Стратегии покупки и продажи на основе тепловых карт объемов и цен в реальном времени

EMA VWAP SMA
Дата создания: 2024-05-24 17:16:58 Последнее изменение: 2024-05-24 17:16:58
Копировать: 2 Количество просмотров: 570
1
Подписаться
1617
Подписчики

Стратегии покупки и продажи на основе тепловых карт объемов и цен в реальном времени

Обзор

Стратегия объединяет горячий график объема сделок и цены в реальном времени, чтобы генерировать сигналы купли-продажи, анализируя распределение цен и объема сделок за определенное время. Сначала стратегия рассчитывает несколько уровней цен на основе текущей цены и процента установленного ценового диапазона. Затем она подсчитывает объем сделок купли-продажи на каждом уровне цен за предыдущий период времени и рассчитывает накопленный объем сделок купли-продажи.

Стратегический принцип

  1. Некоторые ценовые уровни рассчитываются в зависимости от текущей цены и процента от установленного ценового диапазона.
  2. По каждому ценовому уровню учитывается объем торгов за прошедший период времени и рассчитывается совокупный объем торгов.
  3. В зависимости от накопленного объема торгов, определяется цвет этикеток и отображается на этикетках или рисуется на них графика.
  4. Нарисуйте кривую цены в реальном времени.
  5. Вычислить такие показатели, как EMA, VWAP и т.д.
  6. В зависимости от отношения цены к таким показателям, как EMA, VWAP, а также к условиям объема сделки, определяется, соответствует ли условию покупки. Если условие выполнено и ранее не было создано сигнала, то создается сигнал покупки.
  7. В зависимости от отношения цены к таким показателям, как EMA, а также от условий объема торгов, определяется, соответствует ли условию продажи. Если условие удовлетворено и ранее не было создано сигнала, то создается сигнал продажи. Если два последовательных соединения и ранее не было создано сигнала, то также создается сигнал продажи.
  8. Запись текущих условий торгов и обновление состояния сигналов.

Анализ преимуществ

  1. В сочетании с горячей картой объема сделок и ценой в режиме реального времени, она позволяет визуально показать распределение цен и объема сделок, что служит ориентиром для принятия торговых решений.
  2. Внедрение таких показателей, как EMA, VWAP, обогащает условные оценки стратегии и повышает ее надежность.
  3. При этом учитываются различные факторы, такие как цены, показатели и объемы сделок, что делает сигналы о покупке и продаже более полными и надежными.
  4. Установлены ограничительные условия для создания сигнала, чтобы избежать последовательного создания повторяющегося сигнала и уменьшить ошибочный сигнал.

Анализ рисков

  1. Показатели эффективности стратегии могут зависеть от параметров, таких как процентный диапазон цены, период ретроспекции и т. д., которые необходимо корректировать и оптимизировать в зависимости от конкретных обстоятельств.
  2. Такие показатели, как EMA, VWAP и другие, сами по себе имеют определенную отсталость и ограничения, которые могут быть неэффективными в определенных рыночных условиях.
  3. Эта стратегия применяется в основном на рынках с высоким уровнем тренда, которые могут создавать больше ложных сигналов при колебаниях.
  4. Стратегия имеет относительно простые меры контроля риска, отсутствие средств управления риском, таких как стоп-лосс и управление позициями.

Направление оптимизации

  1. Введение новых технических и рыночных настроений, таких как RSI, MACD, BRI, и т.д., которые могут быть полезными для стратегии.
  2. Оптимизация условий для получения сигналов покупки и продажи, повышение их точности и надежности. Можно рассмотреть возможность внедрения анализа на несколько временных рамок для подтверждения направления тенденции.
  3. Включение мер по контролю риска, таких как управление стоп-страхами и позициями, установление разумных стоп-страхов и размеров позиций, контроль рисковых порогов для отдельных сделок.
  4. Оптимизация и обратная проверка параметров стратегии для определения оптимального сочетания параметров и рыночного применения.
  5. Рассмотреть возможность комбинирования этой стратегии с другими, чтобы использовать преимущества различных стратегий и повысить общую стабильность и доходность.

Подвести итог

Стратегия имеет преимущество в том, что она может визуально отображать распределение цен и объемов сделок и комплексно учитывать многосторонние факторы, чтобы создать сигнал. Однако у стратегии также есть некоторые ограничения и риски, такие как влияние параметров, отсталость показателей, зависимость от трендового рынка и т. Д. Поэтому в практическом применении требуется дальнейшая оптимизация и совершенствование стратегии, например, введение большего количества показателей, оптимизация условий сигнала, усиление контроля риска и т. Д., Чтобы повысить устойчивость и прибыльность стратегии.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2024-04-01 00:00:00
end: 2024-04-30 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Buy and Sell Volume Heatmap with Real-Time Price Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// Settings for Volume Heatmap
lookbackPeriod = input.int(100, title="Lookback Period")
baseGreenColor = input.color(color.green, title="Buy Volume Color")
baseRedColor = input.color(color.red, title="Sell Volume Color")
priceLevels = input.int(10, title="Number of Price Levels")
priceRangePct = input.float(0.01, title="Price Range Percentage")
labelSize = input.string("small", title="Label Size", options=["tiny", "small", "normal", "large"])
showLabels = input.bool(true, title="Show Volume Labels")

// Initialize arrays to store price levels, buy volumes, and sell volumes
var float[] priceLevelsArr = array.new_float(priceLevels)
var float[] buyVolumes = array.new_float(priceLevels)
var float[] sellVolumes = array.new_float(priceLevels)

// Calculate price levels around the current price
for i = 0 to priceLevels - 1
    priceLevel = close * (1 + (i - priceLevels / 2) * priceRangePct)  // Adjust multiplier for desired spacing
    array.set(priceLevelsArr, i, priceLevel)

// Calculate buy and sell volumes for each price level
for i = 0 to priceLevels - 1
    level = array.get(priceLevelsArr, i)
    buyVol = 0.0
    sellVol = 0.0
    for j = 1 to lookbackPeriod
        if close[j] > open[j]
            if close[j] >= level and low[j] <= level
                buyVol := buyVol + volume[j]
        else
            if close[j] <= level and high[j] >= level
                sellVol := sellVol + volume[j]
    array.set(buyVolumes, i, buyVol)
    array.set(sellVolumes, i, sellVol)

// Determine the maximum volumes for normalization
maxBuyVolume = array.max(buyVolumes)
maxSellVolume = array.max(sellVolumes)

// Initialize cumulative buy and sell volumes for the current bar
cumulativeBuyVol = 0.0
cumulativeSellVol = 0.0

// Calculate colors based on the volumes and accumulate volumes for the current bar
for i = 0 to priceLevels - 1
    buyVol = array.get(buyVolumes, i)
    sellVol = array.get(sellVolumes, i)
    cumulativeBuyVol := cumulativeBuyVol + buyVol
    cumulativeSellVol := cumulativeSellVol + sellVol

// Determine the label color based on which volume is higher
labelColor = cumulativeBuyVol > cumulativeSellVol ? baseGreenColor : baseRedColor

// Initialize variables for plotshape
var float shapePosition = na
var color shapeColor = na

if cumulativeBuyVol > 0 or cumulativeSellVol > 0
    if showLabels
        labelText = "Buy: " + str.tostring(cumulativeBuyVol) + "\nSell: " + str.tostring(cumulativeSellVol)
        label.new(x=bar_index, y=high + (high - low) * 0.02, text=labelText, color=color.new(labelColor, 0), textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=labelSize)
    else
        shapePosition := high + (high - low) * 0.02
        shapeColor := labelColor

// Plot the shape outside the local scope
plotshape(series=showLabels ? na : shapePosition, location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=shapeColor)

// Plot the real-time price on the chart
plot(close, title="Real-Time Price", color=color.blue, linewidth=2, style=plot.style_line)

// Mpullback Indicator Settings
a = ta.ema(close, 9)
b = ta.ema(close, 20)
e = ta.vwap(close)
volume_ma = ta.sma(volume, 20)

// Calculate conditions for buy and sell signals
buy_condition = close > a and close > e and volume > volume_ma and close > open and low > a and low > e // Ensure close, low are higher than open, EMA, and VWAP
sell_condition = close < a and close < b and close < e and volume > volume_ma

// Store the previous buy and sell conditions
var bool prev_buy_condition = na
var bool prev_sell_condition = na

// Track if a buy or sell signal has occurred
var bool signal_occurred = false

// Generate buy and sell signals based on conditions
buy_signal = buy_condition and not prev_buy_condition and not signal_occurred
sell_signal = sell_condition and not prev_sell_condition and not signal_occurred

// Determine bearish condition (close lower than the bottom 30% of the candle's range)
bearish = close < low + (high - low) * 0.3

// Add sell signal when there are two consecutive red candles and no signal has occurred
two_consecutive_red_candles = close[1] < open[1] and close < open
sell_signal := sell_signal or (two_consecutive_red_candles and not signal_occurred)

// Remember the current conditions for the next bar
prev_buy_condition := buy_condition
prev_sell_condition := sell_condition

// Update signal occurred status
signal_occurred := buy_signal or sell_signal

// Plot buy and sell signals
plotshape(buy_signal, title="Buy", style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, text="Buy", textcolor=color.white)
plotshape(sell_signal, title="Sell", style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, text="Sell", textcolor=color.white)

// Strategy entry and exit
if buy_signal
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if sell_signal
    strategy.entry("Sell", strategy.short)