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Filtro de intervalo de estratégia de sinais de compra e venda

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-03-08 17:06:50
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Resumo

A Estratégia de Sinais de Venda de Filtro de Faixa é uma estratégia de negociação quantitativa muito prática. Ela usa a faixa de flutuação de preços para filtrar sinais de compra e venda, reduzindo sinais falsos em mercados de baixa volatilidade e melhorando a qualidade do sinal em mercados de alta volatilidade.

Estratégia lógica

A estratégia calcula primeiro o intervalo de flutuação do preço do ativo durante um determinado período, especificamente, calcula a diferença entre o preço mais alto e o preço mais baixo dentro do período especificado para determinar a amplitude da flutuação de preços.

Após isso, ele gerará sinais de compra e venda. No entanto, nem todos os sinais desencadearão a entrada, mas precisam atender às condições de filtragem da faixa de flutuação de preços. Por exemplo, um sinal de compra é emitido apenas quando o preço atravessa a faixa de flutuação.

Desta forma, a estratégia filtra a maioria dos falsos sinais em ambientes de mercado de baixa volatilidade, evitando entrada desnecessária.

Vantagens

A maior vantagem desta estratégia é que pode ajustar dinamicamente a força de filtragem dos sinais. Em baixa volatilidade, ele escolhe apenas sinais de alta qualidade; enquanto em alta volatilidade, ele pode aproveitar mais oportunidades fornecidas pelo mercado.

Em comparação com os filtros de parâmetros fixos, esta estratégia é mais inteligente e adaptável.

Além disso, em comparação com uma única condição operacional, esta estratégia incorpora julgamento direcional da tendência para fornecer sinais de negociação mais confiáveis.

Riscos

O principal risco da estratégia reside na definição de parâmetros de intervalo de volatilidade, que, se for demasiado grande ou demasiado pequeno, afetará negativamente a qualidade do sinal e as oportunidades de lucro.

Além disso, a estratégia tem relativamente menos oportunidades de lucro em mercados com fortes tendências oscilatórias de curto prazo.

Orientações de otimização

A estratégia pode ser otimizada nos seguintes aspectos:

  1. Usar algoritmos de parâmetros adaptativos para otimizar automaticamente os parâmetros do intervalo de volatilidade para torná-los mais inteligentes e dinâmicos.

  2. Aumentar as regras de filtragem baseadas em grandes tendências do ciclo para evitar armadilhas de consolidação.

  3. Combinar diferentes ciclos da estratégia para formar um sistema e melhorar a estabilidade geral.

  4. Adicionar algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar o efeito das configurações de parâmetros e regras de filtragem.

Conclusão

A estratégia de sinais de compra e venda de filtro de faixa é uma estratégia de negociação quantitativa muito prática e eficaz. Ela pode ajustar dinamicamente a intensidade de filtragem e fornecer recompensa de risco superior em diferentes ambientes de mercado. Ao mesmo tempo, ainda há um grande potencial na otimização desta estratégia, especialmente na otimização de parâmetros e otimização de regras.

/*backtest
start: 2023-03-02 00:00:00
end: 2024-03-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/

// Credits to the original Script - Range Filter DonovanWall https://www.tradingview.com/script/lut7sBgG-Range-Filter-DW/
// This version is the old version of the Range Filter with less settings to tinker with

//@version=5
strategy(title='Range Filter - B&S Signals', shorttitle='[Doan]_RF-B&S Signals', overlay=true)

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Functions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longLossPerc = input.float(title='Long Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortLossPerc = input.float(title='Short Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

longTakePerc = input.float(title='Long Take(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortTakePerc = input.float(title='Short Take (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

emaLength = input.int(200, title="EMA Length")

// Determine stop loss price

//Range Size Function
rng_size(x, qty, n) =>
    wper = n * 2 - 1
    avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), n)
    AC = ta.ema(avrng, wper) * qty
    rng_size = AC

//Range Filter Function
rng_filt(x, rng_, n) =>
    r = rng_
    var rfilt = array.new_float(2, x)
    array.set(rfilt, 1, array.get(rfilt, 0))
    if x - r > array.get(rfilt, 1)
        array.set(rfilt, 0, x - r)
    if x + r < array.get(rfilt, 1)
        array.set(rfilt, 0, x + r)
    rng_filt1 = array.get(rfilt, 0)

    hi_band = rng_filt1 + r
    lo_band = rng_filt1 - r
    rng_filt = rng_filt1
    [hi_band, lo_band, rng_filt]

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Inputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//Range Source
rng_src = input(defval=close, title='Swing Source')

//Range Period
rng_per = input.int(defval=20, minval=1, title='Swing Period')

//Range Size Inputs
rng_qty = input.float(defval=3.5, minval=0.0000001, title='Swing Multiplier')

//Bar Colors
use_barcolor = input(defval=false, title='Bar Colors On/Off')

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Definitions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//Range Filter Values
[h_band, l_band, filt] = rng_filt(rng_src, rng_size(rng_src, rng_qty, rng_per), rng_per)

//Direction Conditions
var fdir = 0.0
fdir := filt > filt[1] ? 1 : filt < filt[1] ? -1 : fdir
upward = fdir == 1 ? 1 : 0
downward = fdir == -1 ? 1 : 0

//Trading Condition
longCond = rng_src > filt and rng_src > rng_src[1] and upward > 0 or rng_src > filt and rng_src < rng_src[1] and upward > 0
shortCond = rng_src < filt and rng_src < rng_src[1] and downward > 0 or rng_src < filt and rng_src > rng_src[1] and downward > 0

CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1

//Colors
filt_color = upward ? #05ff9b : downward ? #ff0583 : #cccccc
bar_color = upward and rng_src > filt ? rng_src > rng_src[1] ? #05ff9b : #00b36b : downward and rng_src < filt ? rng_src < rng_src[1] ? #ff0583 : #b8005d : #cccccc


ema = ta.ema(close, emaLength)

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Outputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)

longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + longTakePerc)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortTakePerc)

//Filter Plot
filt_plot = plot(filt, color=filt_color, linewidth=3, title='Filter', transp=67)

//Band Plots
h_band_plot = plot(h_band, color=color.new(#05ff9b, 100), title='High Band')
l_band_plot = plot(l_band, color=color.new(#ff0583, 100), title='Low Band')

//Band Fills
fill(h_band_plot, filt_plot, color=color.new(#00b36b, 92), title='High Band Fill')
fill(l_band_plot, filt_plot, color=color.new(#b8005d, 92), title='Low Band Fill')

//Bar Color
barcolor(use_barcolor ? bar_color : na)
// Entry
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)

plot(ema)

//Plot Buy and Sell Labels
plotshape(longCondition, title='Buy Signal', text='BUY', textcolor=color.white, style=shape.labelup, size=size.normal, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0))
plotshape(shortCondition, title='Sell Signal', text='SELL', textcolor=color.white, style=shape.labeldown, size=size.normal, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0))

//Alerts
alertcondition(longCondition, title='Buy Alert', message='BUY')
alertcondition(shortCondition, title='Sell Alert', message='SELL')
Mais.

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