
Trata-se de uma estratégia de negociação adaptativa baseada no preço médio ponderado por volume de transação (VWAP) e na taxa de flutuação de Garman-Klass (GKV). A estratégia ajusta a faixa de diferença padrão do VWAP de forma dinâmica com a taxa de flutuação, permitindo um acompanhamento inteligente da tendência do mercado. Quando o preço entra em alta, mais posições são abertas e, quando entra em baixa, as posições são fechadas.
O núcleo da estratégia é combinar a volatilidade VWAP com a volatilidade GKV. A chave está em usar a fórmula GKV para calcular a volatilidade, que considera os quatro preços de abertura e fechamento, com mais precisão do que a volatilidade tradicional. A volatilidade ajusta dinamicamente a largura da banda - quando a volatilidade é alta, a banda fica mais larga, aumentando a barreira de ruptura; quando a volatilidade é baixa, a banda fica mais estreita, reduzindo a barreira de ruptura.
A estratégia permite o acompanhamento dinâmico do mercado através da combinação da inovação da taxa de volatilidade VWAP e GKV. Sua característica de adaptabilidade permite-lhe manter um desempenho estável em diferentes ambientes de mercado. Embora haja alguns riscos potenciais, a estratégia tem boas perspectivas de aplicação com o controle racional do risco e otimização contínua.
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start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Adaptive VWAP Bands with Garman Klass Volatility", overlay=true)
// Inputs
length = input.int(25, title="Volatility Length")
vwapLength = input.int(14, title="VWAP Length")
vol_multiplier = input.float(1,title="Volatility Multiplier")
// Function to calculate Garman-Klass Volatility
var float sum_gkv = na
if na(sum_gkv)
sum_gkv := 0.0
sum_gkv := 0.0
for i = 0 to length - 1
sum_gkv := sum_gkv + 0.5 * math.pow(math.log(high[i]/low[i]), 2) - (2*math.log(2)-1) * math.pow(math.log(close[i]/open[i]), 2)
gcv = math.sqrt(sum_gkv / length)
// VWAP calculation
vwap = ta.vwma(close, vwapLength)
// Standard deviation for VWAP bands
vwapStdDev = ta.stdev(close, vwapLength)
// Adaptive multiplier based on GCV
multiplier = (gcv / ta.sma(gcv, length)) * vol_multiplier
// Upper and lower bands
upperBand = vwap + (vwapStdDev * multiplier)
lowerBand = vwap - (vwapStdDev * multiplier)
// Plotting VWAP and bands
plot(vwap, title="VWAP", color=color.blue, linewidth=2)
plot(upperBand, title="Upper Band", color=color.green, linewidth=1)
plot(lowerBand, title="Lower Band", color=color.red, linewidth=1)
var barColor = color.black
// Strategy: Enter long above upper band, go to cash below lower band
if (close > upperBand)
barColor := color.green
strategy.entry("Long", strategy.long)
else if (close < lowerBand)
barColor := color.fuchsia
strategy.close("Long")
barcolor(barColor)