A estratégia de regressão de ruptura

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-03-01 11:58:56
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Resumo

Esta é uma abordagem sistemática projetada para capitalizar a volatilidade dos mercados de futuros de petróleo bruto. Ela mede a faixa média de velas. Se a média móvel rápida estiver acima da lenta, significa que as velas são maiores. Se a média móvel lenta estiver acima da rápida, significa que as velas são menores.

De acordo com este princípio, identifica os pontos de entrada longos e curtos potenciais.

Estratégia lógica

  1. Calcular o preço de fechamento mais elevado dos 9 bares mais recentes, como referência de ruptura
  2. Calcular o preço de fechamento mais baixo dos 50 bares mais recentes, como referência de ruptura
  3. Comparar a volatilidade média dos 5 e 20 bares mais recentes para julgar se o padrão do candelabro está em expansão ou em contração
  4. Identificar sinais longos e curtos: quando o fechamento é igual ao fechamento mais alto e as velas contraem, vá longo; quando o fechamento é igual ao fechamento mais baixo e as velas contraem, vá curto
  5. Posição de fechamento após um número fixo de barras após a ruptura: parâmetro ajustável

Análise das vantagens

  1. Estratégia de regressão, julgar a direção comparando com os extremos históricos
  2. Combinar com a volatilidade, evitar falhas
  3. Número fixo de barras para bloqueios de saída em alguns lucros e evita o aproveitamento

Análise de riscos

  1. Os extremos históricos mudam com as alterações da estrutura do mercado, os sinais podem falhar
  2. Falsas fugas fazem com que fique preso.
  3. Intervalo de saída inadequado pode causar perda de lucro maior ou aumentar a perda

Optimização

  1. Os parâmetros extremos podem ser otimizados através de estatísticas de mercado
  2. Adicionar métricas de volatilidade para avaliar a verdadeira probabilidade de ruptura
  3. Otimizar o número de barras de saída através do resultado do backtest

Resumo

Esta estratégia utiliza breakout e regressão para determinar tendências de curto prazo, pertencentes a estratégias de volatilidade. Ao otimizar parâmetros e adicionar métricas de volatilidade para determinar a probabilidade de falha de breakout, ele pode aumentar a lucratividade.


/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Celestial_Logic

//@version=5
strategy("Crudeoil Breakout strategy", overlay = true, initial_capital = 20000, default_qty_type = strategy.fixed, default_qty_value = 1)


highestCloseLookback = input(9 , title = 'Highest Close lookback')
lowestCloseLookback  = input(50, title = 'Lowest Close lookback'  ) 

exitAfter = input(10, title = 'Exit after bars')

hc = ta.highest(close,highestCloseLookback)
lc = ta.lowest(close,lowestCloseLookback)

rangeFilter = (ta.sma( (high - low), 5 ) > ta.sma((high-low), 20) ) // Candles getting bigger.

longCondition  = (close == hc ) and not rangeFilter
shortCondition = (close == lc ) and not rangeFilter
if  longCondition
    strategy.entry(id = 'long', direction = strategy.long) 
if shortCondition
    strategy.entry(id = 'short', direction = strategy.short)



var int longsince = 0 
var int shortsince = 0 

if strategy.position_size > 0 
    longsince += 1
else
    longsince := 0

if strategy.position_size < 0 
    shortsince += 1 
else 
    shortsince := 0

if longsince >= exitAfter 
    strategy.close(id = 'long', comment = 'long close')
if shortsince >= exitAfter
    strategy.close(id = 'short', comment = 'short close')



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