ChaoZhang
Visão geral
A estratégia é um sistema de negociação de rastreamento de tendências avançado, combinado com tecnologia de inteligência artificial, que integra principalmente o VPS (Sistema de Preços Volateiros) desviando-se do indicador e o método de tendências WOW. Ele usa o VPS para identificar a volatilidade do mercado e a força da tendência, ao mesmo tempo em que combina o RSI desviando para detectar potenciais pontos de reversão de preços.
Princípio da estratégia
A estratégia baseia-se em três componentes principais:
- O indicador de tendência WOW é usado para confirmar a mudança de tendência ((de um multi-head para um airhead ou vice-versa)
- Condições VPS usadas para verificar a volatilidade e a força da tendência
- Análise de desvio do RSI para identificar potenciais pontos de reversão
O sistema primeiro calcula o canal de resistência de suporte dinâmico baseado no ATR, em combinação com o parâmetro de comprimento do VPS (default 11) para avaliar o estado do mercado. Quando o preço ultrapassa o nível de sobrecompra (78) ou o nível de sobrevenda (27), o sistema dispara um sinal de negociação.
Vantagens estratégicas
- Análise multidimensional: fornece uma visão mais abrangente do mercado através da combinação de rastreamento de tendências, volatilidade e análise de desvios
- Adaptabilidade: Utiliza um canal ATR dinâmico, capaz de ajustar-se automaticamente à volatilidade do mercado
- Gerenciamento de risco perfeito: mecanismo de stop loss embutido, que pode ser automaticamente liquidado de acordo com o objetivo de lucro predefinido
- Mecanismo de confirmação de sinais: requer que várias condições sejam simultaneamente satisfeitas para que a transação seja acionada, reduzindo a possibilidade de falsos sinais
- Capacidade de negociação bidirecional: Captação de oportunidades de negociação bidirecionais em abundância, aproveitando as flutuações do mercado
Risco estratégico
- Ruído de mercado: pode produzir falsos sinais em ambientes de baixa volatilidade ou de baixa volatilidade
- Sensibilidade de parâmetros: a configuração de parâmetros indicadores (como a duração do VPS, o nível de sobrecompra e sobrevenda) tem maior influência no desempenho da estratégia
- Risco de deslizamento: pode haver um grande impacto de deslizamento em operações de curto período (por exemplo, 5 minutos)
- Atraso de sinal: mecanismo de confirmação múltipla pode causar atraso no tempo de entrada
- Gerenciamento de fundos: a forma como os fundos fixos são distribuídos pode variar de acordo com as condições do mercado
Direção de otimização da estratégia
- Ajuste de parâmetros dinâmicos: um mecanismo de parâmetros adaptativos pode ser introduzido para ajustar dinamicamente o comprimento do VPS e o limiar de sobrecompra e sobrevenda de acordo com a situação do mercado
- Filtragem de cenários de mercado: adição de módulo de identificação de cenários de mercado para suspender a negociação em condições de mercado inadequadas
- Optimização de Stop Loss: pode ser projetado um mecanismo de Stop Loss mais flexível com base no ATR, aumentando a precisão do controle de risco
- Otimização de intervalo de tempo: Características para diferentes períodos de negociação, ajuste de parâmetros de estratégia e regras de negociação
- Otimização da gestão de fundos: introdução de gestão de posições dinâmicas, ajustando o volume de negociação de acordo com a volatilidade do mercado e a situação de perdas e perdas
Resumir
Trata-se de uma estratégia de negociação abrangente que combina vários indicadores técnicos e métodos de análise. Combinando a tecnologia de inteligência artificial com a análise técnica tradicional, a estratégia é capaz de oferecer uma alta taxa de precisão de negociação, mantendo a robustez. O principal benefício da estratégia reside em seu mecanismo de confirmação de sinal em vários níveis e no sistema de gerenciamento de risco perfeito, e o principal espaço de otimização reside no ajuste dinâmico dos parâmetros e na identificação do ambiente de mercado.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("AI+VPS Vijay Prasad Strategy", overlay=true)
// --- VPS Divergence Strategy Inputs ---
vps_length = input.int(11, title="VPS Length")
vps_overbought = input.int(78, title="VPS Overbought Level") // Overbought level for VPS
vps_oversold = input.int(27, title="VPS Oversold Level") // Oversold level for VPS
// Calculate VPS (Relative Strength Index alternative) - here using a custom divergence condition
vps = ta.rsi(close, vps_length)
// Plot VPS on the chart
plot(vps, title="VPS", color=color.blue, linewidth=2)
hline(vps_overbought, "Overbought", color=color.red, linewidth=1)
hline(vps_oversold, "Oversold", color=color.green, linewidth=1)
// Define Buy and Sell Conditions based on Overbought/Oversold VPS
vps_buy_condition = vps < vps_oversold // Buy signal when VPS is oversold
vps_sell_condition = vps > vps_overbought // Sell signal when VPS is overbought
// Define Bullish and Bearish Divergence conditions
bullish_divergence = (low[1] < low[2] and vps[1] > vps[2] and low < low[1] and vps > vps[1])
bearish_divergence = (high[1] > high[2] and vps[1] < vps[2] and high > high[1] and vps < vps[1])
// Combine Buy and Sell signals:
// Buy when VPS is oversold or Bullish Divergence occurs
vps_buy_condition_final = vps_buy_condition or bullish_divergence
// Sell when VPS is overbought or Bearish Divergence occurs
vps_sell_condition_final = vps_sell_condition or bearish_divergence
// Plot Buy and Sell Signals
plotshape(series=vps_buy_condition_final, title="VPS Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, text="BUY")
plotshape(series=vps_sell_condition_final, title="VPS Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, text="SELL")
// VPS Divergence Highlight
bgcolor(bullish_divergence ? color.new(color.green, 90) : na) // Highlight background for Bullish Divergence
bgcolor(bearish_divergence ? color.new(color.red, 90) : na) // Highlight background for Bearish Divergence
// Strategy: Buy and Sell with target
if vps_buy_condition_final
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if vps_sell_condition_final
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Capital settings for the strategy (for backtesting purposes)
capital_per_trade = input.float(1000, title="Capital per Trade (INR)", minval=1)
buy_target_inr = 1500 // Profit target for Buy in INR
sell_target_inr = 1000 // Profit target for Sell in INR
trade_value = close * (capital_per_trade / close) // Value of one contract at current price
// Profit threshold calculation
buy_profit_target = buy_target_inr / trade_value // Profit in price movement for Buy
sell_profit_target = sell_target_inr / trade_value // Profit in price movement for Sell
// Exit based on profit targets
if strategy.position_size > 0
profit_inr = (close - strategy.position_avg_price) * strategy.position_size
if profit_inr >= buy_target_inr
strategy.close("Buy", comment="Profit Target Reached")
if strategy.position_size < 0
profit_inr = (strategy.position_avg_price - close) * -strategy.position_size
if profit_inr >= sell_target_inr
strategy.close("Sell", comment="Profit Target Reached")
// --- WoW Trends + VPS (Vijay Prasad Strategy) Logic ---
Periods = input.int(title="ATR Period", defval=10)
src = input.source(close, title="Source")
Multiplier = input.float(title="ATR Multiplier", step=0.1, defval=1.7)
changeATR = input.bool(title="Change ATR Calculation Method ?", defval=true)
showsignals = input.bool(title="Show Buy/Sell Signals ?", defval=true)
// --- ATR Calculation ---
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = src - (Multiplier * atr)
up1 = na(up[1]) ? up : up[1]
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn = src + (Multiplier * atr)
dn1 = na(dn[1]) ? dn : dn[1]
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
// --- WoW Trends Logic ---
var trend = 1
trend := na(trend[1]) ? 1 : trend
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
// --- VPS Logic (Vijay Prasad Strategy) ---
vpsVolatilityCondition = (high - low) > (1.5 * ta.sma(ta.tr, 20)) // VPS condition based on volatility
vpsTrendCondition = trend == 1 // VPS condition to check if trend is up
vpsSignal = vpsVolatilityCondition and vpsTrendCondition // Combine both VPS conditions
// --- Buy/Sell Signal Logic ---
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1 // Signal to Buy (when trend switches to up)
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1 // Signal to Sell (when trend switches to down)
// --- Combined Buy/Sell Signal Logic (WoW Trends + VPS) ---
combinedBuySignal = buySignal and vpsSignal
combinedSellSignal = sellSignal and vpsSignal
// --- Plot WoW Trends Lines using plot() ---
plot(trend == 1 ? up : na, title="Up Trend", color=color.green, linewidth=2)
plot(trend == -1 ? dn : na, title="Down Trend", color=color.red, linewidth=2)
// --- Plot VPS Signals ---
plotshape(vpsSignal and showsignals, title="VPS Signal", text="VPS", location=location.abovebar, style=shape.triangledown, size=size.small, color=color.blue, textcolor=color.white)
// --- Plot Combined Buy/Sell Signals ---
plotshape(combinedBuySignal and showsignals, title="Combined Buy Signal", text="BUY", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.small, color=color.green, textcolor=color.white)
plotshape(combinedSellSignal and showsignals, title="Combined Sell Signal", text="SELL", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.small, color=color.red, textcolor=color.white)
// --- Strategy Entries ---
if (combinedBuySignal)
strategy.entry("BUY", strategy.long)
if (combinedSellSignal)
strategy.entry("SELL", strategy.short)
// --- Highlight Bars for Buy/Sell Signals ---
barcolor(combinedBuySignal ? color.green : na, offset=-1)
barcolor(combinedSellSignal ? color.red : na, offset=-1)