Estratégia de scalping intradiário com combinação de dois indicadores

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-01 14:47:57
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Resumo

Esta estratégia combina os sinais de compra e venda dos indicadores TMO e AMA da LuxAlgo para capturar o início de uma tendência durante a consolidação limitada ao intervalo.

Estratégia lógica

O indicador TMO reflete o impulso dos preços. Ele pertence ao tipo de indicador de oscilador e pode gerar sinais de negociação quando ocorre uma divergência. O indicador AMA é uma média móvel suavizada. Ele mostra uma gama de flutuações de preços, indicando condições de sobrecompra / sobrevenda quando o preço se aproxima da faixa superior / inferior.

A principal lógica por trás desta estratégia é: a TMO pode detectar a divergência de tendência para gerar sinais de negociação. A AMA pode identificar zonas de reversão de preço. Junto com a confirmação do aumento do tamanho do corpo da vela, eles podem melhorar a precisão de capturar o início da tendência. Portanto, a estratégia será longa / curta quando:

  1. TMO dá sinal de compra, ou seja, divergência de alta E AMA mostra a sua extremidade máxima
  2. O TMO dá sinal de venda, ou seja, divergência de baixa E o AMA mostra a sua extremidade mínima.
  3. Também requer o corpo mais recente 3 velas para expandir em tamanho

O problema do sinal falso de indicadores únicos é resolvido.

Vantagens

As vantagens desta estratégia incluem:

  1. A combinação de indicadores melhora a precisão do sinal. TMO e AMA se validam mutuamente para reduzir falsos sinais e melhorar a precisão.

  2. A combinação de sinal TMO, extremidades AMA e aumento do tamanho da vela permite que a estratégia identifique efetivamente o início da tendência, que as estratégias de scalping perseguem.

  3. Usando barras recentes preço mais alto / mais baixo como stop loss, ele controla o risco de cada negociação, evitando o risco de atraso do recalculo do indicador.

  4. Com apenas dois indicadores, a estratégia implementou um sistema completo de scalping com lógica clara e simples.

Riscos

Os principais riscos da estratégia:

  1. Como uma estratégia de scalping que visa um curto período de detenção, o alto custo de negociação pode afetar a sua rentabilidade.

  2. Risco agressivo de stop loss. Ao usar os preços extremos recentes para stop loss, pode ser vulnerável ao ruído do mercado e aumentar a chance de acionar o stop loss.

  3. Risco de otimização de parâmetros difícil. A estratégia envolve vários parâmetros. Encontrar a combinação ideal de parâmetros pode ser desafiador.

Optimização

A estratégia pode ser ainda melhorada nos seguintes domínios:

  1. Adicionar mais indicadores de filtro como volume para remover sinais falsos e melhorar ainda mais a qualidade do sinal.

  2. As alterações de teste nas regras de stop loss para torná-las menos agressivas, por exemplo, adicionar barras de confirmação antes de desencadear o stop loss.

  3. Realizar otimização de parâmetros para encontrar a melhor combinação de parâmetros para os indicadores, o que pode ajudar a filtrar mais ruído e aumentar a taxa de vitória.

  4. Testar e negociar em directo em diferentes produtos e prazos para descobrir a melhor condição de mercado para esta lógica estratégica.

Conclusão

Esta estratégia combina os sinais de negociação de TMO e AMA para o couro cabeludo em mercados de gama, capturando os movimentos iniciais da tendência.


/*backtest
start: 2023-11-23 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 10m
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/
// © Kaspricci

//@version=5
strategy("TradeIQ - Crazy Scalping Trading Strategy [Kaspricci]", overlay=true, initial_capital = 1000, currency = currency.USD)

headlineTMO = "TMO Settings"

tmoLength   = input.int(7, "TMO Length", minval = 1, group = headlineTMO)
tmoSource   = input.source(close, "TMO Source", group = headlineTMO)

// calculate values
osc         = ta.mom(ta.sma(ta.sma(tmoSource, tmoLength), tmoLength), tmoLength)

// determine color of historgram
oscColor    = osc > osc[1] and osc > 0 ? #00c42b : osc < osc[1] and osc > 0 ? #4ee567 : osc < osc[1] and osc < 0 ? #ff441f : osc > osc[1] and osc < 0 ? #c03920 : na

// plot histogram
//plot(osc, "OSC", oscColor, linewidth = 3, style = plot.style_histogram)

// conditon to find highs and lows
up          = ta.highest(tmoSource, tmoLength)
dn          = ta.lowest(tmoSource, tmoLength)

// define conditions to be used for finding divergence
phosc = ta.crossunder(ta.change(osc), 0)
plosc = ta.crossover (ta.change(osc), 0)

// test for divergence
bear = osc > 0 and phosc and ta.valuewhen(phosc,osc,0) < ta.valuewhen(phosc,osc,1) and ta.valuewhen(phosc,up,0) > ta.valuewhen(phosc,up,1) ? 1 : 0
bull = osc < 0 and plosc and ta.valuewhen(plosc,osc,0) > ta.valuewhen(plosc,osc,1) and ta.valuewhen(plosc,dn,0) < ta.valuewhen(plosc,dn,1) ? 1 : 0

// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

headlineAMA = "AMA Settings"

amaSource   = input.source(defval = close, title = "AMA Source", group = headlineAMA)
amaLength   = input.int(defval = 50, title = "AMA Length", minval = 2, group = headlineAMA)


amaMulti    = input.float(defval = 2.0, title = "Factor", minval = 1)

amaShowCd   = input(defval = true , title = "As Smoothed Candles")
amaShowEx   = input(defval = true,   title = "Show Alternating Extremities")

amaAlpha    = input.float(1.0, "Lag",       minval=0, step=.1, tooltip='Control the lag of the moving average (higher = more lag)', group= 'AMA Kernel Parameters')
amaBeta     = input.float(0.5, "Overshoot", minval=0, step=.1, tooltip='Control the overshoot amplitude of the moving average (higher = overshoots with an higher amplitude)', group='AMA Kernel Parameters')

// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

headlineSL = "Stop Loss Settings"

slLength    = input.int(defval = 10, title = "SL Period", minval = 1, group = headlineSL, tooltip = "Number of bars for swing high / low")

// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

var b       = array.new_float(0)
var float x = na

if barstate.isfirst
    for i = 0 to amaLength - 1
        x := i / (amaLength - 1)
        w = math.sin(2 * 3.14159 * math.pow(x, amaAlpha)) * (1 - math.pow(x, amaBeta))
        array.push(b, w)

// local function to filter the source
filter(series float x) =>
    sum = 0.

    for i = 0 to amaLength - 1
        sum := sum + x[i] * array.get(b,i)
    
    sum / array.sum(b)

// apply filter function on source series

srcFiltered = filter(amaSource)

deviation   = ta.sma(math.abs(amaSource - srcFiltered), amaLength) * amaMulti

upper       = srcFiltered + deviation
lower       = srcFiltered - deviation

//----
crossHigh   = ta.cross(high, upper)
crossLow    = ta.cross(low, lower)

var os      = 0
os          := crossHigh ? 1 : crossLow ? 0 : os[1]

ext         = os * upper + (1 - os) * lower

//----
os_css = ta.rsi(srcFiltered, amaLength) / 100

extColor    = os == 1 ? #30FF85 : #ff1100

plot(srcFiltered, "MA", amaShowCd ? na : color.black, 2, editable = false)
plot(amaShowEx ? ext : na, "Extremities", ta.change(os) ? na : extColor, 2, editable=false)

// handle smoothed candles
var float h = na
var float l = na
var float c = na
var float body = na

if amaShowCd
    h := filter(high)
    l := filter(low)
    c := filter(amaSource)
    body := math.abs(math.avg(c[1], c[2]) - c)

ohlc_os = ta.rsi(c, amaLength) / 100

plotcandle(math.avg(c[1], c[2]), h, l, c, "Smooth Candles", #434651, bordercolor = na, editable = false, display = amaShowCd ? display.all : display.none)

// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

plotshape(bull ? ext : na, "Bullish Circle", shape.circle,    location.absolute, color = #00c42b, size=size.tiny)
plotshape(bear ? ext : na, "Bearish Circle", shape.circle,    location.absolute, color = #ff441f, size=size.tiny)
plotshape(bull ? ext : na, "Bullish Label",  shape.labeldown, location.absolute, color = #00c42b, text="Buy", textcolor=color.white, size=size.tiny)
plotshape(bear ? ext : na, "Bearish Label",  shape.labelup,   location.absolute, color = #ff441f, text="Sell", textcolor=color.white, size=size.tiny)

// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

candleSizeIncreasing = body[2] < body[1] and body[1] < body[0]

longEntryCond   = os == 1 and bull
shortEntryCond  = os == 0 and bear

longEntry       = strategy.opentrades == 0 and candleSizeIncreasing and not candleSizeIncreasing[1] and ta.barssince(longEntryCond)  < ta.barssince(os == 0) and ta.barssince(longEntryCond) < ta.barssince(bear)
shortEntry      = strategy.opentrades == 0 and candleSizeIncreasing and not candleSizeIncreasing[1] and ta.barssince(shortEntryCond) < ta.barssince(os == 1) and ta.barssince(shortEntryCond) < ta.barssince(bull)

longExit        = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size > 0 and (bear or os == 0)
shortExit       = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size < 0 and (bull or os == 1)

recentSwingHigh = ta.highest(high, slLength) // highest high of last candles
recentSwingLow  = ta.lowest(low,   slLength) // lowest low of recent candles

bgcolor(longEntry  ? color.rgb(76, 175, 79, 90) : na)
bgcolor(shortEntry ? color.rgb(255, 82, 82, 90) : na)

slLong          = (close - recentSwingLow) / syminfo.mintick  // stop loss in ticks
slShort         = (recentSwingHigh - close) / syminfo.mintick // stop loss in ticks

newOrderID         = str.tostring(strategy.closedtrades + strategy.opentrades + 1)
curOrderID         = str.tostring(strategy.closedtrades + strategy.opentrades)

alertMessageForEntry = "Trade {0} - New {1} Entry at price: {2} with stop loss at: {3}"

if (longEntry)
    alertMessage = str.format(alertMessageForEntry, newOrderID, "Long", close, recentSwingLow)
    
    strategy.entry(newOrderID, strategy.long, alert_message = alertMessage)
    strategy.exit("Stop Loss Long", newOrderID, loss = slLong, alert_message = "Stop Loss for Trade " + newOrderID)

if(longExit)
    strategy.close(curOrderID, alert_message = "Close Trade " + curOrderID)

if (shortEntry)
    alertMessage = str.format(alertMessageForEntry, newOrderID, "Short", close, recentSwingLow)

    strategy.entry(newOrderID, strategy.short, alert_message = alertMessage)
    strategy.exit("Stop Loss Short", newOrderID, loss = slShort, alert_message = "Stop Loss for Trade " + newOrderID)

if(shortExit)
    strategy.close(curOrderID, alert_message = "Close Trade " + curOrderID)

Mais.