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Estrategia de negociación de dos direcciones de los fractales de Williams

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-15 16:22:07
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Resumen general

Esta estrategia utiliza el nuevo indicador de máximos y mínimos de Williams para identificar señales de reversión, con múltiples promedios móviles para el comercio de ruptura, y RSI para filtrar señales falsas, lo que permite un comercio eficiente en dos direcciones.

Estrategia lógica

  1. El nuevo indicador Williams de máximos y mínimos identifica los puntos de inflexión utilizando los precios más altos y más bajos durante un período determinado.

  2. Las medias móviles de 20, 50 y 100 días forman múltiples medias móviles.

  3. El indicador RSI identifica zonas de sobrecompra y sobreventa para filtrar señales inciertas.

  4. La estrategia determina qué dos promedios móviles se rompen, combina las señales del indicador Williams y el filtrado del RSI para generar señales de compra y venta confiables.

  5. Reglas de entrada: Cuando el MA a corto plazo cruza por encima del MA a mediano o largo plazo, y aparecen nuevas señales bajas de Williams y RSI bajas, ir largo.

  6. Stop loss y take profit: porcentaje fijo de stop loss y take profit.

Ventajas

  1. El indicador Williams identifica con precisión el soporte y la resistencia clave para las señales de reversión.

  2. Múltiples cruces de promedio móvil evitan señales falsas de una sola media móvil.

  3. Los filtros RSI ayudan a la hora de entrada con más precisión y fiabilidad.

  4. El stop loss fijo y el take profit controlan el riesgo y proporcionan claridad sobre las ganancias y pérdidas.

  5. La combinación de indicadores de reversión y tendencia proporciona señales más confiables.

Los riesgos

  1. Selección inadecuada de símbolos, los parámetros deben ajustarse para diferentes símbolos.

  2. Selección ineficiente de los plazos, los parámetros deben ajustarse para diferentes plazos.

  3. Las operaciones de stop loss/take profit fijas no pueden adaptarse a los cambios del mercado, pueden detenerse o obtener beneficios prematuramente.

  4. Los whipssaws cuando los promedios móviles oscilan pueden generar señales falsas.

  5. El retraso de la señal cuando los indicadores divergen.

Oportunidades de mejora

  1. Optimización dinámica de parámetros para diferentes instrumentos de negociación.

  2. Introduzca un stop loss adaptativo y tome ganancias para obtener mejores ganancias y pérdidas.

  3. Añadir más filtros como MACD, Estocásticos para reducir las señales falsas.

  4. Incorporar algoritmos de aprendizaje automático para detectar automáticamente la entrada óptima.

  5. Integrar más indicadores de tendencia para identificar las condiciones de tendencia.

Resumen de las actividades

Esta estrategia combina Williams, promedios móviles, RSI y otras herramientas de análisis técnico, utilizando confirmación dual para reducir señales falsas y capturar efectivamente las reversiones, con stop loss / take profit fijos para controlar el riesgo.


/*backtest
start: 2023-11-07 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © B_L_A_C_K_S_C_O_R_P_I_O_N
// v 1.1

//@version=4
strategy("Williams Fractals Strategy by ȼhąţhµяąɲǥą", overlay=true, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=1000, currency='USD')

// *************Appearance*************
theme = input(type=input.string, defval="dark", options=["light","dark"], group="Appearance")
show_fractals = input(false, "Show Fractals", group="Appearance")
show_ema = input(false, "Show EMAs", group="Appearance")

// *************colors*************
color_green = color.green
color_red = color.red
color_yellow = color.yellow
color_orange = color.orange
color_blue = color.blue
color_white = color.white

// *************WF*************
// Define "n" as the number of periods and keep a minimum value of 2 for error handling.
n = input(title="Fractal Periods", defval=2, minval=2, type=input.integer, group="Williams Fractals")

// UpFractal
bool upflagDownFrontier = true
bool upflagUpFrontier0 = true
bool upflagUpFrontier1 = true
bool upflagUpFrontier2 = true
bool upflagUpFrontier3 = true
bool upflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    upflagDownFrontier := upflagDownFrontier and (high[n-i] < high[n])
    upflagUpFrontier0 := upflagUpFrontier0 and (high[n+i] < high[n])
    upflagUpFrontier1 := upflagUpFrontier1 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+i + 1] < high[n])
    upflagUpFrontier2 := upflagUpFrontier2 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+i + 2] < high[n])
    upflagUpFrontier3 := upflagUpFrontier3 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+i + 3] < high[n])
    upflagUpFrontier4 := upflagUpFrontier4 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+4] <= high[n] and high[n+i + 4] < high[n])
flagUpFrontier = upflagUpFrontier0 or upflagUpFrontier1 or upflagUpFrontier2 or upflagUpFrontier3 or upflagUpFrontier4

upFractal = (upflagDownFrontier and flagUpFrontier)

// downFractal
bool downflagDownFrontier = true
bool downflagUpFrontier0 = true
bool downflagUpFrontier1 = true
bool downflagUpFrontier2 = true
bool downflagUpFrontier3 = true
bool downflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    downflagDownFrontier := downflagDownFrontier and (low[n-i] > low[n])
    downflagUpFrontier0 := downflagUpFrontier0 and (low[n+i] > low[n])
    downflagUpFrontier1 := downflagUpFrontier1 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+i + 1] > low[n])
    downflagUpFrontier2 := downflagUpFrontier2 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+i + 2] > low[n])
    downflagUpFrontier3 := downflagUpFrontier3 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+i + 3] > low[n])
    downflagUpFrontier4 := downflagUpFrontier4 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+4] >= low[n] and low[n+i + 4] > low[n])
flagDownFrontier = downflagUpFrontier0 or downflagUpFrontier1 or downflagUpFrontier2 or downflagUpFrontier3 or downflagUpFrontier4

downFractal = (downflagDownFrontier and flagDownFrontier)

plotshape(downFractal and show_fractals, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, offset=-n, color=color_green)
plotshape(upFractal and show_fractals, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, offset=-n, color=color_red)

// *************EMA*************
len_a = input(20, minval=1, title="EMA Length A", group="EMA")
src_a = input(close, title="EMA Source A", group="EMA")
offset_a = input(title="EMA Offset A", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500, group="EMA")
out_a = ema(src_a, len_a)
plot(show_ema ? out_a : na, title="EMA A", color=color_green, offset=offset_a)

len_b = input(50, minval=1, title="EMA Length B", group="EMA")
src_b = input(close, title="EMA Source B", group="EMA")
offset_b = input(title="EMA Offset B", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500, group="EMA")
out_b = ema(src_b, len_b)
ema_b_color = (theme == "dark") ? color_yellow : color_orange
plot(show_ema ? out_b : na, title="EMA B", color=ema_b_color, offset=offset_b)

len_c = input(100, minval=1, title="EMA Length C", group="EMA")
src_c = input(close, title="EMA Source C", group="EMA")
offset_c = input(title="EMA Offset C", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500, group="EMA")
out_c = ema(src_c, len_c)
ema_c_color = (theme == "dark") ? color_white : color_blue
plot(show_ema ? out_c : na, title="EMA C", color=ema_c_color, offset=offset_c)

// *************RSI*************
rsi_len = input(14, minval=1, title="RSI Length", group="RSI")
rsi_src = input(close, "RSI Source", type = input.source, group="RSI")
up = rma(max(change(rsi_src), 0), rsi_len)
down = rma(-min(change(rsi_src), 0), rsi_len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))

// *************Calculation*************
long = (out_a > out_b) and (out_a > out_c) and downFractal and low[2] > out_c and rsi[2] < rsi
short = (out_a < out_b) and (out_a < out_c) and upFractal and high[2] < out_c and rsi[2] > rsi

plotshape(long, style=shape.labelup, color=color_green, location=location.belowbar, title="long label", text= "L", textcolor=color_white)
plotshape(short, style=shape.labeldown, color=color_red, location=location.abovebar, title="short label", text= "S", textcolor=color_white)

// *************End of Signals calculation*************

// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31, group="Orders")
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=12, group="Orders")
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
     defval=2018, minval=1800, maxval=2100, group="Orders")

endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31, group="Orders")
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
     defval=12, minval=1, maxval=12, group="Orders")
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
     defval=2022, minval=1800, maxval=2100, group="Orders")

// Look if the close time of the current bar
// falls inside the date range
inDateRange =  true

// Make inputs that set the take profit % (optional)
longProfitPerc = input(title="Long Take Profit (%)",
     type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=0.5, group="Orders") * 0.01

shortProfitPerc = input(title="Short Take Profit (%)",
     type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=0.5, group="Orders") * 0.01

// Figure out take profit price
longExitPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc)
shortExitPrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc)

// Plot take profit values for confirmation
plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longExitPrice : na,
     color=color_green, style=plot.style_circles,
     linewidth=1, title="Long Take Profit")
plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortExitPrice : na,
     color=color_green, style=plot.style_circles,
     linewidth=1, title="Short Take Profit")

// Submit entry orders
if (inDateRange and long and strategy.opentrades == 0)
    strategy.entry(id="Long", long=true)

if (inDateRange and short and strategy.opentrades == 0)
    strategy.entry(id="Short", long=false)

// Submit exit orders based on take profit price
// if (strategy.position_size > 0)
//     strategy.exit(id="LTP", limit=longExitPrice)

// if (strategy.position_size < 0)
//     strategy.exit(id="STP", limit=shortExitPrice)
    
// Set stop loss level with input options (optional)
longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)",
     type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3.1, group="Orders") * 0.01

shortLossPerc = input(title="Short Stop Loss (%)",
     type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3.1, group="Orders") * 0.01

// Determine stop loss price
longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)

// Plot stop loss values for confirmation
plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longStopPrice : na,
     color=color_red, style=plot.style_cross,
     linewidth=1, title="Long Stop Loss")
plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortStopPrice : na,
     color=color_red, style=plot.style_cross,
     linewidth=1, title="Short Stop Loss")

// Submit exit orders based on calculated stop loss price
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="ExL",limit=longExitPrice, stop=longStopPrice)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="ExS", limit=shortExitPrice, stop=shortStopPrice)

// Exit open market position when date range ends
if (not inDateRange)
    strategy.close_all()

Más.