Estratégia de rastreamento de reversão extrema


Data de criação: 2024-02-20 15:17:41 última modificação: 2024-02-20 15:17:41
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Estratégia de rastreamento de reversão extrema

Visão geral

A estratégia de rastreamento de inversão de extremos permite o rastreamento de tendências por meio do rastreamento dos extremos da faixa de flutuação dos preços, fazendo mais curto-circuito no extremo do ponto de inversão.

Princípio da estratégia

A estratégia baseia-se principalmente nos seguintes princípios:

  1. A função de segurança obtém os valores máximos (high) e mínimos (low) das linhas K de diferentes períodos, e verifica se eles são iguais aos valores máximos (low) das linhas K anteriores, para determinar se um novo limite foi atingido.

  2. Quando um novo ponto extremo é detectado, se a tendência atual for de vários pontos, então faça um curto-circuito nesse ponto extremo; se a tendência atual for de zero, então faça um curto-circuito nesse ponto extremo.

  3. O ponto de parada é definido como o novo ponto máximo que se forma após o fechamento adicional, permitindo o traçado de tendência do stop loss.

  4. Adaptação de estratégias para diferentes períodos de tempo, definindo um intervalo de tempo de vigência da estratégia a partir da data do ano.

Vantagens estratégicas

A estratégia tem as seguintes vantagens:

  1. A capacidade de capturar eficazmente os extremos das mudanças de preços, de fazer operações de reversão e de realizar o rastreamento de tendências.

  2. A administração de tempo e dinheiro permite controlar o tempo e o dinheiro usado na estratégia, reduzindo o risco.

  3. O uso de novos extremos como ponto de parada permite que o ponto de parada seja ajustado de acordo com a nova faixa de flutuação do preço, permitindo uma parada dinâmica.

  4. A lógica da estratégia é simples, clara, fácil de entender, fácil de decolar e otimizar.

Risco estratégico

A estratégia também traz alguns riscos:

  1. O julgamento do ponto de extremo pode ocorrer em situações de julgamento equivocado, resultando em erros de extrapolação. Pode-se otimizar ajustando a lógica de julgamento do ponto de extremo.

  2. A localização de um stop loss perto do ponto de entrada pode aumentar a probabilidade de um stop loss ser acionado. Pode-se configurar um stop loss flutuante fora do campo com regexes.

  3. Sem considerar a lógica de adição e reversão de posições que acompanham a tendência, pode ser difícil lucrar em situações de tendência. Pode-se adicionar regras de adição e reversão de posições para otimização.

  4. As configurações de moeda e de tempo são rígidas e não podem ser ajustadas de forma dinâmica. Pode-se criar um sistema de otimização de parâmetros para resolver isso.

Direção de otimização da estratégia

A estratégia pode ser otimizada em várias direções:

  1. Otimização da lógica de julgamento de ponto de extremo, adicionando mais condições de filtragem para evitar julgamentos errados.

  2. Aumentar o mecanismo de suspensão flutuante, ajustando a distância de suspensão de acordo com a variação do preço e da amplitude de flutuação.

  3. A adição de módulos de levantamento de posições e reversão de posições baseados em tendências e flutuações aumenta a rentabilidade.

  4. Estabelecer mecanismos de otimização de parâmetros para testes e otimização automatizados de parâmetros.

  5. Acompanhamento de modelos de aprendizagem de máquina para a tomada de decisões estratégicas.

Resumir

A estratégia de rastreamento de reviravoltas de extremos tem uma forte capacidade de adaptação e lucratividade, capturando os extremos de mudanças de preço e seguindo a tendência. Com a continuação da otimização do julgamento de extremos, mecanismos de parada de perdas e regras de abertura de posições, a estratégia tem potencial de se tornar uma estratégia de negociação quantitativa estável e confiável.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

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

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
tf = input('W', title = 'Timeframe for extremums')
fromyear = input(1900, defval = 1900, 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")

//Levels
highm = request.security(syminfo.tickerid, tf, high[1])
lowm = request.security(syminfo.tickerid, tf, low[1])
upcolorm = highm == highm[1] ? lime : na
dncolorm = lowm == lowm[1] ? red : na
plot(highm, color = upcolorm, linewidth = 3)
plot(lowm, color = dncolorm, linewidth = 3)

//Signals
size = strategy.position_size
up = size > 0 ? highm * 1000000 : highm != highm[1] ? highm : up[1]
dn = size < 0 ? 0 : lowm != lowm[1] ? lowm : dn[1]
exit = true

//Trading
lot = strategy.position_size != strategy.position_size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]

if highm > 0 and high[1] < highm and highm == highm[1]
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, stop = up)
    
if lowm > 0 and low[1] > lowm and lowm == lowm[1]
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, stop = dn)

if exit
    strategy.close_all()