ChaoZhang
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Visão geral
Trata-se de uma estratégia de negociação baseada na análise de altas e baixas durante o ano, com base no valor do delta do volume de compra e venda (SMA). A estratégia identifica potenciais sinais de negociação, calculando a média móvel do diferencial de volume de compra e venda e comparando-a com os altos e baixos históricos. A estratégia usa um período de retorno longo, adequado para negociação de tendências de médio e longo prazo.
Princípio da estratégia
A lógica central da estratégia é baseada nas seguintes etapas principais:
- Cálculo Delta: Calcula o diferencial de compra e venda, analisando a movimentação dos preços. Quando o preço de fechamento é maior do que o preço de abertura, é registrado como compra e, ao contrário, como venda.
- Processamento suave SMA: Processamento de média móvel de 14 ciclos para o valor Delta para reduzir o ruído.
- Determinação de pontos altos e baixos de um ano: calcula os valores máximos e mínimos do Delta SMA no ano anterior.
- Condições de acionamento do sinal:
- Sinais de compra: acionados quando o Delta SMA quebra 0 após um ano de 70% de baixa
- Sinais de venda: Acionados quando o Delta SMA ultrapassa os 90% do ano e cai para os 60%
Vantagens estratégicas
- Capacidade de capturar tendências a longo prazo: a análise de dados históricos de um ano permite capturar as principais tendências.
- Boa filtragem de ruído: o tratamento suave do SMA e as condições de múltiplas barreiras reduzem efetivamente o falso sinal.
- Controle de risco razoável: estabelece condições claras de entrada e saída para evitar o excesso de negociação.
- Adaptabilidade: Os parâmetros da estratégia podem ser ajustados de acordo com diferentes condições de mercado.
Risco estratégico
- Risco de atraso: Pode ocorrer atraso no sinal devido ao uso de SMA e a um longo período de retrocesso.
- Risco de Falsa Breakout: Pode gerar sinais errados em mercados turbulentos.
- Dependência do cenário de mercado: pode ter um desempenho fraco em mercados onde a tendência não é clara.
- Sensibilidade de parâmetros: A definição de um limite tem um grande impacto na performance da estratégia.
Direção de otimização da estratégia
- Ajustamento do limiar dinâmico: pode ser ajustado de acordo com a dinâmica de volatilidade do mercado.
- Aumento de indicadores auxiliares: Aumento da fiabilidade do sinal em combinação com outros indicadores técnicos.
- Introdução de um mecanismo de stop loss: Configure stop loss dinâmico para controlar o risco.
- Filtragem do cenário de mercado: adicionar a lógica de julgamento do cenário de mercado e executar a estratégia no ambiente adequado.
Resumir
Trata-se de uma estratégia de acompanhamento de tendências de médio e longo prazo, baseada na análise do volume de transações, para capturar a tendência do mercado através da análise dos altos e baixos históricos do diferencial de volume de compra e venda. A estratégia é concebida de forma razoável, o risco está controlado, mas é necessário prestar atenção à adaptabilidade do ambiente de mercado e à otimização de parâmetros.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-02-20 00:00:00
end: 2025-02-17 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Delta SMA 1-Year High/Low Strategy", overlay = false, margin_long = 100, margin_short = 100)
// Inputs
delta_sma_length = input.int(14, title="Delta SMA Length", minval=1) // SMA length for Delta
lookback_days = 365 // Lookback period fixed to 1 year
// Function to calculate buy and sell volume
buy_volume = close > open ? volume : na
sell_volume = close < open ? volume : na
// Calculate the Delta
delta = nz(buy_volume, 0) - nz(sell_volume, 0)
// Calculate Delta SMA
delta_sma = ta.sma(delta, delta_sma_length)
// Lookback period in bars (1 bar = 1 day)
desired_lookback_bars = lookback_days
// Ensure lookback doesn't exceed available historical data
max_lookback_bars = math.min(desired_lookback_bars, 365) // Cap at 365 bars (1 year)
// Calculate Delta SMA low and high within the valid lookback period
delta_sma_low_1yr = ta.lowest(delta_sma, max_lookback_bars)
delta_sma_high_1yr = ta.highest(delta_sma, max_lookback_bars)
// Define thresholds for buy and sell conditions
very_low_threshold = delta_sma_low_1yr * 0.7
above_70_threshold = delta_sma_high_1yr * 0.9
below_60_threshold = delta_sma_high_1yr * 0.5
// Track if `delta_sma` was very low and persist the state
var bool was_very_low = false
if delta_sma < very_low_threshold
was_very_low := true
if ta.crossover(delta_sma, 10000)
was_very_low := false // Reset after crossing 0
// Track if `delta_sma` crossed above 70% of the high
var bool crossed_above_70 = false
if ta.crossover(delta_sma, above_70_threshold)
crossed_above_70 := true
if delta_sma < below_60_threshold*0.5 and crossed_above_70
crossed_above_70 := false // Reset after triggering sell
// Buy condition: `delta_sma` was very low and now crosses 0
buy_condition = was_very_low and ta.crossover(delta_sma, 0)
// Sell condition: `delta_sma` crossed above 70% of the high and now drops below 60%
sell_condition = crossed_above_70 and delta_sma < below_60_threshold
// Place a long order when buy condition is met
if buy_condition
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Place a short order when sell condition is met
if sell_condition
strategy.close("Buy")
// Plot Delta SMA and thresholds for visualization
plot(delta_sma, color=color.blue, title="Delta SMA")
plot(very_low_threshold, color=color.green, title="70% of 1-Year Delta SMA Low", linewidth=2)
plot(above_70_threshold, color=color.purple, title="70% of 1-Year Delta SMA High", linewidth=2)
plot(below_60_threshold, color=color.red, title="60% of 1-Year Delta SMA High", linewidth=2)
// Optional: Plot Buy and Sell signals on the chart
//plotshape(series=buy_condition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), style=shape.labelup, text="BUY")
//plotshape(series=sell_condition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), style=shape.labeldown, text="SELL")