Estratégias de alta e baixa de criptomoedas com base no indicador Wall Street Mouse Halo
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia é baseada no Wall Street Capture the Glow Indicator, uma estratégia de negociação automática para realizar operações de compra e venda de criptomoedas alvo. A estratégia pode ser configurada de acordo com os parâmetros do indicador de suporte de diferentes criptomoedas, permitindo o rastreamento de transações em várias criptomoedas.
Princípio da estratégia
Calcule a linha média do Wall Street Ratcatcher Sphere Index para criptomoedas de referência, definindo a linha média como sendo de 200 ciclos.
A estratégia toma uma operação de otimização quando a média sobe; a estratégia toma uma operação de otimização quando a média desce.
Estratégias para abrir e fechar posições automáticas de acordo com o estado de queda e queda da linha média e a situação atual da posição:
Quando a linha média está alta e não há posição atual, o preço de mercado estratégico abre automaticamente uma posição maior;
Quando a média cai e não há posição atual, o preço de mercado estratégico abre automaticamente uma posição de curto prazo;
Quando o lucro de uma posição múltipla atinge a proporção de stop-loss definida, o preço de mercado da estratégia automaticamente compensa a posição múltipla;
Quando o lucro da posição de curto prazo atinge a proporção de stop-loss definida, o preço de mercado da estratégia automaticamente liquida a posição de curto prazo;
O preço de mercado da estratégia é automaticamente compensado quando o prejuízo de uma posição a longo prazo atinge a proporção de stop loss definida;
Quando a perda de uma posição de curto prazo atinge o percentual de parada definido, o preço de mercado da estratégia automaticamente compensa a posição de curto prazo.
A estratégia é atualizar o preço de parada e perda em tempo real, de acordo com as mudanças no mercado de criptomoedas de referência.
Análise de vantagens
A estratégia possui uma forte adaptabilidade, configurando diferentes parâmetros para diferentes criptomoedas, permitindo o rastreamento de transações em várias criptomoedas.
O uso do indicador de Wall Street para determinar a tendência do mercado, evita erros de negociação causados pelo ruído. O indicador tem um certo atraso em relação à ruptura de ascensão e descensão, o que reduz os prejuízos causados por falsas rupturas.
A estratégia inclui um mecanismo de stop-loss para controlar a tendência e a queda, além de controlar a perda individual.
A estratégia de negociação é totalmente automatizada, sem a necessidade de intervenção humana, e funciona 24 horas por dia.
Análise de Riscos
Existe a possibilidade de que alguns preços de criptomoedas sejam desligados das criptomoedas de referência, o que leva ao risco de que a estratégia não consiga negociar corretamente. Pode ser otimizado para usar vários criptomoedas de referência para calcular o coeficiente de correlação e selecionar a criptomoeda de referência com maior correlação.
Existe o risco de que o stop loss seja ultrapassado devido à volatilidade anormal do mercado. Pode ser adequadamente ajustado o Stop Loss Ratio ou incluído o Stop Loss Tracking.
Existe o risco de que a configuração do Stop Ratio seja pequena demais, o que leva a não conseguir capturar os ganhos suficientes da tendência. Pode ser adicionado o acompanhamento da tendência ou o Stop Dinâmico.
Existe o risco de que uma falsa ruptura leve a uma paralisação da posição. Pode-se ajustar adequadamente os parâmetros do indicador, as configurações de identificação ou adicionar um mecanismo de reentrada.
Direção de otimização
Selecionar várias criptomoedas de referência usando a análise de correlação, combinando os indicadores para reduzir o risco de uma única moeda de referência.
Aumentar o mecanismo de acompanhamento de tendências e ajustar o stop-loss de acordo com a dinâmica de flutuação.
Aumentar os níveis de perda para evitar que os limites dos eventos extremos sejam ultrapassados.
Aumentar o mecanismo de readmissão para evitar a perda de seguimento após a paralisação
Otimizar os parâmetros do indicador, as definições de identificação e melhorar a eficácia do indicador.
Otimizar os parâmetros para diferentes criptomoedas, aumentando a adaptabilidade da estratégia.
Optimizar a gestão de posições, ajustando as posições de acordo com a dinâmica do tamanho do capital.
Resumir
A estratégia, em geral, é uma estratégia típica de acompanhamento de tendências. A ideia central é avaliar a direção da tendência da criptomoeda de referência com base no indicador de Wall Street Mouse Ring, para determinar a direção de negociação da criptomoeda alvo. A estratégia tem certas vantagens, mas também há alguns riscos a serem observados.
/*backtest
start: 2022-10-25 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © levieux
//@version=5
strategy(title='Correlation Strategy', shorttitle='Correlation Strategy', initial_capital=1000, overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
supportLength = input.int(200, minval=1, title='Support Length')
supportSymbol = input('BTC_USDT:swap', title='Correlated Symbol')
supportSource = input(hlc3, title='Price Source')
takeprofitLong = input.float(0.2, 'Take Profit Long', step=0.01)
takeprofitShort = input.float(0.15, 'Take Profit Short', step=0.01)
stoplossLong = input.float(0.1, 'Stop Loss Long', step=0.01)
stoplossShort = input.float(0.04, 'Stop Loss Short', step=0.01)
start = input(defval = timestamp("01 Jan 2016 00:00 +0000"), title = "Start Time")
end = input(defval = timestamp("31 Dec 2050 23:59 +0000"), title = "End Time")
supportTicker = request.security(supportSymbol, timeframe.period, supportSource, lookahead=barmerge.lookahead_off) //input(close, title="Source")
supportLine = ta.wma(supportTicker, supportLength)
window() => true
if not window()
strategy.cancel_all()
supportLongPrice = close
supportShortPrice = close
if strategy.position_size > 0
supportLongPrice := supportLongPrice[1]
if strategy.position_size < 0
supportShortPrice := supportShortPrice[1]
longCondition = ta.rising(supportLine, 5) and window() and strategy.position_size <= 0
shortCondition = ta.falling(supportLine, 5) and window() and window() and strategy.position_size > 0
takeprofitLongCondition = takeprofitLong > 0 and window() and strategy.position_size > 0 and supportTicker > supportLongPrice * (1 + takeprofitLong)
stoplossLongCondition = stoplossLong > 0 and window() and strategy.position_size > 0 and supportTicker < supportLongPrice * (1 - stoplossLong)
takeprofitShortCondition = takeprofitShort > 0 and window() and strategy.position_size < 0 and supportTicker > supportShortPrice * (1 + takeprofitShort)
stoplossShortCondition = stoplossShort > 0 and window() and strategy.position_size < 0 and supportTicker < supportShortPrice * (1 - stoplossShort)
if longCondition
strategy.entry('Long', strategy.long)
supportLongPrice := supportTicker
if shortCondition
strategy.entry('Short', strategy.short)
supportShortPrice := supportTicker
if takeprofitLongCondition
strategy.close('Long')
if stoplossLongCondition
strategy.close('Long')
if takeprofitShortCondition
strategy.close('Short')
if stoplossShortCondition
strategy.close('Short')
///////////////////
// MONTHLY TABLE //
new_month = month(time) != month(time[1])
new_year = year(time) != year(time[1])
eq = strategy.equity
bar_pnl = eq / eq[1] - 1
bar_bh = (close-close[1])/close[1]
cur_month_pnl = 0.0
cur_year_pnl = 0.0
cur_month_bh = 0.0
cur_year_bh = 0.0
// Current Monthly P&L
cur_month_pnl := new_month ? 0.0 :
(1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
cur_month_bh := new_month ? 0.0 :
(1 + cur_month_bh[1]) * (1 + bar_bh) - 1
// Current Yearly P&L
cur_year_pnl := new_year ? 0.0 :
(1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
cur_year_bh := new_year ? 0.0 :
(1 + cur_year_bh[1]) * (1 + bar_bh) - 1
// Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
var month_pnl = array.new_float(0)
var month_time = array.new_int(0)
var month_bh = array.new_float(0)
var year_pnl = array.new_float(0)
var year_time = array.new_int(0)
var year_bh = array.new_float(0)
end_time = false
end_time:= time_close + (time_close - time_close[1]) > timenow or barstate.islastconfirmedhistory
if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or end_time))
if (end_time[1])
array.pop(month_pnl)
array.pop(month_time)
array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
array.push(month_time, time[1])
array.push(month_bh , cur_month_bh[1])
if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or end_time))
if (end_time[1])
array.pop(year_pnl)
array.pop(year_time)
array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
array.push(year_time, time[1])
array.push(year_bh , cur_year_bh[1])
// Monthly P&L Table
var monthly_table = table(na)
getCellColor(pnl, bh) =>
if pnl > 0
if bh < 0 or pnl > 2 * bh
color.new(color.green, transp = 20)
else if pnl > bh
color.new(color.green, transp = 50)
else
color.new(color.green, transp = 80)
else
if bh > 0 or pnl < 2 * bh
color.new(color.red, transp = 20)
else if pnl < bh
color.new(color.red, transp = 50)
else
color.new(color.red, transp = 80)
if end_time
monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, border_width = 1)
table.cell(monthly_table, 0, 0, "", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 1, 0, "Jan", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 2, 0, "Feb", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 3, 0, "Mar", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 4, 0, "Apr", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 5, 0, "May", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 6, 0, "Jun", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 7, 0, "Jul", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 8, 0, "Aug", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 9, 0, "Sep", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", bgcolor = #999999)
for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
table.cell(monthly_table, 0, yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor = #cccccc)
y_color = getCellColor(array.get(year_pnl, yi), array.get(year_bh, yi))
table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100)) + " (" + str.tostring(math.round(array.get(year_bh, yi) * 100)) + ")", bgcolor = y_color)
for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
m_col = month(array.get(month_time, mi))
m_color = getCellColor(array.get(month_pnl, mi), array.get(month_bh, mi))
table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100)) + " (" + str.tostring(math.round(array.get(month_bh, mi) * 100)) +")", bgcolor = m_color)