Com base na estratégia de rastreamento de tendências de volatilidade


Data de criação: 2024-02-18 10:07:29 última modificação: 2024-02-18 10:07:29
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Com base na estratégia de rastreamento de tendências de volatilidade

Visão geral

A estratégia usa o indicador WaveTrend para determinar a tendência de preços e a tendência de sobrevenda, em combinação com o indicador RSI para filtrar os sinais, e usa o método de rastreamento de tendências para operar de forma inversa em pontos de sobrevenda e sobrevenda.

Princípio da estratégia

A estratégia usa o indicador WaveTrend para determinar a direção da tendência dos preços. O indicador WaveTrend é baseado no indicador Rainbow, que é melhorado para determinar a direção da tendência dos preços através do cálculo da diferença entre a linha média de Heikin-Ashi e o valor absoluto dos preços.

A fórmula da WaveTrend na estratégia é:

esa = ema(hlc3, 10) 
d = ema(abs(hlc3 - esa), 10)
ci = (hlc3 - esa) / (0.015 * d)
wt = ema(ci, 21)

d é o valor médio da diferença entre a média de Heikin-Ashi e o valor absoluto do preço. C i é o chamado intervalo de adaptabilidade, que reflete a intensidade da oscilação dos preços. W t é a média de c i, que determina a direção da tendência dos preços.

O indicador RSI é usado para julgar sobrecompra e sobrevenda. A fórmula de cálculo do RSI no código é:

rsiup = rma(max(change(close), 0), 14) 
rsidown = rma(-min(change(close), 0), 14) 
rsi = rsidown == 0 ? 100 : rsiup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + rsiup / rsidown))

O padrão é de 0 a 100, acima de 70 é a zona de supercompra e abaixo de 30 é a zona de supervenda.

Combinando esses dois indicadores, quando o RSI está abaixo de 25, o WaveTrend está abaixo de 60 e é um sinal de venda, fazendo mais; quando o RSI está acima de 75, o WaveTrend está acima de 60 e é um sinal de compra, fazendo falta.

Análise de vantagens

A estratégia tem as seguintes vantagens:

  1. O uso do indicador WaveTrend para determinar a direção da tendência de preços é preciso e confiável.
  2. O filtro do RSI evita transações desnecessárias e aumenta a taxa de ganho.
  3. A utilização de um método de rastreamento de tendências permite maximizar os lucros obtidos com as tendências de preços.
  4. A estratégia é clara e fácil de entender, os parâmetros são flexíveis e podem ser ajustados para diferentes variedades e mercados.
  5. A implementação da estratégia é simples, fácil de ser verificada em campo e fácil de otimizar o framework.

Análise de Riscos

A estratégia também apresenta alguns riscos:

  1. Os indicadores WaveTrend e RSI estão atrasados e podem ter perdido o ponto de reversão.
  2. Apesar das condições de filtragem, pode haver sinais errados em situações de tremores.
  3. A estratégia de rastreamento de stop loss ainda não foi aperfeiçoada, e não é possível controlar efetivamente os perdas individuais.
  4. É fundamental que os parâmetros sejam ajustados de forma razoável para que coincida com as características da variedade e com a frequência de negociação.

Resposta:

  1. A combinação de indicadores de julgamento adicionais para otimizar a precisão do sinal.
  2. Adere a uma estratégia de stop loss para controlar as perdas individuais.
  3. Buscar a melhor combinação de parâmetros e ajustar a estratégia para as variedades do mercado.

Direção de otimização

A estratégia pode ser otimizada nas seguintes direções:

  1. Substituir ou aumentar os indicadores de julgamento para otimizar a precisão do sinal. Por exemplo, adicionar indicadores de julgamento como MACD, KD e outros.

  2. Optimizar a configuração de parâmetros para diferentes variedades de negociação. Por exemplo, ajustar o ciclo de suavização para encontrar a melhor combinação de parâmetros.

  3. Adicionar uma estratégia de stop loss para monitorar e controlar efetivamente os prejuízos individuais. Por exemplo, o saldo percentual de stop loss, o stop loss móvel, etc.

  4. Considere diferentes estratégias de aquisição. Por exemplo, o uso de aquisições de Martingale em vez de um número fixo de aquisições.

  5. Optimizar os parâmetros de intervalo de adaptabilidade, procurando os melhores parâmetros para melhorar a precisão de julgamento.

Resumir

A estratégia tem uma visão geral clara, usa os indicadores de força de oscilação para determinar a tendência de preços e filtra eficazmente os sinais de negociação de ruído. A estratégia tem um grande espaço para otimização e pode ser melhorada em vários ângulos, tornando a estratégia mais estável e confiável. A otimização pode ser adaptada a diferentes variedades de negociação por meio de ajustes de parâmetros, e vale a pena testar ainda mais a verificação em campo.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//@version=2
strategy(title = "Noro's WaveTrender Strategy v1.0", shorttitle = "WaveTrender str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 10)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
usemar = input(false, defval = false, title = "Use Martingale")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
showarr = input(true, defval = true, title = "Show Arrows")
fromyear = input(2018, defval = 2018, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//RSI
rsiup = rma(max(change(close), 0), 14)
rsidown = rma(-min(change(close), 0), 14)
rsi = rsidown == 0 ? 100 : rsiup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + rsiup / rsidown))

//WaveTrend
esa = ema(hlc3, 10)
d = ema(abs(hlc3 - esa), 10)
ci = (hlc3 - esa) / (0.015 * d)
wt = ema(ci, 21)

//Body
body = abs(close - open)
abody = sma(body, 10)

//Signals
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
overs = rsi < 25 and wt < -60
overb = rsi > 75 and wt > 60
up1 = (strategy.position_size == 0 or close < strategy.position_avg_price) and overs and bar == -1
dn1 = (strategy.position_size == 0 or close > strategy.position_avg_price) and overb and bar == 1
exit = (strategy.position_size > 0 and overs == false) or (strategy.position_size < 0 and overb == false)

//Arrows
col = exit ? black : up1 or dn1 ? blue : na
needup = up1
needdn = dn1
needexitup = exit and strategy.position_size < 0
needexitdn = exit and strategy.position_size > 0
plotarrow(showarr and needup ? 1 : na, colorup = blue, colordown = blue, transp = 0)
plotarrow(showarr and needdn ? -1 : na, colorup = blue, colordown = blue, transp = 0)
plotarrow(showarr and needexitup ? 1 : na, colorup = black, colordown = black, transp = 0)
plotarrow(showarr and needexitdn ? -1 : na, colorup = black, colordown = black, transp = 0)

//Trading
profit = exit ? ((strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price) or (strategy.position_size < 0 and close < strategy.position_avg_price)) ? 1 : -1 : profit[1]
mult = usemar ? exit ? profit == -1 ? mult[1] * 2 : 1 : mult[1] : 1
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 * mult : lot[1]

if up1
    if strategy.position_size < 0
        strategy.close_all()
        
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot)

if dn1
    if strategy.position_size > 0
        strategy.close_all()
        
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot)
    
if exit
    strategy.close_all()