Estratégia de acompanhamento de tendências baseada em oscilador suavizado


Data de criação: 2023-12-27 15:41:37 última modificação: 2023-12-27 15:41:37
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Estratégia de acompanhamento de tendências baseada em oscilador suavizado

Visão geral

A estratégia baseia-se em indicadores de flutuação suave para identificar tendências de preços e para negociar de forma a seguir a tendência. Fazer um overhead quando o preço quebra a linha de indicador e fazer um short head quando o preço cai abaixo da linha de indicador.

Princípio da estratégia

A estratégia usa um indicador de smoothed oscillation personalizado para identificar a tendência do preço. O indicador calcula o preço de reversão de venda de linha K atual, ou seja, o preço teórico que pode fazer com que os ganhos e perdas e a trajetória do gráfico se reversem.

A estratégia usa a linha de ponta como sinal de construção de posição. Faça mais quando o preço quebra a linha de ponta e faça falta quando o preço cai abaixo da linha de ponta. A linha de parada é definida como uma determinada porcentagem do preço de entrada para bloquear os lucros e controlar o risco.

Vantagens estratégicas

  1. Melhor desempenho de retrospectiva usando indicadores personalizados para identificar tendências
  2. O uso de rastreamento de tendências, em grande parte de acordo com a teoria de negociação de tendências quantitativas
  3. A configuração de stop loss favorece o controle de risco

Análise de Riscos

  1. Indicadores de retrocesso que podem levar a fracasso da estratégia
  2. A base de um único indicador pode gerar sinais errados
  3. Há espaço para otimização nas configurações de stop loss, podendo ocorrer overstop

Direção de otimização

  1. Considere a combinação de outros indicadores para filtrar os sinais de negociação, tais como Brinks, RSI etc.
  2. Teste diferentes configurações de parâmetros do indicador
  3. Teste e otimização de métodos de contenção de perdas
  4. Mais dados de testes em diferentes variedades e ciclos

Resumir

A estratégia tem uma visão geral clara, com indicadores personalizados para identificar tendências e fazer transações de forma a acompanhar as tendências. De acordo com os resultados da retrospectiva, a estratégia tem um bom desempenho e tem um certo potencial de uso no mercado.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-12-19 00:00:00
end: 2023-12-26 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/

// © TraderHalai
// This is a backtest of the Smoothed Heikin Ashi Trend indicator, which computes the reverse candle close price required to flip a heikin ashi trend from red to green and vice versa. Original indicator can be found on the scripts section of my profile.

// Default testing parameters are 10% of equity position size, with a 1% stop loss on short and long strategy.opentrades.commission

// This particular back test uses this indicator as a Trend trading tool with a tight stop loss. The equity curve as tested seems promising but requires further work to refine. Note in an actual trading setup, you may wish to use this with volatilty filters as most of the losses are in sideways, low volatility markets.


//@version=5
strategy("Smoothed Heikin Ashi Trend on Chart - TraderHalai BACKTEST", " SHA Trend - BACKTEST", overlay=true)
//Inputs

i_useSmooth =       input ( true, "Use smoothing Heikin Ashi")
i_smoothingMethod = input.string("SMA", "Method", options=["SMA", "EMA", "HMA", "VWMA", "RMA"])
i_smoothingPeriod = input ( 10, "Smoothing period")

i_infoBox   =       input ( true, "Show Info Box"        )
i_decimalP  =       input ( 2,    "Prices Decimal Places") 
i_boxOffSet =       input ( 5,    "Info Box Offset"      )
i_repaint   =       input (false,  "Repaint -  Keep on for live / Off for backtest")

i_longLossPerc = input.float(title="Long Stop Loss (%)",minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

i_shortLossPerc = input.float(title="Short Stop Loss (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01


timeperiod = timeframe.period

//Security functions to avoid repaint, as per PineCoders
f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on)
f_security(_symbol, _res, _src, _repaint) => request.security(_symbol, _res, _src[_repaint ? 0 : barstate.isrealtime ? 1 : 0])[_repaint ? 0 : barstate.isrealtime ? 0 : 1]
f_secSecurity2(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1])


candleClose = f_security(syminfo.tickerid, timeperiod, close, i_repaint)
candleOpen = f_security(syminfo.tickerid, timeperiod, open, i_repaint)
candleLow = f_security(syminfo.tickerid, timeperiod, low, i_repaint)
candleHigh = f_security(syminfo.tickerid, timeperiod, high, i_repaint)

haTicker = ticker.heikinashi(syminfo.tickerid)
haClose = f_security(haTicker, timeperiod, close, i_repaint)
haOpen = f_security(haTicker, timeperiod, open, i_repaint)
haLow = f_security(haTicker, timeperiod, low, i_repaint)
haHigh= f_security(haTicker, timeperiod, high, i_repaint)


reverseClose = (2 * (haOpen[1] + haClose[1])) - candleHigh - candleLow - candleOpen

if(reverseClose < candleLow)
    reverseClose := (candleLow + reverseClose) / 2

if(reverseClose > candleHigh)
    reverseClose := (candleHigh + reverseClose) / 2
    
//Smoothing
    
smaSmoothed = ta.sma(reverseClose, i_smoothingPeriod)
emaSmoothed = ta.ema(reverseClose, i_smoothingPeriod)
hmaSmoothed = ta.hma(reverseClose, i_smoothingPeriod)
vwmaSmoothed = ta.vwma(reverseClose, i_smoothingPeriod)
rmaSmoothed = ta.rma(reverseClose, i_smoothingPeriod)

shouldApplySmoothing = i_useSmooth and i_smoothingPeriod > 1 

smoothedReverseClose = reverseClose

if(shouldApplySmoothing)
    if(i_smoothingMethod == "SMA")
        smoothedReverseClose := smaSmoothed
    else if(i_smoothingMethod == "EMA")
        smoothedReverseClose := emaSmoothed
    else if(i_smoothingMethod == "HMA")
        smoothedReverseClose := hmaSmoothed
    else if(i_smoothingMethod == "VWMA")
        smoothedReverseClose := vwmaSmoothed
    else if(i_smoothingMethod == "RMA")
        smoothedReverseClose := rmaSmoothed
    else 
        smoothedReverseClose := reverseClose // Default to non-smoothed for invalid smoothing type
    
haBull = candleClose >= smoothedReverseClose
haCol = haBull ? color.green : color.red


//Overall trading strategy
if(ta.crossover(candleClose, smoothedReverseClose))
    strategy.entry("LONG", strategy.long, stop=smoothedReverseClose)
else
    strategy.cancel("LONG")

if(ta.crossunder(candleClose, smoothedReverseClose))
    strategy.entry("SHORT", strategy.short, stop=smoothedReverseClose)
else
    strategy.cancel("SHORT")
    

longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - i_longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + i_shortLossPerc)



plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longStopPrice : na,
     color=color.red, style=plot.style_cross,
     linewidth=2, title="Long Stop Loss")
plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortStopPrice : na,
     color=color.red, style=plot.style_cross,
     linewidth=2, title="Short Stop Loss")
     
plot(smoothedReverseClose, color=haCol)

if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="XL STP", stop=longStopPrice)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="XS STP", stop=shortStopPrice)