Estratégia de acompanhamento de tendências da Momentum Turtle


Data de criação: 2023-11-23 11:53:27 última modificação: 2023-11-23 11:53:27
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Estratégia de acompanhamento de tendências da Momentum Turtle

Visão geral

A estratégia de acompanhamento de tendências da torcida dinâmica é uma estratégia de acompanhamento de tendências baseada nas regras de negociação da torcida. Ela usa o indicador da torcida para identificar tendências e, em combinação com o indicador da torcida, filtra algumas negociações ruidosas. A principal vantagem da estratégia é a capacidade de capturar fortes tendências de preços e obter ganhos extras.

Princípio da estratégia

Esta estratégia usa o sistema de ruptura básica do indicador de tsunami para determinar a direção da tendência. Concretamente, quando o preço de fechamento está acima do máximo dos últimos 20 dias, é um sinal de tendência positiva; quando o preço de fechamento está abaixo do mínimo dos últimos 20 dias, é um sinal de tendência negativa.

Para filtrar algumas negociações de ruído, a estratégia também adiciona um fator de dinâmica. Se a flutuação dos preços for inferior a 5 ATR, a estratégia não entrará em negociação. Isso pode evitar a perda de pequenas negociações por causa do excesso de vazio.

Após a abertura da posição, a estratégia usa o N-valor do princípio da pirâmide para romper a saída para parar. Este sistema baseia-se nos preços mais altos e mais baixos dos últimos 20 dias para definir o ponto de parada. Por exemplo, o preço de parada de múltiplos simples é o ATR de 2 N abaixo do preço mais baixo dos últimos 20 dias. O método de parada da estratégia é mais simples, definido como 10% do total de ativos da conta.

Análise de vantagens

A maior vantagem desta estratégia é que ela combina o rastreamento de tendências e o gerenciamento de volume. O sistema de negociação de pirâmides pode capturar com precisão as tendências de preços a médio prazo, evitando a interferência do ruído do mercado. A adição do filtro de volume ATR pode reduzir ainda mais o número de transações inúteis, aumentando significativamente o espaço de lucro.

Em particular, esta estratégia tem as seguintes vantagens:

  1. O indicador da praia é preciso e confiável para avaliar tendências e acompanhar de forma eficaz as tendências a médio prazo
  2. O mecanismo de filtragem de volume pode reduzir transações desnecessárias e evitar perdas no número de transações
  3. Controles de risco estão em vigor para parar perdas em tempo hábil quando a tendência se inverte
  4. Em geral, os parâmetros da estratégia foram bem otimizados e estão em alta consonância com os princípios da praia.

Análise de Riscos

Embora haja muito espaço para otimização nesta estratégia, ela também apresenta alguns riscos potenciais a serem evitados:

  1. Não é possível resolver o problema de excesso de volatilidade em posições de longo prazo. O dimensionamento de posição do sistema de tsunami não leva em conta os fatores de volatilidade, o que pode levar a perdas individuais excessivas.
  2. Quando ocorre uma reviravolta drástica no mercado, o preço de stop loss pode ser ultrapassado, resultando em perdas maiores do que as esperadas.
  3. O sistema não estabelece metas de lucro, o que pode levar a excessos de posições, o que acarreta riscos de monopólio.

Direção de otimização

De acordo com a análise de riscos acima, a estratégia tem algumas melhorias importantes:

  1. Pode-se considerar a inclusão de algoritmos de posicionamento dinâmico com ajustes de taxa de flutuação, para que se possa reduzir ativamente a posição quando a perda de posição atinge uma certa amplitude.
  2. Aumentar o mecanismo de reversão, considerando a redução de posição ou a reversão de vazio na formação de formas semelhantes a cabeça, ombro e duplo topo.
  3. Aumentar a meta de lucro. Quando o lucro acumulado atinge uma determinada proporção do total de ativos da conta, pode-se reduzir parcialmente o retorno de posição.

Resumir

A estratégia de acompanhamento de tendências de marés de dinâmica é, em geral, um programa de acompanhamento de tendências de linha média e longa muito prático. Combina simultaneamente a tendência de julgamento de tendências do indicador de marés e o filtro de choque do indicador ATR, que pode bloquear efetivamente as tendências de preços fortes. Além disso, o controle de risco e a otimização de parâmetros da estratégia também são muito apropriados para reduzir a reversão.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-10-23 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Heiken Ashi BF 🚀", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2029, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

///////////// HA /////////////
haTicker = heikinashi(syminfo.tickerid)
haOpen = security(haTicker, "D", open)
haHigh = security(haTicker, "D", high)
haLow = security(haTicker, "D", low)
haClose = security(haTicker, "D", close)

///////////// Rate Of Change ///////////// 
source = close
roclength = input(30, minval=1)
pcntChange = input(7.0, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))

/////////////// Strategy ///////////////
long = haOpen < haClose and isMoving()
short = haOpen > haClose and isMoving()

last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])

sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(5000.0, title='Take Profit %') / 100
 
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)

since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1]) 

slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na

/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
    strategy.entry("L",  strategy.long, when=long)
    strategy.entry("S", strategy.short, when=short)
    strategy.exit("L SL", "L", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
    strategy.exit("S SL", "S", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)

/////////////// Plotting ///////////////
plotcandle(haOpen, haHigh, haLow, haClose, title='HA Candles', color = haOpen < haClose ? color.lime : color.red)
bgcolor(isMoving() ? long ? color.lime : short ? color.red : na : color.white, transp=70)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=50)