Estratégia de avanço de momentum baseada em média móvel e julgamento de ciclo
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia calcula a média das EMAs de diferentes períodos para determinar em que fase do ciclo está o mercado atual e, em combinação com o ATR, faz um julgamento de ruptura para obter negociações de seguimento de tendências de alta probabilidade.
Princípio da estratégia
- Calcule a linha de 5 dias, a linha de 20 dias, a linha de 40 dias e a linha média de 3 EMAs
- Comparando a relação de magnitude entre as três medianas, pode-se concluir que o mercado está atualmente em uma das seis fases diferentes do ciclo.
- A linha de 5 dias > 20 dias > 40 dias é o primeiro ciclo.
- A linha de 20 dias > a linha de 5 dias > a linha de 40 dias é o segundo ciclo. ……
- Depois de determinar o período, calcular o indicador ATR e definir o múltiplo ATR como padrão de ruptura
- Um sinal de compra é gerado quando o preço supera o ATR trailing stop do BAR anterior
- O ATR trailing stop é gerado quando o preço desce um BAR
- Com este conjunto de julgamentos, é possível obter transações de seguimento de tendências com alta probabilidade.
Vantagens estratégicas
- O juízo de ciclo aumenta a confiabilidade do sinal
Ao julgar as relações de grandeza entre as diferentes médias EMA, é possível avaliar com eficácia a fase do ciclo em que o mercado se encontra atualmente, evitando a produção de sinais errados em períodos impróprios.
- ATR detecta falhas de sinal
O indicador ATR é uma boa expressão da volatilidade do mercado, definindo um ATR de um certo número de vezes como um padrão de ruptura, que pode filtrar muitos falsos sinais de ruptura.
- Julgamentos de portfólio que formam oportunidades de negociação de alta probabilidade
A combinação orgânica do julgamento de ciclo e o julgamento de ruptura do ATR aumenta consideravelmente a probabilidade de geração de sinais, aumentando assim a probabilidade de lucratividade da transação.
Risco estratégico
- Parâmetros mais difíceis de otimizar
Uma vez que a estratégia contém vários parâmetros, a otimização é mais difícil, e a configuração inadequada de parâmetros pode afetar o desempenho da estratégia.
- Há um certo atraso
Quando o mercado muda rapidamente, a linha média EMA e o indicador ATR apresentam um certo atraso, o que pode gerar sinais errados ou oportunidades perdidas.
- Precisa de uma paralisação rigorosa
Qualquer indicador técnico é difícil de evitar completamente a produção de sinais errados, e é necessário definir um rigoroso stop loss para controlar o risco.
Direção de otimização da estratégia
- Parâmetros de otimização
Optimização de parâmetros com dados históricos mais ricos para encontrar a melhor combinação de parâmetros.
- Aumentar a adaptabilidade
Pode-se considerar ajustar automaticamente os parâmetros do ATR de acordo com a volatilidade do mercado, aumentando a capacidade de adaptação da estratégia.
- Combinado com outros indicadores
Pode-se tentar combinar oscilação, volume de tráfego e outros indicadores para auxiliar o julgamento e melhorar a qualidade do sinal.
Resumir
A estratégia usa o ciclo de julgamento da linha média da EMA e o indicador ATR para definir padrões de ruptura de dinâmica e realizar transações de seguimento de tendências de alta probabilidade. Tem vantagens como o ciclo de julgamento, filtragem de falsos sinais e melhoria da qualidade do sinal. Mas também existe a dificuldade de otimização de parâmetros e o risco de atraso.
/*backtest
start: 2024-01-15 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
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/
// © kgynofomo
//@version=5
strategy(title="[Salavi] | Andy Advance Pro Strategy",overlay = true)
ema_short = ta.ema(close,5)
ema_middle = ta.ema(close,20)
ema_long = ta.ema(close,40)
cycle_1 = ema_short>ema_middle and ema_middle>ema_long
cycle_2 = ema_middle>ema_short and ema_short>ema_long
cycle_3 = ema_middle>ema_long and ema_long>ema_short
cycle_4 = ema_long>ema_middle and ema_middle>ema_short
cycle_5 = ema_long>ema_short and ema_short>ema_middle
cycle_6 = ema_short>ema_long and ema_long>ema_middle
bull_cycle = cycle_1 or cycle_2 or cycle_3
bear_cycle = cycle_4 or cycle_5 or cycle_6
// label.new("cycle_1")
// bgcolor(color=cycle_1?color.rgb(82, 255, 148, 60):na)
// bgcolor(color=cycle_2?color.rgb(82, 255, 148, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_3?color.rgb(82, 255, 148, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_4?color.rgb(255, 82, 82, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_5?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_6?color.rgb(255, 82, 82, 60):na)
// Inputs
a = input(2, title='Key Vaule. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(7, title='ATR Period')
h = false
xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR
src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close
xATRTrailingStop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2
pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3
xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue
ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = ta.crossover(xATRTrailingStop, ema)
buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below
barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop
atr = ta.atr(14)
atr_length = input.int(25)
atr_rsi = ta.rsi(atr,atr_length)
atr_valid = atr_rsi>50
long_condition = buy and bull_cycle and atr_valid
short_condition = sell and bear_cycle and atr_valid
Exit_long_condition = short_condition
Exit_short_condition = long_condition
if long_condition
strategy.entry("Andy Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy Buy Here")
if Exit_long_condition
strategy.close("Andy Buy",comment="Andy Buy Out")
// strategy.entry("Andy fandan Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy 翻單 short Here")
// strategy.close("Andy fandan Buy",comment="Andy short Out")
if short_condition
strategy.entry("Andy Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy short Here")
// strategy.exit("STR","Long",stop=longstoploss)
if Exit_short_condition
strategy.close("Andy Short",comment="Andy short Out")
// strategy.entry("Andy fandan Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy 翻單 Buy Here")
// strategy.close("Andy fandan Short",comment="Andy Buy Out")
inLongTrade = strategy.position_size > 0
inLongTradecolor = #58D68D
notInTrade = strategy.position_size == 0
inShortTrade = strategy.position_size < 0
// bgcolor(color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
plotshape(close!=0,location = location.bottom,color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
plotshape(long_condition, title='Buy', text='Andy Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(short_condition, title='Sell', text='Andy Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
//atr > close *0.01* parameter