Estratégia de média móvel de ruptura em espiral ascendente
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia combina o indicador de espiral e o indicador de taxa de diferença para gerar um sinal de compra quando o preço quebra a linha de trajetória superior e a linha média. Da mesma forma, quando o preço quebra a linha de trajetória inferior e a linha média, gera um sinal de venda. A estratégia usa o espiral para determinar a direção da tendência do preço e usa o indicador de taxa de diferença para detectar a energia do preço, gerando um sinal de negociação com base em dois indicadores simultaneamente confirmados, resultando em melhores chances de vitória.
Princípio da estratégia
A estratégia baseia-se em dois indicadores:
Canais de espiral: Calcula a linha de baixa para determinar a direção da tendência do preço. Quando o preço se eleva, ele sobe, quando ele desce, ele desce.
O indicador de taxa de diferença (ROC): detecta se o preço está acelerando e é usado para determinar a dinâmica de preços. ROC maior do que um valor positivo significa que o preço está acelerando para cima e menor do que um valor negativo significa que o preço está acelerando para baixo.
A lógica para gerar um sinal de venda também é semelhante. Quando a espiral e o indicador de taxa de diferença emitem sinais de compra em simultâneo, os preços devem simultaneamente romper o rack e mostrar sinais de aceleração ascendente.
Essa combinação pode aumentar a confiabilidade dos sinais e evitar negociações cegas sem uma tendência clara.
Vantagens estratégicas
Compreendendo a tendência dos preços e a dinâmica, os sinais são mais confiáveis e a taxa de vitória é mais alta.
Através da otimização de parâmetros, é possível ajustar a frequência de negociação da estratégia. Por exemplo, ajustar os parâmetros do indicador de taxa de diferença para controlar a sensibilidade da abertura de posições.
O uso de stop loss para controlar perdas individuais. Os parâmetros podem ser configurados de forma personalizada.
O mecanismo de readmissão pode acompanhar as tendências e aumentar ainda mais a rentabilidade.
Risco estratégico
“O que eu tenho que dizer é que, se você não tiver uma empresa, você perderá algumas oportunidades de negócios e a sua rentabilidade será limitada”.
As estratégias de ruptura são facilmente prendidas. Quando o preço se inverte, pode haver grandes perdas.
A configuração inadequada dos parâmetros pode causar sinais de negociação muito frequentes ou escassos.
A parada de percentual fixo não pode evitar completamente a ocorrência de perdas individuais maiores.
Direção de otimização da estratégia
Testar os parâmetros do indicador de taxa de diferença para encontrar a melhor combinação de parâmetros.
Testar diferentes níveis de stop loss e equilibrar a taxa de ganho-perda e a taxa de vitória.
Adicionar filtros de outros indicadores, como indicadores de potência, indicadores de vibração, etc., para melhorar a qualidade do sinal.
Testar diferentes mercados para encontrar as variedades mais adequadas para a estratégia.
Optimizar a estratégia de gerenciamento de posições, usando diferentes posições em diferentes condições de mercado.
Resumir
A estratégia combina o uso de uma espiral e um indicador de taxa de diferença para determinar a tendência e a dinâmica dos preços, e a capacidade de manter o lucro por meio de reentrada e otimização de parâmetros, ao mesmo tempo em que garante a qualidade do sinal de negociação. O controle de risco baseado em um parâmetro de perda de porcentagem fixo pode ser otimizado ainda mais.
/*backtest
start: 2024-01-07 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("SSL Chaikin BF 🚀", overlay=true, precision=2, 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 ///////////////
_0 = input(false, "════════ Test Period ═══════")
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(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
/////////////// Chaikin MF ///////////////
_1 = input(false, "═══════ Chaikin MF ═══════")
length = input(20, minval=1, title = "Chaikin SMA Length")
upperThreshold = input(0.04, step=0.01, title="Upper Threshold")
lowerThreshold = input(0.02, step=0.01, title="Lower Threshold")
ad = close==high and close==low or high==low ? 0 : ((2*close-low-high)/(high-low))*volume
mf = sum(ad, length) / sum(volume, length)
/////////////// SSL Channels ///////////////
_2 = input(false, "═════════ SSL ══════════")
len1=input(title="SMA Length 1", defval=12)
len2=input(title="SMA Length 2", defval=13)
smaHigh = sma(high, len1)
smaLow = sma(low, len2)
Hlv = 0
Hlv := close > smaHigh ? 1 : close < smaLow ? -1 : Hlv[1]
sslDown = Hlv < 0 ? smaHigh : smaLow
sslUp = Hlv < 0 ? smaLow : smaHigh
///////////// Rate Of Change /////////////
_3 = input(false, "══════ Rate of Change ══════")
source = close
roclength = input(13, "ROC Length", minval=1)
pcntChange = input(4, "ROC % Change", 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 = sslUp > sslDown and isMoving() or crossover(mf, upperThreshold)
short = sslUp < sslDown and isMoving() or crossunder(mf, lowerThreshold)
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])
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
//////////////// Stop loss ///////////////
_4 = input(false, "════════ Stop Loss ═══════")
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
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, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("S SL", "S", stop=short_sl, when=since_shortEntry > 0)
/////////////// Plotting ///////////////
p1 = plot(sslDown, linewidth = 1, color=color.red)
p2 = plot(sslUp, linewidth = 1, color=color.lime)
fill(p1, p2, color = sslDown < sslUp ? color.lime : color.red, transp=80)
bgcolor(isMoving() ? long ? color.green : short ? color.red : na : color.white, transp=80)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30)
bgcolor(crossover(mf, upperThreshold) ? color.blue : crossunder(mf, lowerThreshold) ? color.orange : na, transp=30)