Estratégia de negociação de ruptura de momento
Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-04 10:55:31Tags:
Resumo
Esta é uma estratégia de negociação de ruptura baseada em momento. Ele usa médias móveis, ATR, RSI e outros indicadores para julgar as tendências e a volatilidade do mercado, combinados com configurações de stop loss / take profit rigorosas para negociação. A estratégia julga principalmente se os preços quebram ou caem abaixo das médias móveis mais a faixa ATR para gerar sinais de negociação.
Princípio da estratégia
Os principais pontos desta estratégia são:
-
Use a EMA para julgar a direção da tendência de preços.
-
ATR indica a volatilidade do mercado. ATR multiplicado por um coeficiente serve como o intervalo de stop loss. Isso pode efetivamente controlar a perda única.
-
O RSI indica o estado de sobrecompra/supervenda. As operações de ruptura sinalizadas pelo preço de stop loss e cruzamento da EMA devem ocorrer quando o RSI não estiver na zona de sobrecompra/supervenda. Isso evita uma falsa ruptura.
-
Usar os pontos altos/baixos do período anterior como base de lucro.
-
Regras estritas de stop loss/take profit.
O sinal de entrada é acionado quando o preço sai da faixa EMA mais o ATR stop loss. Para os sinais de alta, o preço precisa cruzar acima do ponto alto. Para os sinais de baixa, o preço precisa quebrar abaixo do ponto baixo.
Análise das vantagens
Vantagens desta estratégia:
-
Indicadores múltiplos evitam falhas e melhoram a precisão
-
ATR stop loss mantém as perdas a um nível razoável
-
O rastreamento dinâmico do lucro maximiza os lucros
-
Regras rigorosas facilitam o controlo dos riscos
-
Grande espaço de otimização dos indicadores e parâmetros para se adaptarem aos diferentes mercados
Análise de riscos
Riscos desta estratégia:
-
A rentabilidade correlaciona-se com a volatilidade do mercado. Os ganhos podem ser limitados se a tendência não for clara ou o ciclo for longo.
-
O preço de stop loss pode ser cortado antes de quebrar novamente.
3.Existe potencial para perseguir mercados em tendência.
Orientações de otimização
Ideias de otimização:
-
Ajustar os parâmetros MA e ATR para diferentes produtos e prazos.
-
Adicione mais indicadores como MACD, KDJ para overbought/oversold.
-
Ajustar dinamicamente o coeficiente ATR com base nos valores ATR em tempo real para paradas adaptativas.
-
Estabelecer sistemas combinados com vários intervalos de tempo.
-
Utilize o aprendizado de máquina para a otimização de parâmetros/indicadores para alcançar o melhor desempenho.
Resumo
Esta estratégia utiliza indicadores para julgamento e estritamente stop loss/take profit. Ela aproveita as médias móveis, ATR e RSI para determinar as tendências do mercado. Com controle de risco rigoroso, pode montar tendências enquanto gerencia riscos.
/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="UT Bot Strategy", overlay = true)
//CREDITS to HPotter for the orginal code. The guy trying to sell this as his own is a scammer lol.
// Inputs
emaLengh = input(2, title = "emaLengh")
a = input(3.0, title = "Key Vaule. 'This changes the sensitivity'")
c = input(10, title = "ATR Period")
h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")
emaLengh2 = input(9, title = "emaLengh show")
rate = input(0.00025, title = "波动率min")
rateMax = input(0.00045, title = "波动率max")
adx_length = input(20, title = "adx_length")
adx_min = input(14, title = "adx_min")
sma_length = input(11, title = "sma_length")
rsi_len = input(9, title = "rsi_len")
src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead = false) : close
// boll 通道----------------------------------------------------
length = input(20, minval=1)
mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
bbr = (src - lower)/(upper - lower)
// plot(upper, color = color.rgb(46, 59, 240), title="upper")
// plot(lower, color = color.rgb(46, 59, 240), title="lower")
// plot(bbr, "Bollinger Bands %B", color=#26A69A)
// band1 = hline(1, "Overbought", color=#787B86, linestyle=hline.style_dashed)
// hline(0.5, "Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
// band0 = hline(0, "Oversold", color=#787B86, linestyle=hline.style_dashed)
// fill(band1, band0, color=color.rgb(38, 166, 154, 90), title="Background")
// boll 通道----------------------------------------------------
// 线性回归 --------------------------------------------------------------
zlsma_length = input(title="zlsma-Length", type=input.integer, defval=50)
zlsma_offset = input(title="zlsma-Offset", type=input.integer, defval=0)
lsma = linreg(src, zlsma_length, zlsma_offset)
lsma2 = linreg(lsma, zlsma_length, zlsma_offset)
eq= lsma-lsma2
zlsma = lsma+eq
// plot(zlsma , color = color.rgb(243, 243, 14), title="zlsma",linewidth=3)
// 线性回归 --------------------------------------------------------------
// --------------------------------
rsi = rsi(src, 6)
// xHH = sma(high, sma_length)
// xLL = sma(low, sma_length)
// movevalue = (xHH - xLL) / 2
// xHHM = xHH + movevalue
// xLLM = xLL - movevalue
// plot(xHHM, color = color.rgb(208, 120, 219), title="xHHM")
// plot(xLLM, color = color.rgb(208, 120, 219), title="xLLM")
xATR = atr(c)
nLoss = a * xATR
xATRTrailingStop = 0.0
xATRTrailingStop := iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss),
iff(src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss),
iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), src - nLoss, src + nLoss)))
pos = 0
pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0)))
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue
ema = ema(src,emaLengh)
// sma = sma(src,emaLengh)
emaFast = ema(src,100)
emaSlow = ema(src,576)
emaShow = ema(src, emaLengh2)
// sma = sma(src, 8)
// [superTrend, dir] = supertrend(3, 200)
// 判断连续涨
[diplus, diminus, adx] = dmi(adx_length, adx_length)
above = crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = crossover(xATRTrailingStop, ema)
// above = ema == xATRTrailingStop
// below = xATRTrailingStop== ema
// smaabove = crossover(src, sma)
// smabelow = crossover(sma, src)
// smaabove = src > sma
// smabelow = sma > src
close_rate (n)=>
abs(close[n]-open[n])/min(close[n],open[n])
rate_val = close_rate(0)
rate_val1 = close_rate(1)
buy = src > xATRTrailingStop and above and src > zlsma and adx >adx_min
// and src>emaShow
// and rate_val < rate_val1*2 and rate_val >=rate_val1
// and rate_val1<rateMax
// and close[1]>open[1]
sell = src < xATRTrailingStop and below and src < zlsma and adx >adx_min
// and src<emaShow
// and rate_val < rate_val1*2 and rate_val >=rate_val1
// and rate_val1<rateMax
// and open[1]>close[1] and rate_val1 > rate
// buy = src > xATRTrailingStop
// sell = src < xATRTrailingStop
// plot(rate_val1 , color = color.red, title="rate_val1")
barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop
atrRsi = rsi(xATRTrailingStop,rsi_len)
// plot(emaFast , color = color.rgb(243, 206, 127), title="emaFast")
// plot(ema , color = color.rgb(47, 227, 27), title="ut-ema")
// plot(emaShow , color = color.rgb(47, 227, 27), title="ema9")
plot(xATRTrailingStop, color = color.rgb(233, 233, 232), title="xATRTrailingStop")
plotshape(buy, title = "Buy", text = 'Buy', style = shape.labelup, location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, size = size.tiny)
plotshape(sell, title = "Sell", text = 'Sell', style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= color.red, textcolor = color.white, size = size.tiny)
// plotshape(buy, title = "Sell", text = 'Sell', style = shape.labelup, location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny)
// plotshape(sell, title = "buy", text = 'buy', style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= color.red, textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny)
// barcolor(barbuy ? color.green : na)
// barcolor(barsell ? color.red : na)
// strategy.entry("short", false, when = buy)
// strategy.entry("long ", true, when = sell)
strategy.entry("long", true, when = buy and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("short", false, when = sell and strategy.position_size == 0)
//动态止盈start------------------------------------------------------------------------------------------
profit = input( 0.015, title = "最小收益率")
close_profit_rate = input( 10, title = "平仓收益回撤比")
loss = input(0.004, title = "回撤率")
// 收益回撤比例
profit_price_scale =profit/close_profit_rate
var float profit_price = 0
// 计算小收益价格
get_profit_price(long) =>
float res = 0
if long == true
res := strategy.position_avg_price * (1+profit)
if long == false
res := strategy.position_avg_price * (1-profit)
res
// 止盈平仓条件
close_profit_position(long)=>
bool result=false
if long == true and profit_price>0 and profit_price*(1-profit_price_scale) >=close and get_profit_price(true) <= close
result:=true
if long == false and profit_price>0 and profit_price*(1+profit_price_scale) <=close and get_profit_price(false) >= close
result:=true
result
// 更新动态止盈价格
update_profit_price(price)=>
float res = price
// 无仓位时 动态止盈价格为0
if strategy.position_size == 0
res := 0
// long - 价格大于最小收益时保存
if strategy.position_size > 0 and get_profit_price(true) <= close and (res==0 or res < close)
res := close
// short - 价格小于最小收益时保存
if strategy.position_size < 0 and get_profit_price(true) >= close and (res==0 or res > close)
res := close
res
///////
profit_price := update_profit_price(profit_price)
long_close_profit_position = close_profit_position(true)
short_close_profit_position = close_profit_position(false)
// plot(profit_price, color = color.green, title="profit_price")
//动态止盈end------------------------------------------------------------------------------------------
strategy.close("long",comment="long-止盈",when = strategy.position_size > 0 and long_close_profit_position)
strategy.close("long",comment="long-止损",when = strategy.position_size >0 and strategy.position_avg_price * (1-loss) >= close)
strategy.close("short",comment="short-止盈",when = strategy.position_size <0 and short_close_profit_position)
strategy.close("short",comment="short-止损",when = strategy.position_size <0 and strategy.position_avg_price * (1+loss) <= close)
- Candlestick Demigod MACD Divergência Tendência Seguindo Estratégia
- Estratégia de negociação de quadros temporais de média móvel dupla
- O RSI estocástico e a estratégia de negociação da EMA com dois indicadores
- SMA Crossover Tendência alcista Seguindo a estratégia
- Bollinger Bands Breakout Estratégia de negociação quantitativa
- Tendência de seguir uma estratégia baseada na SMA multiperíodo
- Estratégia de ruptura de Ichimoku baseada no sentimento do mercado
- Estratégia de negociação quantitativa dinâmica de múltiplos indicadores
- Estratégia de recuperação da tendência do coral
- Estratégia de Swing Trading Baseada no Momentum
- Estratégia de captura de balanço do RSI de tendência
- Estratégia de Bollinger Bands parabólicas SAR de duplo trilho
- Estratégia de captação de lucro e stop loss de média móvel exponencial tripla
- Estratégia de negociação da largura do canal de Donchian
- Estratégia de cruzamento de média móvel otimizada
- Estratégia de acompanhamento da oscilação da banda de isolamento
- Estratégia de fuga do canal de Donchian
- Estratégia da média móvel do CRSI
- Estratégia de negociação de rede quântica auto-adaptável
- Estratégia combinada de Ichimoku, MACD e DMI com vários prazos