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Seguidor de tendencia de ruptura V2

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-01 17:24:08
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Resumen general

Esta estrategia es una variación de mi otra estrategia Breakout Trend Follower. En la otra estrategia, puedes usar un promedio móvil para actuar como un filtro para tus operaciones (es decir, si el precio está por debajo del promedio móvil, no va a durar mucho tiempo).

Así que este script le permite ver tendencias de marcos de tiempo más altos (es decir, ¿hay máximos más altos y mínimos más altos? Si es así, esta es una tendencia alcista). Solo realiza operaciones cuando está con la tendencia. Tiene la capacidad de seleccionar hasta dos tendencias para actuar como un filtro. Cada dirección de tendencia se muestra en una tabla en el gráfico para facilitar la referencia. Los máximos y mínimos de pivote actuales se trazan en el gráfico para que pueda ver cuándo podría estar rompiendo tanto la tendencia del marco de tiempo actual como las tendencias de nivel más alto.

Lo que encontré fue que en general esto no funciona tan bien como la otra estrategia, pero parece ser mucho más exigente con las operaciones. Mostrando mayores tasas de ganancia y un mejor factor de ganancia. Sólo toma mucho menos operaciones y el beneficio neto no es tan bueno.

Estrategia lógica

La lógica central de esta estrategia consiste en identificar tendencias utilizando las rupturas de los niveles de soporte y resistencia en plazos más largos, y realizar operaciones en la dirección de la tendencia.

En concreto, se aplican las siguientes medidas:

Calcular los niveles de soporte y resistencia del pivote en el marco de tiempo actual (por ejemplo, 1 hora).
Calcular los niveles de soporte y resistencia del pivote en uno o más marcos de tiempo más altos (por ejemplo, 4 horas y diarios).
Trace estos niveles de soporte y resistencia como líneas horizontales en el gráfico.
Determina la dirección de la tendencia basándose en si el precio rompe los puntos altos o bajos anteriores.
Permitir al usuario seleccionar una o más tendencias de marcos de tiempo más altos como condición de filtro. Es decir, solo considere realizar operaciones cuando la tendencia actual de los marcos de tiempo se alinee con la tendencia de los marcos de tiempo más altos.
Cuando se cumple la condición del filtro de tendencia y el precio actual rompe el nivel clave, ingrese largo o corto.
A medida que el precio se mueve, ajusta el stop loss a nuevos mínimos para obtener ganancias y seguir la tendencia.
Salida cuando se activa el stop loss o se rompe el nivel clave de soporte/resistencia.

Al analizar las tendencias a través de múltiples marcos de tiempo, la estrategia intenta operar solo en la dirección de tendencias más fuertes para mejorar la tasa de ganancia.

Ventajas de la estrategia

El uso de múltiples marcos de tiempo para juzgar las tendencias puede identificar con mayor precisión la dirección de la tendencia más fuerte, evitando el ruido.
Solo el comercio con tendencias principales mejora significativamente la tasa de ganancias.
Los niveles de soporte y resistencia proporcionan niveles de entrada y stop loss claros.
Ajuste de paradas a lo largo de la tendencia para maximizar el bloqueo de ganancias.
Lógica estratégica simple y clara, fácil de entender y optimizar.

Riesgos de la estrategia

Se basa en tendencias a más largo plazo, propensas a quedar atrapadas en inversiones de tendencia.
No tiene en cuenta los impactos fundamentales, puede desviarse del precio en eventos importantes. Puede agregar filtros como fechas de ganancias.
No se establecen controles de tamaño de posición, debe optimizar el tamaño por tamaño de cuenta, volatilidad, etc.
Periodo de pruebas de retroceso limitado. Debería ampliar las pruebas en diferentes entornos de mercado.
No se tienen en cuenta los costes comerciales, se deben ajustar los parámetros en función de los costes reales.
Solo considera el comercio a largo plazo. Puede desarrollar señales para operaciones a corto plazo para implementar estrategias de marcos de tiempo múltiples.

Direcciones de optimización

Añadir las condiciones del filtro:
- Fundamentos como las ganancias, noticias
- Indicadores como el volumen, ATR se detiene
Optimiza los parámetros:
- Periodos para el cálculo del soporte/resistencia
- Plazos para la determinación de la tendencia
Ampliar el alcance de la estrategia:
- Desarrollar estrategias comerciales a corto plazo
- Considerar las oportunidades de cortocircuito
- Diferencias entre mercados
Mejorar la gestión de riesgos:
- Optimizar el tamaño de las posiciones por volatilidad y tamaño
- Mejorar las estrategias de stop loss como movimiento/paréntesis
- Introducir métricas ajustadas al riesgo
Mejorar la lógica de ejecución:
- Selección del momento de entrada
- Las entradas de tamaño parcial
- Optimización del movimiento de pérdida de parada

Conclusión

Esta estrategia diseñó un sistema de ruptura relativamente robusto mediante el análisis de tendencias a través de múltiples marcos de tiempo. En comparación con filtros simples como los promedios móviles, demostró tasas de ganancia y relaciones riesgo-recompensa más altas. Pero hay algunas áreas que se pueden mejorar, como la falta de mecanismos sólidos de gestión de riesgos y la consideración de los fundamentos. Con una optimización adicional, puede convertirse en una estrategia de seguimiento de tendencias muy práctica. En general, el diseño de la estrategia es sólido, mejorando la precisión a través del análisis de múltiples marcos de tiempo, y vale la pena investigar y aplicar más.

/*backtest
start: 2023-10-24 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

// Revision:        1
// Author:          @millerrh
// Strategy:  Enter long when recent swing high breaks out, using recent swing low as stop level.  Move stops up as higher lows print to act
// as trailing stops.  Ride trend as long as it is there and the higher lows aren't breached.  
// The difference between this one and the previous Breakout Trend Follower is that this one uses higher timeframe higher highs/higher lows as a filter instead 
// of an arbitrary Moving Average.  I wanted to test out whether waiting for longer term actual trend changes produced better stats than just the moving average.
// Conditions/Variables 
//    1. Manually configure which dates to back test
//    2. Can add a filter to only take setups that are above (or below for shorts) user-defined larger timeframe trends (helps avoid trading counter trend) 

// === CALL STRATEGY/STUDY, PROGRAMATICALLY ENTER STRATEGY PARAMETERS HERE SO YOU DON'T HAVE TO CHANGE THEM EVERY TIME YOU RUN A TEST ===
// (STRATEGY ONLY) - Comment out srategy() when in a study() 
strategy("Breakout Trend Follower V2", overlay=true, initial_capital=10000, currency='USD', 
   default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// (STUDY ONLY) - Comment out study() when in a strategy() 
//study("Breakout Trend Follower V2", overlay=true)

// === BACKTEST RANGE ===
Start = input(defval = timestamp("01 Jan 2019 06:00 +0000"), title = "Backtest Start Date", type = input.time, group = "Backtest Range")
Finish = input(defval = timestamp("01 Jan 2100 00:00 +0000"), title = "Backtest End Date", type = input.time, group = "Backtest Range")

// == USER INPUTS ==
tableLocation = input(defval="Top", options=["Top", "Bottom"], title = "Info Table Location", group = "Display",
  tooltip = "Place information table on the top of the pane or the bottom of the pane.")
lookback = input(defval = 3, title = "Pivot Lookback Period", group = "Pivot Points",
  tooltip = "Looks for pivot points within this number of bars both left and right.")
showPivotPoints = input(title = "Show Historical Pivot Points?", type = input.bool, defval = false, group = "Pivot Points",
  tooltip = "Toggle this on to see the historical pivot points that were used.  Change the Lookback Period to adjust the frequency of these points.
  The pivot points are only shown for the current chart timeframe - to see the Daily pivot pionts, use the Daily timeframe, etc.")
trendFilter = input(defval="1st Timeframe", options=["1st Timeframe", "Both Timeframes", "None"], title = "Use HTF Trend for Filtering?", group = "Higher Timeframe Levels",
  tooltip = "Signals will be ignored when price is not aligned with the higher timeframe trend(s).  The intent is to keep you out of bear periods and only buying when 
  price is showing strength and you are trading with the trend.")
twoSet = input(defval="D", title="1st High Timeframe", type=input.resolution, group = "Higher Timeframe Levels",
  tooltip = "Allows you to set two different time frames for looking at the trend.")
threeSet = input(defval="W", title="2nd High Timeframe", type=input.resolution, group = "Higher Timeframe Levels")
showMTFLevels = input(title = "Show Multiple Timeframe S/R Levels?", type = input.bool, defval = true, group = "Higher Timeframe Levels",
  tooltip = "Displays the pivot highs and lows of higher timeframes to use as support/resistance levels. When these levels break, the trend
  will change on these higher timeframes.")
currentColorS = input(color.new(color.orange,50), title = "Current Timeframe    Support", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF1")
currentColorR = input(color.new(color.blue,50), title = " Resistance", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF1")
oneColorS = input(color.new(color.yellow,50), title = "1st High Timeframe   Support", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF2")
oneColorR = input(color.new(color.yellow,50), title = " Resistance", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF2")
twoColorS = input(color.new(color.white,50), title = "2nd High Timeframe    Support", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF3")
twoColorR = input(color.new(color.white,50), title = " Resistance", type = input.color, group = "Higher Timeframe Levels", inline = "MTF3")

//  == DEFINE FUNCTIONS FOR USE IN MULTIPLE TIMEFRAMES (USING A TUPLE TO AVOID SO MANY SECURITY CALLS) ==  
f_getHTF() =>
    ph = pivothigh(high, lookback, lookback)
    pl = pivotlow(low, lookback, lookback)
    highLevel = valuewhen(ph, high[lookback], 0)
    lowLevel = valuewhen(pl, low[lookback], 0)
    barsSinceHigh = barssince(ph) + lookback
    barsSinceLow = barssince(pl) + lookback
    timeSinceHigh = time[barsSinceHigh]
    timeSinceLow = time[barsSinceLow]
    [ph, pl, highLevel, lowLevel, barsSinceHigh, barsSinceLow, timeSinceHigh, timeSinceLow]
    
[ph_01, pl_01, hL_01, lL_01, bsSH_01, bsSL_01, tSH_01, tSL_01] = security(syminfo.tickerid, "", f_getHTF())
[ph_02, pl_02, hL_02, lL_02, bsSH_02, bsSL_02, tSH_02, tSL_02] = security(syminfo.tickerid, twoSet, f_getHTF())
[ph_03, pl_03, hL_03, lL_03, bsSH_03, bsSL_03, tSH_03, tSL_03] = security(syminfo.tickerid, threeSet, f_getHTF())

// Plot historical pivot points for debugging and configuring the lookback period.
plot(showPivotPoints ? ph_01 : na, style=plot.style_cross, linewidth=3, color=color.new(color.yellow,50), offset=-lookback)
plot(showPivotPoints ? pl_01 : na, style=plot.style_cross, linewidth=3, color=color.new(color.yellow,50), offset=-lookback)

// == PLOT SUPPORT/RESISTANCE LINES ON THE HIGHER TIMEFRAMES ==
// Use a function to define the lines
f_line(x1, y1, y2, _color) =>
    var line id = na
    // line.delete(id)
    // id := line.new(x1, y1, time, y2, xloc.bar_time, extend.right, _color)

// 1st Timeframe
highLine1 = showMTFLevels ? f_line(tSH_01, hL_01, hL_01, currentColorR) : na
lowLine1 = showMTFLevels ? f_line(tSL_01, lL_01, lL_01, currentColorS) : na 
// 2nd Timeframe
highLine2 = showMTFLevels ? f_line(tSH_02, hL_02, hL_02, oneColorR) : na
lowLine2 = showMTFLevels ? f_line(tSL_02, lL_02, lL_02, oneColorS) : na
// 3rd Timeframe
highLine3 = showMTFLevels ? f_line(tSH_03, hL_03, hL_03, twoColorR) : na
lowLine3 = showMTFLevels ? f_line(tSL_03, lL_03, lL_03, twoColorS) : na

// == TREND CALCULATIONS (USING A TUPLE TO CONSOLIDATE REPETATIVE CODE AND GENERATE MULTIPE VARIABLES WITH ONE FUNCTION ==
f_signal(highLevel, lowLevel) =>
    uptrendSignal    = high > highLevel
    downtrendSignal  = low < lowLevel
    inUptrend        = bool(na)
    inDowntrend      = bool(na) 
    inUptrend       := uptrendSignal[1] ? true : downtrendSignal[1] ? false : inUptrend[1]
    inDowntrend     := not inUptrend
    [uptrendSignal, downtrendSignal, inUptrend, inDowntrend]

[uptrendSignal1, downtrendSignal1, inUptrend1, inDowntrend1] = f_signal(hL_01, lL_01)  // 1st Timeframe
[uptrendSignal2, downtrendSignal2, inUptrend2, inDowntrend2] = f_signal(hL_02, lL_02)  // 2nd Timeframe
[uptrendSignal3, downtrendSignal3, inUptrend3, inDowntrend3] = f_signal(hL_03, lL_03)  // 3rd Timeframe

// == TREND TABLE PLOTTING ==
tablePos = tableLocation == "Top" ? position.top_right : position.bottom_right
var table trendTable = table.new(tablePos, 3, 1, border_width = 3)
upColor = color.rgb(38, 166, 154)
downColor = color.rgb(240, 83, 80)

f_fillCell(_column, _row, _cellText, _c_color) =>
    table.cell(trendTable, _column, _row, _cellText, bgcolor = color.new(_c_color, 70), text_color = _c_color, width = 6)

if barstate.islast or barstate.islastconfirmedhistory
    f_fillCell(0, 0, inUptrend1 ? "▲" : "▼", inUptrend1 ? upColor : downColor)
    f_fillCell(1, 0, inUptrend2 ? "▲ " + twoSet : "▼ " + twoSet, inUptrend2 ? upColor : downColor)
    f_fillCell(2, 0, inUptrend3 ? "▲ " + threeSet : "▼ " + threeSet, inUptrend3 ? upColor : downColor)

// Conditions for entry and exit
buyConditions =  true
buySignal = high > hL_01 and buyConditions // Code to act like a stop-buy for the Study
sellSignal = low < lL_01 // Code to act like a stop-loss for the Study

// (STRATEGY ONLY) Comment out for Study
strategy.entry("Long", strategy.long, stop = hL_01, when = buyConditions)
// strategy.entry("Long", strategy.long, stop = buyLevel2, when = time > Start and time < Finish and high > maFilterCheck)
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", stop=lL_01)

Más.