Estratégia de acompanhamento da tendência de preços do momento

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-11-13 16:44:58
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Resumo

A estratégia de rastreamento da tendência de preços de momento utiliza múltiplos indicadores de momento para identificar as tendências de preços, estabelece posições no início das tendências e bloqueia os lucros através de configurações de stop profit e stop loss para rastrear as tendências de preços.

Estratégia lógica

A estratégia de acompanhamento da tendência dos preços de impulso aplica-se principalmente aos seguintes indicadores técnicos:

Indicador de ROC: Este indicador calcula a taxa percentual de mudança de preço durante um determinado período para determinar o ímpeto do preço. Quando o ROC é positivo, significa que os preços estão subindo. Quando o ROC é negativo, significa que os preços estão caindo. A estratégia usa o indicador ROC para determinar a direção da tendência de preços.
Indicador de poder de touros e ursos: Este indicador reflete a comparação de poder entre touros e ursos.
Divergência: Este indicador identifica a inversão da tendência através do cálculo da divergência de preço e volume.
Canal de Donchian: Este indicador constrói um canal usando os preços mais altos e mais baixos, e os limites do canal podem servir como suporte e resistência.
Média Móvel: Este indicador suaviza as flutuações de preços para identificar a direção geral da tendência.

A estratégia determina tendências de preços e pontos de reversão com base nos indicadores acima, e estabelece posições longas ou curtas de acordo com os sinais do indicador no início das tendências.

Análise das vantagens

As vantagens desta estratégia incluem:

O uso de múltiplos indicadores para determinar tendências reduz a probabilidade de erro de julgamento.
A utilização de divergências de indicadores permite captar com precisão os pontos de inversão da tendência.
A combinação de canais e médias móveis ajuda a determinar a tendência geral.
A definição de stop profit e stop loss assegura os lucros em tempo hábil e evita a expansão dos drawdowns.
Os parâmetros ajustáveis tornam a estratégia adaptável a diferentes períodos e produtos.
A lógica clara facilita a otimização.

Análise de riscos

Os riscos potenciais desta estratégia incluem:

Os múltiplos indicadores podem aumentar a probabilidade de sinal errôneo.
Pontos de stop loss definidos muito pequenos podem aumentar a probabilidade de stop loss, enquanto pontos muito amplos podem expandir os drawdowns.
A aplicação cega em períodos de mercado variados pode conduzir a uma inadaptabilidade.
É necessário um capital suficiente para sustentar unidades de posição elevada para alcançar retornos excessivos.
Os riscos de excesso de adaptação ao backtest existem, o desempenho das negociações reais é incerto.

Orientações de otimização

A estratégia pode ser otimizada nos seguintes aspectos:

Otimizar os parâmetros dos indicadores para encontrar as combinações ideais para diferentes períodos e produtos.
Introduzir algoritmos de aprendizagem de máquina para encontrar automaticamente os parâmetros ideais.
Construir mecanismos de stop loss adaptativos com base nas condições do mercado.
Incorporar fatores de alta frequência e fundamentos para melhorar o alfa.
Desenvolver enquadramentos de ensaios automatizados para otimização de parâmetros e verificação de desempenho.
Introduzir módulos de gestão de riscos para controlar o dimensionamento das posições e reduzir os drawdowns.
Adicionar negociação e testes simulados e ao vivo para melhorar a estabilidade.

Conclusão

Esta estratégia combina múltiplos indicadores de momento para determinar as tendências de preços e usa stop profit/loss para bloquear os lucros. Pode efetivamente capturar tendências com forte estabilidade.

/*backtest
start: 2023-11-05 00:00:00
end: 2023-11-09 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © mbagheri746

//@version=4
strategy("Bagheri IG Ether v2", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

TP = input(3000, minval = 1 , title ="Take Profit")
SL = input(2200, minval = 1 , title ="Stop Loss")


//_________________ RoC Definition _________________


rocLength = input(title="ROC Length", type=input.integer, minval=1, defval=186)
smoothingLength = input(title="Smoothing Length", type=input.integer, minval=1, defval=50)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)

ma = ema(src, smoothingLength)
mom = change(ma, rocLength)

sroc = nz(ma[rocLength]) == 0
     ? 100
     : mom == 0
         ? 0
         : 100 * mom / ma[rocLength]

//srocColor = sroc >= 0 ? #0ebb23 : color.red
//plot(sroc, title="SROC", linewidth=2, color=srocColor, transp=0)
//hline(0, title="Zero Level", linestyle=hline.style_dotted, color=#989898)


//_________________ Donchian Channel _________________

length1 = input(53, minval=1, title="Upper Channel")
length2 = input(53, minval=1, title="Lower Channel")
offset_bar = input(91,minval=0, title ="Offset Bars")

upper = highest(length1)
lower = lowest(length2)

basis = avg(upper, lower)


DC_UP_Band = upper[offset_bar]
DC_LW_Band = lower[offset_bar]

l = plot(DC_LW_Band, style=plot.style_line, linewidth=1, color=color.red)
u = plot(DC_UP_Band, style=plot.style_line, linewidth=1, color=color.aqua)

fill(l,u,color = color.new(color.aqua,transp = 90))

//_________________ Bears Power _________________


wmaBP_period = input(65,minval=1,title="BearsP WMA Period")
line_wma = ema(close, wmaBP_period)

BP = low - line_wma


//_________________ Balance of Power _________________

ES_BoP=input(15, title="BoP Exponential Smoothing")
BOP=(close - open) / (high - low)

SBOP = rma(BOP, ES_BoP)

//_________________ Alligator _________________

//_________________ CCI _________________

//_________________ Moving Average _________________

sma_period = input(74, minval = 1 , title = "SMA Period")
sma_shift = input(37, minval = 1 , title = "SMA Shift")

sma_primary = sma(close,sma_period)

SMA_sh = sma_primary[sma_shift]

plot(SMA_sh, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.yellow)

//_________________ Long Entry Conditions _________________//

MA_Lcnd = SMA_sh > low and SMA_sh < high

ROC_Lcnd = sroc < 0

DC_Lcnd = open < DC_LW_Band

BP_Lcnd = BP[1] < BP[0] and BP[1] < BP[2]

BOP_Lcnd = SBOP[1] < SBOP[0]

//_________________ Short Entry Conditions _________________//

MA_Scnd = SMA_sh > low and SMA_sh < high

ROC_Scnd = sroc > 0

DC_Scnd = open > DC_UP_Band

BP_Scnd = BP[1] > BP[0] and BP[1] > BP[2]

BOP_Scnd = SBOP[1] > SBOP[0]

//_________________ OPEN POSITION __________________//

if strategy.position_size  == 0
    strategy.entry(id = "BUY", long = true , when = MA_Lcnd and ROC_Lcnd and DC_Lcnd and BP_Lcnd and BOP_Lcnd)
    strategy.entry(id = "SELL", long = false , when = MA_Scnd and ROC_Scnd and DC_Scnd and BP_Scnd and BOP_Scnd)

//_________________ CLOSE POSITION __________________//

strategy.exit(id = "CLOSE BUY", from_entry = "BUY", profit = TP , loss = SL)

strategy.exit(id = "CLOSE SELL", from_entry = "SELL" , profit = TP , loss = SL)

//_________________ TP and SL Plot __________________//

currentPL= strategy.openprofit
pos_price = strategy.position_avg_price
open_pos = strategy.position_size

TP_line = (strategy.position_size  > 0) ? (pos_price + TP/100) : strategy.position_size < 0 ? (pos_price - TP/100) : 0.0
SL_line = (strategy.position_size  > 0) ? (pos_price - SL/100) : strategy.position_size < 0 ? (pos_price + SL/100) : 0.0

// hline(TP_line, title = "Take Profit", color = color.green , linestyle = hline.style_dotted, editable = false)
// hline(SL_line, title = "Stop Loss", color = color.red , linestyle = hline.style_dotted, editable = false)


Tline = plot(TP_line != 0.0 ? TP_line : na , title="Take Profit", color=color.green, trackprice = true, show_last = 1)
Sline = plot(SL_line != 0.0 ? SL_line : na, title="Stop Loss", color=color.red, trackprice = true, show_last = 1)
Pline = plot(pos_price != 0.0 ? pos_price : na, title="Stop Loss", color=color.gray, trackprice = true, show_last = 1)


fill(Tline , Pline, color = color.new(color.green,transp = 90))
fill(Sline , Pline, color = color.new(color.red,transp = 90))

//_________________ Alert __________________//

//alertcondition(condition = , title = "Position Alerts", message = "Bagheri IG Ether\n Symbol: {{ticker}}\n Type: {{strategy.order.id}}")

//_________________ Label __________________//


inMyPrice           = input(title="My Price", type=input.float, defval=0)
inLabelStyle        = input(title="Label Style", options=["Upper Right", "Lower Right"], defval="Lower Right")

posColor = color.new(color.green, 25)
negColor = color.new(color.red, 25)
dftColor = color.new(color.aqua, 25)
posPnL   = (strategy.position_size != 0) ? (close * 100 / strategy.position_avg_price - 100) : 0.0
posDir   = (strategy.position_size  > 0) ? "long" : strategy.position_size < 0 ? "short" : "flat"
posCol   = (strategy.openprofit > 0) ? posColor : (strategy.openprofit < 0) ? negColor : dftColor
myPnL    = (inMyPrice != 0) ? (close * 100 / inMyPrice - 100) : 0.0

var label lb = na
label.delete(lb)
lb := label.new(bar_index, close,
   color=posCol,
   style=inLabelStyle=="Lower Right"?label.style_label_upper_left:label.style_label_lower_left,
   text=
      "╔═══════╗" +"\n" + 
      "Pos: "  +posDir +"\n" +
      "Pos Price: "+tostring(strategy.position_avg_price) +"\n" +
      "Pos PnL: "  +tostring(posPnL, "0.00") + "%" +"\n" +
      "Profit: "  +tostring(strategy.openprofit, "0.00") + "$" +"\n" +
      "TP: "  +tostring(TP_line, "0.00") +"\n" +
      "SL: "  +tostring(SL_line, "0.00") +"\n" +
      "╚═══════╝")

Mais.