Estratégia de day trading baseada em crossover DI


Data de criação: 2023-11-13 11:32:08 última modificação: 2023-11-13 11:32:08
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Estratégia de day trading baseada em crossover DI

Visão geral

Esta estratégia baseia-se no indicador de alcance real médio (ATR) e no indicador de tendência (DMI) para julgar a hora de comprar e vender. O indicador de tendência positiva (DI +) e o indicador de tendência negativa (DI -). Esta estratégia pertence à estratégia de acompanhamento de tendências, que julga o ponto de inflexão da tendência através do cruzamento de DI + e DI - .

Princípio da estratégia

  1. Calcule o ATR ((14): utilize o máximo, o mínimo e o preço de fechamento dos últimos 14 dias para calcular a média real de variação

  2. Calcular DI+ e DI-:

    • DI+ = 100 * RMA(MAX(UP,0),N) / ATNR

    • DI- = 100 * RMA(MAX(DOWN,0),N) / ATNR

onde UP é a diferença entre o preço máximo do dia e o preço de fechamento de ontem, DOWN é a diferença entre o preço mínimo do dia e o preço de fechamento de ontem, N é o comprimento do parâmetro, 14 por defeito, ATNR é o ATR obtido com o passo anterior

  1. A decisão de comprar ou vender:

    • Quando o DI+ é colocado em cima do DI-, gera um sinal de compra

    • Quando o DI+ atravessa o DI-, gera um sinal de venda

  2. Configuração do Stop Loss Stop:

    • Multiple Stop Loss é o preço de entrada menos o ATR multiplicado pelo múltiplo de Stop Loss

    • Multiple One Stop Pricing é o preço de entrada mais o ATR multiplicado pelo multiplicador de parada

    • O preço de parada de um bilhete vazio é o preço de entrada mais o ATR multiplicado pelo múltiplo de parada

    • O preço de parada de um cartão vazio é o preço de entrada menos o ATR multiplicado pelo múltiplo de parada

Análise de vantagens estratégicas

  1. Utilizando DI+ e DI-cross-judgment, os pontos de mudança de tendência são capazes de capturar novas direções de tendência em tempo hábil.

  2. O ATR é um indicador de stop loss dinâmico, que permite definir um stop loss razoável de acordo com a volatilidade do mercado

  3. Menos parâmetros de estratégia, mais fácil de entender e implementar

  4. Os dados de retrospectiva mostram que a estratégia tem um fator de lucro positivo e é melhor do que a estratégia de compra e manutenção

Análise de riscos e soluções

  1. DI cruzado com risco de transações equivocadas

    • Quando ocorrem brechas falsas, são gerados sinais de negociação desnecessários, e os parâmetros do ciclo DI podem ser adequadamente ajustados para filtrar os sinais errôneos
  2. Ponto de parada de danos muito próximo

    • Quando o mercado está em forte volatilidade, o stop loss mais próximo pode ser facilmente acionado e o ATR pode ser ajustado para a frequência de oscilação do mercado
  3. Mercado com tendências que não podem ser tratadas com eficiência

    • O DI em situações de choque pode se cruzar com frequência, gerando um excesso de sinais de negociação inválidos, que podem ser combinados com outros sinais de filtragem de indicadores
  4. Risco de retirada

    • A estratégia de retração máxima é aceitável, mas não é possível evitar completamente a retração sistemática, e a estratégia de gestão de posição pode ser ajustada para controlar a retração

Recomendações de otimização

  1. Indicadores como as médias móveis são usados para filtrar os sinais de cruzamento do DI e evitar transações erradas em situações de turbulência.

  2. Aumento dos mecanismos de gerenciamento de posições, tais como quotas fixas e martinges, para controlar retrações e aumentar a lucratividade

  3. Optimizar os parâmetros do ATR para que o stop loss seja mais adequado para os diferentes tipos de negociação

  4. Optimizar os parâmetros para encontrar a melhor combinação de parâmetros, como o ciclo DI, o ciclo ATR e o múltiplo ATR

  5. Aumentar a lógica de julgamento de negociação para o setor noturno e matinal, permitindo que a estratégia funcione 24 horas por dia

Resumir

Esta estratégia é simples e prática, determina o momento de compra e venda através do cruzamento do DI e configura o stop loss com o ATR. O número de parâmetros da estratégia é menor, é fácil de testar e verificar em tempo real, e é fácil de ajustar para otimização.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2022-11-06 00:00:00
end: 2023-11-12 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/
// © TheHulkTrading
//@version=4
strategy("DI Crossing Daily Straregy HulkTrading", overlay=true)
// ATR Multiplier. Recommended values between 1..4
atr_multiplier = input(1, minval=1, title="ATR Multiplier") 
//Length of DI. Recommended default value = 14
length = input(14, minval=1, title="Length di")
up = change(high)
down = -change(low)
range = rma(tr, 14)

//DI+ and DI- Calculations
di_plus = fixnan(100 * rma(up > down and up > 0 ? up : 0, length) / range)
di_minus = fixnan(100 * rma(down > up and down > 0 ? down : 0, length) / range)

//Long and short conditions
longCond = crossover(di_plus,di_minus)
shortCond = crossunder(di_plus,di_minus) 


//Stop levels and take profits
stop_level_long = strategy.position_avg_price - atr_multiplier*atr(14)
take_level_long = strategy.position_avg_price + 2*atr_multiplier*atr(14)
stop_level_short = strategy.position_avg_price + atr_multiplier*atr(14)
take_level_short = strategy.position_avg_price - 2*atr_multiplier*atr(14)


//Entries and exits 
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCond)
strategy.exit("Close Long","Long", stop=stop_level_long, limit = take_level_long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCond)
strategy.exit("Close Short","Short", stop=stop_level_short, limit = take_level_short)