
A estratégia utiliza principalmente o princípio do cruzamento de equilíbrio, combinando o sinal de reversão do indicador RSI e um algoritmo de rastreamento de dupla linha personalizado para realizar transações de rastreamento de equilíbrio cruzado. A estratégia rastreia cruzamento de equilíbrio em dois períodos diferentes, um equilíbrio rápido que segue a tendência de curto prazo e outro equilíbrio lento que segue a tendência de longo prazo. Quando o equilíbrio rápido atravessa o equilíbrio lento para cima, indica uma tendência de curto prazo para cima e pode ser comprado; quando o equilíbrio rápido atravessa a tendência de curto prazo para baixo, indica o fim da tendência de curto prazo e deve ser posto em aberto.
Calcula a média VWAP de dois conjuntos diferentes de parâmetros, representando tendências de longo prazo e tendências de curto prazo, respectivamente
A média dos dois conjuntos de linha de telhado e linha de referência é tomada como média lenta e média rápida, respectivamente
Calculando o indicador de correção e ruptura da faixa de Bryn
Calculando o indicador TSV para determinar a energia do volume de transação
Calculando o indicador RSI para determinar o excesso de compra e venda
Condições de entrada:
Condições de partida:
Utilizando um sistema de duplo equilíbrio, é possível capturar simultaneamente tendências de curto e longo prazo
O RSI evita comprar em áreas de sobrecompra e vender em áreas de sobrevenda
Indicador TSV assegura que há volume de transações suficiente para sustentar a tendência
Os principais pontos de ruptura da faixa de Bryn
Uma combinação de indicadores que filtram de forma eficaz as falsas descobertas
Sistemas lineares são propensos a erros de sinalização e necessitam de filtragem de indicadores auxiliares
Os parâmetros do RSI precisam ser otimizados ou podem perder pontos de venda
Os TSVs também são sensíveis a parâmetros e precisam de testes cuidadosos.
A passagem de Brin para a pista pode ter sido falsa e precisa ser confirmada
Combinação de múltiplos indicadores, dificuldade de otimização de parâmetros, fácil otimização excessiva
Dados insuficientes de treinamento e testes podem levar à curva de adequação
Testar mais parâmetros de ciclo para encontrar a melhor combinação de parâmetros
Tente outros indicadores como MACD, KD alternativo ou RSI combinado
Parâmetros de otimização para aproveitar a análise de walk forward
Aumentar as estratégias de stop loss para controlar as perdas individuais
Considerando a inclusão de um modelo de aprendizagem de máquina para auxiliar na avaliação de sinais
Ajuste os parâmetros para diferentes mercados, não dependa excessivamente de uma única combinação de parâmetros
Esta estratégia captura tendências de curto prazo através de um sistema de dupla linha uniforme, enquanto usa vários indicadores de filtragem de sinais, como RSI, TSV, e Brin Belt. A vantagem da estratégia é que ela pode ser executada de forma contínua, capturando ondas de alta de longo prazo.
/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
// Credits
// "Vwap with period" code which used in this strategy to calculate the leadLine was written by "neolao" active on https://tr.tradingview.com/u/neolao/
// "TSV" code which used in this strategy was written by "liw0" active on https://www.tradingview.com/u/liw0. The code is corrected by "vitelot" December 2018.
// "Vidya" code which used in this strategy was written by "everget" active on https://tr.tradingview.com/u/everget/
strategy("HYE Combo Market [Strategy] (Vwap Mean Reversion + Trend Hunter)", overlay = true, initial_capital = 1000, default_qty_value = 100, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, commission_value = 0.025)
//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
smallcumulativePeriod = input(title = "Small VWAP", defval = 8, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
bigcumulativePeriod = input(title = "Big VWAP", defval = 10, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
meancumulativePeriod = input(title = "Mean VWAP", defval = 50, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 2, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
rsiPeriod = input(title = "Rsi Period", defval = 2, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
rsiEmaPeriod = input(title = "Rsi Ema Period", defval = 5, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
rsiLevelforBuy = input(title = "Maximum Rsi Level for Buy", defval = 30, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
slowtenkansenPeriod = input(9, minval=1, title="Slow Tenkan Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
slowkijunsenPeriod = input(13, minval=1, title="Slow Kijun Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
fasttenkansenPeriod = input(3, minval=1, title="Fast Tenkan Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
fastkijunsenPeriod = input(7, minval=1, title="Fast Kijun Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
BBlength = input(20, minval=1, title= "Bollinger Band Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
BBmult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Bollinger Band StdDev", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
tsvlength = input(20, minval=1, title="TSV Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
tsvemaperiod = input(7, minval=1, title="TSV Ema Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
length = input(title="Vidya Length", type=input.integer, defval=20, group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
src = input(title="Vidya Source", type=input.source, defval= hl2 , group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
// Vidya Calculation
getCMO(src, length) =>
mom = change(src)
upSum = sum(max(mom, 0), length)
downSum = sum(-min(mom, 0), length)
out = (upSum - downSum) / (upSum + downSum)
out
cmo = abs(getCMO(src, length))
alpha = 2 / (length + 1)
vidya = 0.0
vidya := src * alpha * cmo + nz(vidya[1]) * (1 - alpha * cmo)
// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=31, group = "Strategy Date Range")
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=12, group = "Strategy Date Range")
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
defval=2000, minval=1800, maxval=2100, group = "Strategy Date Range")
endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
defval=31, minval=1, maxval=31, group = "Strategy Date Range")
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
defval=12, minval=1, maxval=12, group = "Strategy Date Range")
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
defval=2021, minval=1800, maxval=2100, group = "Strategy Date Range")
inDateRange = true
// Mean Reversion Strategy Calculation
typicalPriceS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeS = typicalPriceS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeS = sum(typicalPriceVolumeS, smallcumulativePeriod)
cumulativeVolumeS = sum(volume, smallcumulativePeriod)
smallvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeS / cumulativeVolumeS
typicalPriceB = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeB = typicalPriceB * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeB = sum(typicalPriceVolumeB, bigcumulativePeriod)
cumulativeVolumeB = sum(volume, bigcumulativePeriod)
bigvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeB / cumulativeVolumeB
typicalPriceM = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeM = typicalPriceM * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeM = sum(typicalPriceVolumeM, meancumulativePeriod)
cumulativeVolumeM = sum(volume, meancumulativePeriod)
meanvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeM / cumulativeVolumeM
rsiValue = rsi(source, rsiPeriod)
rsiEMA = ema(rsiValue, rsiEmaPeriod)
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * bigvwapValue[0]
inTrade = strategy.position_size > 0
notInTrade = strategy.position_size <= 0
if(crossunder(smallvwapValue, buyMA) and rsiEMA < rsiLevelforBuy and close < meanvwapValue and inDateRange and notInTrade)
strategy.entry("BUY-M", strategy.long)
if(close > meanvwapValue or not inDateRange)
strategy.close("BUY-M")
// Trend Hunter Strategy Calculation
// Slow Tenkan Sen Calculation
typicalPriceTS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeTS = typicalPriceTS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeTS = sum(typicalPriceVolumeTS, slowtenkansenPeriod)
cumulativeVolumeTS = sum(volume, slowtenkansenPeriod)
slowtenkansenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeTS / cumulativeVolumeTS
// Slow Kijun Sen Calculation
typicalPriceKS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeKS = typicalPriceKS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeKS = sum(typicalPriceVolumeKS, slowkijunsenPeriod)
cumulativeVolumeKS = sum(volume, slowkijunsenPeriod)
slowkijunsenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeKS / cumulativeVolumeKS
// Fast Tenkan Sen Calculation
typicalPriceTF = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeTF = typicalPriceTF * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeTF = sum(typicalPriceVolumeTF, fasttenkansenPeriod)
cumulativeVolumeTF = sum(volume, fasttenkansenPeriod)
fasttenkansenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeTF / cumulativeVolumeTF
// Fast Kijun Sen Calculation
typicalPriceKF = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeKF = typicalPriceKS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeKF = sum(typicalPriceVolumeKF, fastkijunsenPeriod)
cumulativeVolumeKF = sum(volume, fastkijunsenPeriod)
fastkijunsenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeKF / cumulativeVolumeKF
// Slow LeadLine Calculation
lowesttenkansen_s = lowest(slowtenkansenvwapValue, slowtenkansenPeriod)
highesttenkansen_s = highest(slowtenkansenvwapValue, slowtenkansenPeriod)
lowestkijunsen_s = lowest(slowkijunsenvwapValue, slowkijunsenPeriod)
highestkijunsen_s = highest(slowkijunsenvwapValue, slowkijunsenPeriod)
slowtenkansen = avg(lowesttenkansen_s, highesttenkansen_s)
slowkijunsen = avg(lowestkijunsen_s, highestkijunsen_s)
slowleadLine = avg(slowtenkansen, slowkijunsen)
// Fast LeadLine Calculation
lowesttenkansen_f = lowest(fasttenkansenvwapValue, fasttenkansenPeriod)
highesttenkansen_f = highest(fasttenkansenvwapValue, fasttenkansenPeriod)
lowestkijunsen_f = lowest(fastkijunsenvwapValue, fastkijunsenPeriod)
highestkijunsen_f = highest(fastkijunsenvwapValue, fastkijunsenPeriod)
fasttenkansen = avg(lowesttenkansen_f, highesttenkansen_f)
fastkijunsen = avg(lowestkijunsen_f, highestkijunsen_f)
fastleadLine = avg(fasttenkansen, fastkijunsen)
// BBleadLine Calculation
BBleadLine = avg(fastleadLine, slowleadLine)
// Bollinger Band Calculation
basis = sma(BBleadLine, BBlength)
dev = BBmult * stdev(BBleadLine, BBlength)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// TSV Calculation
tsv = sum(close>close[1]?volume*(close-close[1]):close<close[1]?volume*(close-close[1]):0,tsvlength)
tsvema = ema(tsv, tsvemaperiod)
// Rules for Entry & Exit
if(fastleadLine > fastleadLine[1] and slowleadLine > slowleadLine[1] and tsv > 0 and tsv > tsvema and close > upper and close > vidya and inDateRange and notInTrade)
strategy.entry("BUY-T", strategy.long)
if((fastleadLine < fastleadLine[1] and slowleadLine < slowleadLine[1]) or not inDateRange)
strategy.close("BUY-T")
// Plots
plot(meanvwapValue, title="MEAN VWAP", linewidth=2, color=color.yellow)
//plot(vidya, title="VIDYA", linewidth=2, color=color.green)
//colorsettingS = input(title="Solid Color Slow Leadline", defval=false, type=input.bool)
//plot(slowleadLine, title = "Slow LeadLine", color = colorsettingS ? color.aqua : slowleadLine > slowleadLine[1] ? color.green : color.red, linewidth=3)
//colorsettingF = input(title="Solid Color Fast Leadline", defval=false, type=input.bool)
//plot(fastleadLine, title = "Fast LeadLine", color = colorsettingF ? color.orange : fastleadLine > fastleadLine[1] ? color.green : color.red, linewidth=3)
//p1 = plot(upper, "Upper BB", color=#2962FF)
//p2 = plot(lower, "Lower BB", color=#2962FF)
//fill(p1, p2, title = "Background", color=color.blue)
//plot(smallvwapValue, color=#13C425, linewidth=2)
//plot(bigvwapValue, color=#CA1435, linewidth=2)