Estratégia de negociação quantitativa automatizada baseada na barra interna e na média móvel
Autora:ChaoZhang, Data: 21-12-2023 11:39:37Tags:
Resumo
A ideia central desta estratégia é combinar padrões de barra interna e indicadores de média móvel para implementar a negociação automatizada. Quando um padrão de barra interna aparece, ele indica que a tendência atual pode estar se revertendo. Neste ponto, usamos a posição da linha média móvel para determinar a direção final da negociação.
Princípio da estratégia
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Identificar padrões de barra interna. Uma barra interna refere-se a um castiçal onde tanto o alto quanto o baixo estão dentro do corpo real da barra anterior. Com base na cor do corpo real, podemos julgar se é uma barra interna de alta ou baixa.
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Verifique a posição da linha média móvel. Quando uma barra interna é encontrada, se o preço estiver acima da linha média móvel, é um sinal de alta. Se o preço estiver abaixo da linha média móvel, é um sinal de baixa.
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Combine o padrão da barra interna e o sinal da média móvel para determinar a direção final da negociação.
Vantagens da estratégia
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A combinação de indicadores técnicos e padrões de preços melhora a precisão das decisões de negociação.
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As próprias barras internas contêm fortes sinais de reversão de preços que podem identificar pontos de reversão da tendência precocemente.
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A média móvel filtra algum ruído e evita ser pego em oscilações de faixa.
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A negociação totalmente automatizada reduz muito o custo de tempo e esforço da negociação manual.
Riscos da estratégia e soluções
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Quando os preços oscilam em torno da linha da média móvel, podem aparecer mais sinais falsos, levando ao excesso de negociação.
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Esta estratégia funciona melhor em mercados com tendências claras. O desempenho pode sofrer em mercados oscilantes. Indicadores de tendência como o ADX podem ser adicionados para controlar a ativação do algoritmo.
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A redução dos parâmetros ou a otimização dos métodos de cálculo da média móvel podem reduzir o atraso.
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O risco de grandes drawdowns é considerável. O stop loss pode controlar o risco de queda.
Orientações para a otimização da estratégia
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Otimizar os parâmetros do período de determinação da barra interna para encontrar a melhor combinação.
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Tente diferentes tipos de médias móveis, como EMA e SMA, para decidir o mais adequado.
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Adicionar indicadores auxiliares como MACD e KDJ para enriquecer os sinais de negociação e melhorar a precisão.
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Incorporar indicadores de filtragem como ADX e ATR para controlar a ativação do algoritmo em ambientes de mercado inadequados.
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Otimizar a gestão das posições, como o dimensionamento baseado no risco, o dimensionamento de retração, etc., para controlar melhor o risco e obter rendimentos mais elevados.
Conclusão
Esta estratégia implementa uma solução de negociação quantitativa totalmente automatizada através do rastreamento dinâmico de sinais de barra interna e indicadores de média móvel. A geração de sinal é simples e clara para fácil compreensão e rastreamento.
/*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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