de parâmetros.
Adição de módulos de verificação de modelos para evitar overfitting.
A estratégia em geral é uma estratégia de tendência de auto-adaptação mais simples e prática. Tem características como a rápida captura de tendências de ruptura e proteção de lucro. Mas também há algumas desvantagens, como a inefficacidade da consolidação do mercado e a perda de falsas rupturas. A direção de otimização futura consiste em combinar mais sinais de filtragem de indicadores e ajustar dinamicamente a estratégia de stop-loss, de modo a se adaptar a mais condições de mercado.
/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2020
//@version=4
strategy(title = "Noro's Donchian Strategy", shorttitle = "Donchian str", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, initial_capital = 100, default_qty_value = 100, commission_value = 0.1)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
tp = input(defval = 10, minval = 1, title = "Take profit")
lotsize = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot, %")
pclen = input(50, minval = 1, title = "Price Channel Length")
showll = input(true, defval = true, title = "Show lines")
showbg = input(false, defval = false, title = "Show Background")
showof = input(true, defval = true, title = "Show Offset")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//Price Channel
h = highest(high, pclen)
l = lowest(low, pclen)
center = (h + l) / 2
tpl = h * (100 + tp) / 100
tps = l * (100 - tp) / 100
//Lines
tpcol = showll ? color.lime : na
pccol = showll ? color.blue : na
slcol = showll ? color.red : na
offset = showof ? 1 : 0
plot(tpl, offset = offset, color = tpcol, title = "TP Long")
plot(h, offset = offset, color = pccol, title = "Channel High")
plot(center, offset = offset, color = slcol, title = "Cannel Center")
plot(l, offset = offset, color = pccol, title = "Channel Low")
plot(tps, offset = offset, color = tpcol, title = "TP Short")
//Background
size = strategy.position_size
bgcol = showbg == false ? na : size > 0 ? color.lime : size < 0 ? color.red : na
bgcolor(bgcol, transp = 70)
//Trading
truetime = time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
lot = 0.0
lot := size != size[1] ? strategy.equity / close * lotsize / 100 : lot[1]
mo = 0
mo := strategy.position_size != 0 ? 0 : high >= center and low <= center ? 1 : mo[1]
if h > 0
strategy.entry("Long", strategy.long, lot, stop = h, when = strategy.position_size <= 0 and needlong and truetime and mo)
strategy.exit("TP Long", "Long", limit = tpl, stop = center)
strategy.entry("Short", strategy.short, lot, stop = l, when = strategy.position_size >= 0 and needshort and truetime and mo)
strategy.exit("TP Short", "Short", limit = tps, stop = center)
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
strategy.close_all()
strategy.cancel("Long")
strategy.cancel("Short")