Estratégia de negociação quantitativa automatizada com base em barras internas e médias móveis

Data de criação: 2023-12-21 11:39:37 última modificação: 2023-12-21 11:39:37

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ChaoZhang

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Estratégia de negociação quantitativa automatizada com base em barras internas e médias móveis

Visão geral

A idéia central desta estratégia é combinar o padrão da coluna interna com o indicador da média móvel para automatizar a negociação. Quando o padrão da coluna interna indica que a tendência atual pode mudar, usamos a posição da média móvel para determinar a direção final da negociação.

Princípio da estratégia

Encontrar a forma de uma linha de coluna interna. A forma de uma linha de coluna interna refere-se a que os preços mais altos e mais baixos de uma linha K estão entre as partes da linha K anterior. De acordo com a cor da entidade, podemos julgar a coluna interna como uma coluna interna de várias cabeças ou uma coluna interna de cabeças vazias.
Para determinar a posição da média móvel. Quando se procura uma linha de coluna interna, se o preço for superior à média móvel, é um sinal múltiplo, e se o preço for inferior à média móvel, é um sinal de cabeça vazia.
Combinando a forma de uma coluna interna com o sinal de uma média móvel, obtém-se a direção de negociação final. Ou seja, a coluna interna de baixa faz zero abaixo da média e a coluna interna de baixa faz mais.

Vantagens estratégicas

A combinação de indicadores técnicos e configurações de preços aumenta a precisão das decisões de negociação.
A forma interna da coluna contém um forte sinal de reversão de preço, que permite determinar o ponto de reversão da tendência antecipadamente.
A média móvel elimina parte do ruído, evitando que os movimentos se encaixem nos intervalos.
A realização de transações totalmente automáticas reduz significativamente o tempo e o custo de esforço de transações manuais.

Riscos estratégicos e soluções

Quando os preços oscilam perto da média, ocorrem mais sinais errôneos, o que leva a um excesso de negociação. Pode-se reduzir os sinais errôneos, otimizando os parâmetros da média móvel ou adicionando condições de filtragem.
A estratégia é mais adequada para mercados com tendências mais evidentes, e pode ser descontada em situações de turbulência. Pode ser combinada com indicadores de tendência como o ADX para controlar o início do algoritmo.
Existe um certo atraso de tempo. Pode-se reduzir adequadamente os parâmetros, ou otimizar a forma de cálculo da média móvel para reduzir o atraso.
O risco de retração é maior. Pode-se configurar um stop loss para controlar o risco de perda, enquanto o ajuste apropriado da gestão da posição também ajuda a reduzir a retração.

Direção de otimização da estratégia

Optimizar a coluna interna para determinar os parâmetros de ciclo e encontrar a melhor combinação de parâmetros.
Experimente diferentes tipos de médias móveis, como EMA, SMA, etc., para determinar o indicador de média móvel mais adequado.
Adicionar indicadores auxiliares, como MACD, KDJ, para enriquecer a base de julgamento de polonímia e melhorar a precisão do sinal.
Adicione os indicadores de filtragem ADX, ATR, etc. para controlar o ambiente em que o algoritmo é ativado e evitar a operação em mercados impróprios.
Optimizar estratégias de gerenciamento de posições, como controle de posições de risco, recuperação de posições com perdas de lucro, etc., para controlar o risco e buscar maiores retornos.

Resumir

Esta estratégia, através do acompanhamento dinâmico de sinais de linha interna com indicadores de médias móveis, permite um conjunto de soluções de negociação quantitativa totalmente automática. A geração de sinais de estratégia é simples, clara e fácil de entender e acompanhar.

Código-fonte da estratégia

/*backtest
start: 2023-11-20 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © myn

//@version=5
strategy('Strategy Myth-Busting #10 - InsideBar+EMA - [MYN]', max_bars_back=5000, overlay=true, pyramiding=0, initial_capital=20000, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, commission_value=0.075, use_bar_magnifier = false)

/////////////////////////////////////
//* Put your strategy logic below *//
/////////////////////////////////////
//short if: inside bar and bearish & below 50 ema & price falls below low of inside bar. Opposite for long. on 4H TF

// Inside Bar
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

f_priorBarsSatisfied(_objectToEval, _numOfBarsToLookBack) => 
    returnVal = false
    for i = 0 to _numOfBarsToLookBack
        if (_objectToEval[i] == true)
            returnVal = true

i_numLookbackBars = input(2,title="Lookback for Inside Bar")



// This source code is subject to the terms of the GNU License 2.0 at https://www.gnu.org/licenses/old-licenses/gpl-2.0.en.html
// © cma

//@version=5
//indicator('Inside Bar Ind/Alert', overlay=true)

bullishBar = 1
bearishBar = -1

isInside() =>
    previousBar = 1
    bodyStatus = close >= open ? 1 : -1
    isInsidePattern = high < high[previousBar] and low > low[previousBar]

    isInsidePattern ? bodyStatus : 0

barcolor(isInside() == bullishBar ? color.green : na)
barcolor(isInside() == bearishBar ? color.red : na)

// When is bullish bar paint green
plotshape(isInside() == bullishBar, style=shape.triangleup, location=location.abovebar, color=color.new(color.green, 0))

// When is bearish bar paint red
plotshape(isInside() == bearishBar, style=shape.triangledown, location=location.belowbar, color=color.new(color.red, 0))

isInsideBarMade = isInside() == bullishBar or isInside() == bearishBar

alertcondition(isInsideBarMade, title='Inside Bar', message='Inside Bar came up!')

i_srcInsideBarLong = input.source(close, title = "_____ falls above HIGH of inside bar (Long condition)")
i_srcInsideBarShort = input.source(close, title = "_____ falls below LOW of inside bar (Short condition)")


//if: inside bar and falls below low of inside bar. I think.
insideBarLongEntry = f_priorBarsSatisfied(isInside() == bullishBar,i_numLookbackBars) and i_srcInsideBarLong > high[i_numLookbackBars]     //isInside() == bullishBar
insideBarShortEntry = f_priorBarsSatisfied(isInside() == bearishBar,i_numLookbackBars)  and i_srcInsideBarShort < low[i_numLookbackBars]    //isInside() == bearishBar


// EMA
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

i_src = input.source(close, title = "EMA Source")
i_emaLength = input(50,title="EMA Length")
ema = ta.ema(i_src, i_emaLength)
emaPlot = plot(series=ema,color=color.blue, linewidth=2)

emaLongEntry = i_src > ema
emaShortEntry = i_src < ema

//////////////////////////////////////
//* Put your strategy rules below *//
/////////////////////////////////////

longCondition = insideBarLongEntry and emaLongEntry
shortCondition = insideBarShortEntry and emaShortEntry
//define as 0 if do not want to use
closeLongCondition = 0
closeShortCondition = 0


// ADX
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

adxEnabled = input.bool(defval = false , title = "Average Directional Index (ADX)", tooltip = "", group ="ADX" ) 
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing", group="ADX")
adxdilen = input(14, title="DI Length", group="ADX")
adxabove = input(25, title="ADX Threshold", group="ADX")

adxdirmov(len) =>
	adxup = ta.change(high)
	adxdown = -ta.change(low)
	adxplusDM = na(adxup) ? na : (adxup > adxdown and adxup > 0 ? adxup : 0)
	adxminusDM = na(adxdown) ? na : (adxdown > adxup and adxdown > 0 ? adxdown : 0)
	adxtruerange = ta.rma(ta.tr, len)
	adxplus = fixnan(100 * ta.rma(adxplusDM, len) / adxtruerange)
	adxminus = fixnan(100 * ta.rma(adxminusDM, len) / adxtruerange)
	[adxplus, adxminus]
adx(adxdilen, adxlen) =>
	[adxplus, adxminus] = adxdirmov(adxdilen)
	adxsum = adxplus + adxminus
	adx = 100 * ta.rma(math.abs(adxplus - adxminus) / (adxsum == 0 ? 1 : adxsum), adxlen)

adxsig = adxEnabled ? adx(adxdilen, adxlen) : na
isADXEnabledAndAboveThreshold = adxEnabled ? (adxsig > adxabove) : true

//Backtesting Time Period (Input.time not working as expected as of 03/30/2021.  Giving odd start/end dates
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
useStartPeriodTime = input.bool(true, 'Start', group='Date Range', inline='Start Period')
startPeriodTime = input(timestamp('1 Jan 2019'), '', group='Date Range', inline='Start Period')
useEndPeriodTime = input.bool(true, 'End', group='Date Range', inline='End Period')
endPeriodTime = input(timestamp('31 Dec 2030'), '', group='Date Range', inline='End Period')

start = useStartPeriodTime ? startPeriodTime >= time : false
end = useEndPeriodTime ? endPeriodTime <= time : false
calcPeriod = true

// Trade Direction 
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tradeDirection = input.string('Long and Short', title='Trade Direction', options=['Long and Short', 'Long Only', 'Short Only'], group='Trade Direction')

// Percent as Points
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)

// Take profit 1
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp1 = input.float(title='Take Profit 1 - Target %', defval=10.5, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 1')
q1 = input.int(title='% Of Position', defval=25, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 1')

// Take profit 2
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp2 = input.float(title='Take Profit 2 - Target %', defval=11, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 2')
q2 = input.int(title='% Of Position', defval=25, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 2')

// Take profit 3
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp3 = input.float(title='Take Profit 3 - Target %', defval=11.5, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 3')
q3 = input.int(title='% Of Position', defval=25, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 3')

// Take profit 4
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp4 = input.float(title='Take Profit 4 - Target %', defval=12, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit')

/// Stop Loss
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
stoplossPercent = input.float(title='Stop Loss (%)', defval=4, minval=0.01, group='Stop Loss') * 0.01
slLongClose = close < strategy.position_avg_price * (1 - stoplossPercent)
slShortClose = close > strategy.position_avg_price * (1 + stoplossPercent)

/// Leverage
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
leverage = input.float(1, 'Leverage', step=.5, group='Leverage')
contracts = math.min(math.max(.000001, strategy.equity / close * leverage), 1000000000)


/// Trade State Management
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

isInLongPosition = strategy.position_size > 0
isInShortPosition = strategy.position_size < 0

/// ProfitView Alert Syntax String Generation
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

alertSyntaxPrefix = input.string(defval='CRYPTANEX_99FTX_Strategy-Name-Here', title='Alert Syntax Prefix', group='ProfitView Alert Syntax')
alertSyntaxBase = alertSyntaxPrefix + '\n#' + str.tostring(open) + ',' + str.tostring(high) + ',' + str.tostring(low) + ',' + str.tostring(close) + ',' + str.tostring(volume) + ','


/// Trade Execution
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

longConditionCalc = (longCondition and isADXEnabledAndAboveThreshold)
shortConditionCalc = (shortCondition and isADXEnabledAndAboveThreshold)

if calcPeriod
    if longConditionCalc and tradeDirection != 'Short Only' and isInLongPosition == false
        strategy.entry('Long', strategy.long, qty=contracts)

        alert(message=alertSyntaxBase + 'side:long', freq=alert.freq_once_per_bar_close)

    if shortConditionCalc and tradeDirection != 'Long Only' and isInShortPosition == false
        strategy.entry('Short', strategy.short, qty=contracts)

        alert(message=alertSyntaxBase + 'side:short', freq=alert.freq_once_per_bar_close)
    
    //Inspired from Multiple %% profit exits example by adolgo https://www.tradingview.com/script/kHhCik9f-Multiple-profit-exits-example/
    strategy.exit('TP1', qty_percent=q1, profit=per(tp1))
    strategy.exit('TP2', qty_percent=q2, profit=per(tp2))
    strategy.exit('TP3', qty_percent=q3, profit=per(tp3))
    strategy.exit('TP4', profit=per(tp4))

    strategy.close('Long', qty_percent=100, comment='SL Long', when=slLongClose)
    strategy.close('Short', qty_percent=100, comment='SL Short', when=slShortClose)

    strategy.close_all(when=closeLongCondition or closeShortCondition, comment='Close Postion')

/// Dashboard
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
// Inspired by https://www.tradingview.com/script/uWqKX6A2/ - Thanks VertMT

showDashboard = input.bool(group="Dashboard", title="Show Dashboard", defval=false)

f_fillCell(_table, _column, _row, _title, _value, _bgcolor, _txtcolor) =>
    _cellText = _title + "\n" + _value
    table.cell(_table, _column, _row, _cellText, bgcolor=_bgcolor, text_color=_txtcolor, text_size=size.auto)

// Draw dashboard table
if showDashboard
    var bgcolor = color.new(color.black,0)
    
    // Keep track of Wins/Losses streaks
    newWin  = (strategy.wintrades  > strategy.wintrades[1]) and (strategy.losstrades == strategy.losstrades[1]) and (strategy.eventrades == strategy.eventrades[1])
    newLoss = (strategy.wintrades == strategy.wintrades[1]) and (strategy.losstrades  > strategy.losstrades[1]) and (strategy.eventrades == strategy.eventrades[1])

    varip int winRow     = 0
    varip int lossRow    = 0
    varip int maxWinRow  = 0
    varip int maxLossRow = 0

    if newWin
        lossRow := 0
        winRow := winRow + 1
    if winRow > maxWinRow
        maxWinRow := winRow
        
    if newLoss
        winRow := 0
        lossRow := lossRow + 1
    if lossRow > maxLossRow
        maxLossRow := lossRow


    // Prepare stats table
    var table dashTable = table.new(position.bottom_right, 1, 15, border_width=1)
    
   
    if barstate.islastconfirmedhistory
        // Update table
        dollarReturn = strategy.netprofit
        f_fillCell(dashTable, 0, 0, "Start:", str.format("{0,date,long}", strategy.closedtrades.entry_time(0)) , bgcolor, color.white) // + str.format(" {0,time,HH:mm}", strategy.closedtrades.entry_time(0)) 
        f_fillCell(dashTable, 0, 1, "End:", str.format("{0,date,long}", strategy.opentrades.entry_time(0)) , bgcolor, color.white) // + str.format(" {0,time,HH:mm}", strategy.opentrades.entry_time(0))
        _profit = (strategy.netprofit / strategy.initial_capital) * 100
        f_fillCell(dashTable, 0, 2, "Net Profit:", str.tostring(_profit, '##.##') + "%", _profit > 0 ? color.green : color.red, color.white)
        _numOfDaysInStrategy = (strategy.opentrades.entry_time(0) - strategy.closedtrades.entry_time(0)) / (1000 * 3600 * 24)
        f_fillCell(dashTable, 0, 3, "Percent Per Day", str.tostring(_profit / _numOfDaysInStrategy, '#########################.#####')+"%", _profit > 0 ? color.green : color.red, color.white)
        _winRate = ( strategy.wintrades / strategy.closedtrades ) * 100
        f_fillCell(dashTable, 0, 4, "Percent Profitable:", str.tostring(_winRate, '##.##') + "%", _winRate < 50 ? color.red : _winRate < 75 ? #999900 : color.green, color.white)
        f_fillCell(dashTable, 0, 5, "Profit Factor:", str.tostring(strategy.grossprofit / strategy.grossloss,  '##.###'), strategy.grossprofit > strategy.grossloss ? color.green : color.red, color.white)
        f_fillCell(dashTable, 0, 6, "Total Trades:", str.tostring(strategy.closedtrades), bgcolor, color.white)
        f_fillCell(dashTable, 0, 8, "Max Wins In A Row:", str.tostring(maxWinRow, '######') , bgcolor, color.white)
        f_fillCell(dashTable, 0, 9, "Max Losses In A Row:", str.tostring(maxLossRow, '######') , bgcolor, color.white)

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