ChaoZhang
Visão geral
Trata-se de uma estratégia de acompanhamento de tendências auto-adaptável baseada em uma combinação de vários indicadores técnicos, que pode ajustar automaticamente os parâmetros de acordo com as diferentes características do mercado. A estratégia utiliza o CMF, o DPO e o Coppock para capturar as tendências do mercado e ajustar os fatores de volatilidade para se adaptar às características de diferentes mercados.
Princípio da estratégia
A lógica central da estratégia é confirmar a direção da tendência e o tempo de negociação através da combinação de vários indicadores.
- Usar o CMF para medir o fluxo de capitais e o sentimento do mercado
- Os indicadores DPO são usados para excluir os efeitos de tendências de longo prazo e focar nas flutuações de preços de curto e médio prazo.
- O indicador de Coppock foi modificado para capturar os pontos de inflexão da tendência
- O sinal de negociação é gerado quando os três indicadores são co-confirmados
- Posições de stop loss calculadas dinamicamente através do ATR
- Ajuste automático de parâmetros de taxa de alavancagem e de volatilidade de acordo com diferentes características de mercado (ações, divisas, futuros)
Vantagens estratégicas
- Multi-indicadores de verificação cruzada para filtrar sinais falsos
- Adaptável a diferentes cenários de mercado
- Sistema de gestão de posições perfeito, com posições ajustadas dinamicamente de acordo com a volatilidade
- Contém um mecanismo de bloqueio de perdas que protege os lucros enquanto controla o risco.
- Apoio a transações simultâneas de várias variedades para diversificar o risco
- Logística de transação clara, fácil de manter e de otimizar
Risco estratégico
- O sistema de múltiplos indicadores pode estar atrasado e perder oportunidades em um ritmo rápido.
- Otimização excessiva de parâmetros pode levar a uma superalimentação
- Os sinais de erro podem ocorrer durante a transição do mercado.
- A configuração de parada de perda muito apertada pode causar parada de perda frequente
- Custo de transação pode afetar receita estratégica Recomenda-se que os riscos sejam gerenciados da seguinte forma:
- Verificar periodicamente a validade dos parâmetros
- Monitoramento em tempo real do desempenho das posições
- Controle racional da alavancagem
- Configure o limite máximo de retirada
Direção de otimização da estratégia
- Introduzir um julgamento de estado de taxa de flutuação do mercado, usando diferentes conjuntos de parâmetros em diferentes ambientes de flutuação
- Adicionar mais indicadores de identificação de características de mercado e aumentar a adaptabilidade da estratégia
- Optimizar o mecanismo de parada de perda, podendo ser considerado o uso de parada móvel
- Desenvolver um sistema de otimização automática de parâmetros, ajustando os parâmetros regularmente
- Adição de módulo de análise de custos de transação
- Participação no mecanismo de alerta de risco
Resumir
A estratégia é um sistema de acompanhamento de tendências mais completo, com combinação de vários indicadores e mecanismo de controle de risco, que também controla bem o risco ao mesmo tempo em que garante os ganhos. A estratégia é altamente escalável e tem um grande espaço para otimização. É recomendado começar em pequenas escalas em negociações em disco e aumentar gradualmente a escala de negociação, enquanto monitora continuamente o desempenho da estratégia e ajusta os parâmetros em tempo hábil.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Multi-Market Adaptive Trading Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// Input parameters
i_market_type = input.string("Crypto", "Market Type", options=["Forex", "Crypto", "Futures"])
i_risk_percent = input.float(1, "Risk Per Trade (%)", minval=0.1, maxval=100, step=0.1)
i_volatility_adjustment = input.float(1.0, "Volatility Adjustment", minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1)
i_max_position_size = input.float(5.0, "Max Position Size (%)", minval=1.0, maxval=100.0, step=1.0)
i_max_open_trades = input.int(3, "Max Open Trades", minval=1, maxval=10)
// Indicator Parameters
i_cmf_length = input.int(20, "CMF Length", minval=1)
i_dpo_length = input.int(21, "DPO Length", minval=1)
i_coppock_short = input.int(11, "Coppock Short ROC", minval=1)
i_coppock_long = input.int(14, "Coppock Long ROC", minval=1)
i_coppock_wma = input.int(10, "Coppock WMA", minval=1)
i_atr_length = input.int(14, "ATR Length", minval=1)
// Market-specific Adjustments
volatility_factor = i_market_type == "Forex" ? 0.1 : i_market_type == "Futures" ? 1.5 : 1.0
volatility_factor *= i_volatility_adjustment
leverage = i_market_type == "Forex" ? 100.0 : i_market_type == "Futures" ? 20.0 : 3.0
// Calculate Indicators
mf_multiplier = ((close - low) - (high - close)) / (high - low)
mf_volume = mf_multiplier * volume
cmf = ta.sma(mf_volume, i_cmf_length) / ta.sma(volume, i_cmf_length)
dpo_offset = math.floor(i_dpo_length / 2) + 1
dpo = close - ta.sma(close, i_dpo_length)[dpo_offset]
roc1 = ta.roc(close, i_coppock_short)
roc2 = ta.roc(close, i_coppock_long)
coppock = ta.wma(roc1 + roc2, i_coppock_wma)
atr = ta.atr(i_atr_length)
// Define Entry Conditions
long_condition = cmf > 0 and dpo > 0 and coppock > 0 and ta.crossover(coppock, 0)
short_condition = cmf < 0 and dpo < 0 and coppock < 0 and ta.crossunder(coppock, 0)
// Calculate Position Size
account_size = strategy.equity
risk_amount = math.min(account_size * (i_risk_percent / 100), account_size * (i_max_position_size / 100))
position_size = (risk_amount / (atr * volatility_factor)) * leverage
// Execute Trades
if (long_condition and strategy.opentrades < i_max_open_trades)
sl_price = close - (atr * 2 * volatility_factor)
tp_price = close + (atr * 3 * volatility_factor)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=sl_price, limit=tp_price)
if (short_condition and strategy.opentrades < i_max_open_trades)
sl_price = close + (atr * 2 * volatility_factor)
tp_price = close - (atr * 3 * volatility_factor)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=sl_price, limit=tp_price)
// Plot Indicators
plot(cmf, color=color.blue, title="CMF")
plot(dpo, color=color.green, title="DPO")
plot(coppock, color=color.red, title="Coppock")
hline(0, "Zero Line", color=color.gray)
// Alerts
alertcondition(long_condition, title="Long Entry", message="Potential Long Entry Signal")
alertcondition(short_condition, title="Short Entry", message="Potential Short Entry Signal")
// // Performance reporting
// if barstate.islastconfirmedhistory
// label.new(bar_index, high, text="Strategy Performance:\nTotal Trades: " + str.tostring(strategy.closedtrades) +
// "\nWin Rate: " + str.tostring(strategy.wintrades / strategy.closedtrades * 100, "#.##") + "%" +
// "\nProfit Factor: " + str.tostring(strategy.grossprofit / strategy.grossloss, "#.##"))