Segurança de transações

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-22 17:10:55
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Resumo

Esta estratégia combina o Super Trend, Pivot Points e Average True Range (ATR) para formar uma linha de stop loss dinâmica e o indicador Average Directional Movement Index (ADX) para julgar e rastrear tendências.

Princípio

O Super Trend combinado com Pivot Points e ATR stop loss julga a direção do preço quebrando a linha de stop loss dinâmica para determinar a direção de abertura. Ao mesmo tempo, o indicador ADX julga a força da tendência e só emite sinais de negociação quando a tendência é forte o suficiente.

Especificamente, os Pontos Pivô primeiro obtêm o mais recente suporte e resistência e, em seguida, formam um preço médio dinâmico com a média aritmética dos dois dias anteriores. Em seguida, o ATR é calculado e multiplicado pelo fator ATR e, em seguida, adicionado ou subtraído do preço médio dinâmico para obter os trilhos superior e inferior. Quando o preço atravessa o trilho superior, é alcista. Quando atravessa o trilho inferior, é baixa. O indicador ADX julga a força da tendência e só participa da negociação quando a tendência é suficientemente forte.

A linha de stop loss será ajustada dinamicamente de acordo com o último preço e o valor ATR, o que pode acompanhar a tendência muito bem.

Análise das vantagens

A estratégia apresenta as seguintes vantagens:

Utilize o indicador Super Trend para acompanhar a direcção da tendência para evitar o bloqueio dos lucros por oscilações dos mercados.
Com a ajuda do indicador ADX para avaliar a força da tendência, evite erros na negociação durante a consolidação.
A linha de stop loss é ajustada dinamicamente para maximizar os lucros do lock-in.
Combine o RSI para evitar compras e vendas excessivas.
Em geral, a configuração do parâmetro da estratégia é razoável. A seleção do dframe considera a continuidade. A configuração do take profit e stop loss também é boa.

Análise de riscos

A estratégia apresenta também alguns riscos:

Os indicadores Super Trend e MA podem emitir sinais conflitantes.
O indicador ADX está definido em 14 ciclos, o que não é suficientemente sensível a eventos repentinos.
O parâmetro RSI está definido como padrão, o que pode não evitar completamente a sobrecompra e a sobrevenda.
Não foi considerado o impacto de eventos súbitos, tais como grandes notícias más/boas.

Soluções correspondentes:

Ajustar o ciclo MA para corresponder ao indicador Super Trend.
Tente encurtar o ciclo de ADX para aumentar a sensibilidade a eventos repentinos.
Otimizar os parâmetros do RSI para encontrar valores ideais.
Adicione o módulo de filtro de notícias para evitar grandes comunicados de imprensa.

Optimização

A estratégia pode também ser otimizada nos seguintes aspectos:

Adicione um modelo de aprendizagem de máquina para julgar a tendência, tornando as decisões comerciais mais inteligentes.
Tente introduzir indicadores emocionais alternativos em vez de ADX para julgar a força da tendência.
Aumentar o módulo de stop loss adaptativo para tornar o stop loss mais dinâmico e preciso.
Extrair mais recursos com a tecnologia de aprendizagem profunda para otimizar a estratégia geral.
Usar linguagens avançadas como Python para o desenvolvimento de estratégias para aumentar a escalabilidade da estratégia.

Resumo

No geral, esta estratégia é muito prática. O núcleo é acompanhar a direção da corrida da tendência e participar quando a tendência é forte o suficiente. A configuração de stop loss e take profit também é muito adequada para maximizar o bloqueio de lucros, evitando perdas. Claro, ainda há muito espaço para otimização. Adicionar a tecnologia de aprendizado de máquina e aprendizado profundo tornará a estratégia mais eficaz e expansível.

/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bendre ADX STrend", overlay = true)

///////////////////////////
// SuperTrend + Pivot Point
//////////////////////////

src =  input(close, title="EMA Source")
PPprd = input(defval = 2, title="Pivot Point Period")
AtrFactor=input(defval = 2, title = "ATR Factor")
AtrPd=input(defval = 21, title = "ATR Period")

StartDate = input(timestamp("1 Dec 2023"), title="Start Date")
EndDate = input(timestamp("12 Jan 2024"), title="End Date")
window()  => true

var float ph = na
var float pl = na
ph := ta.pivothigh(PPprd, PPprd)
pl :=ta.pivotlow(PPprd, PPprd)

float center = na
center := center[1]
// float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : 0.0
float lastpp = na(ph) ? na(pl) ? na : pl : ph

if lastpp > 0
    if na(center)
        center := lastpp
    else
        center := (center * 2 + lastpp) / 3

Up = center - (AtrFactor * ta.atr(AtrPd))
Dn = center + (AtrFactor * ta.atr(AtrPd))

var float TUp = na
var float TDown = na
Trend = 0
TUp := close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn
Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1)
Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown

// Lines
linecolor = Trend == 1 and nz(Trend[1]) == 1 ? color.lime : Trend == -1 and nz(Trend[1]) == -1 ? color.red : na
plot(Trailingsl, color = linecolor ,  linewidth = 2, title = "PP SuperTrend")

bsignalSSPP = close > Trailingsl
ssignalSSPP = close < Trailingsl


///////
// ADX
//////

lenADX = 14
th = 14
TrueRange = math.max(math.max(high-low, math.abs(high-nz(close[1]))), math.abs(low-nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high-nz(high[1]) > nz(low[1])-low ? math.max(high-nz(high[1]), 0): 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1])-low > high-nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1])-low, 0): 0
SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - (nz(SmoothedTrueRange[1])/lenADX) + TrueRange
SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1])/lenADX) + DirectionalMovementPlus
SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1])/lenADX) + DirectionalMovementMinus
DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = math.abs(DIPlus-DIMinus) / (DIPlus+DIMinus)*100
ADX = ta.sma(DX, lenADX)


//////
// MA
/////

lenMA = 21
srcMA = input(close, title="Source")
// offsetMA = input(title="Offset", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500)
offsetMA = input(0, title="Offset")
outMA = ta.sma(srcMA, lenMA)

//
// RSI
//
length = input( 14 )
overSold = input( 30 )
overBought = input( 65 )
price = close
vrsi = ta.rsi(price, length)

//
// DMI - Direction Movement Index
// 
[diplus1, diminus1, adx] = ta.dmi(14, 14)

// Buy - Sell Entries
buy = bsignalSSPP and outMA < close and ADX > th
sell = ssignalSSPP 


if (buy and vrsi > overBought and adx > 19)
    // .order // Tuned version
    strategy.entry("Buy", strategy.long, when = window())
    // strategy.close("Sell", "close Sell")

if (sell) and (strategy.position_size > 0)
    // strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.close("Buy", "Close Buy")

if(sell and vrsi < overSold and adx > 25)
    strategy.entry("Sell", strategy.short, when = window())

if ( ta.crossover( diminus1, diplus1) or ((buy) and (strategy.position_size > 0)) )
    strategy.close("Sell", "close Sell")

// if(sell) and (diminus1 > diplus1) and adx > 23 and adx > adx[1] and (vrsi < overSold)
//     strategy.entry("Sell", strategy.short, when = window())

// if (strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(diminus1, adx)) or (strategy.position_size > 0  and (buy))
//     strategy.close("Sell", "close Sell")

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