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Estrategia de tendencias múltiples

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-16 11:20:10
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Resumen general

Esta estrategia combina múltiples indicadores para identificar la dirección de la tendencia y utiliza un enfoque de seguimiento de tendencias para capturar oportunidades de tendencia a medio y corto plazo.

Estrategia lógica

  1. Utilice el WVAP para juzgar el nivel de precios;

  2. RSI para juzgar el impulso;

  3. QQE para identificar el avance del precio;

  4. ADX para determinar la fuerza de la tendencia;

  5. Indicador de tendencia de coral para juzgar la tendencia fundamental;

  6. La LSMA ayudará a evaluar la tendencia;

  7. Generar señales basadas en múltiples señales de indicadores.

La estrategia se basa principalmente en el RSI, QQE, ADX y otros indicadores para determinar la dirección y la fuerza de la tendencia, utilizando la curva del Coral Trend Indicator como punto de referencia para la tendencia fundamental.

Ventajas

  1. La combinación de múltiples indicadores mejora la precisión;

  2. Hace hincapié en el seguimiento de tendencias para aumentar la rentabilidad;

  3. Adopta el concepto de breakout para seleccionar mercados diferentes;

  4. Incorpora indicadores fundamentales para evitar operaciones contrarias a la tendencia;

  5. tiempo razonable de negociación y control de riesgos de posicionamiento;

  6. Lógica estratégica clara, fácil de entender y optimizar.

La mayor ventaja de esta estrategia es la combinación de señales de múltiples indicadores, lo que reduce la probabilidad de error de juicio de cualquier indicador y mejora la precisión. El énfasis en el seguimiento de tendencias y el concepto de ruptura también ayuda a detectar oportunidades confiables a mediano plazo. Además, la incorporación de indicadores fundamentales evita el comercio contra las tendencias principales. Estas opciones de diseño mejoran la estabilidad y la rentabilidad de la estrategia.

Los riesgos

  1. Retraso en el juicio debido a múltiples indicadores, falta del mejor precio de entrada;

  2. Control inadecuado de la utilización, alto riesgo de utilización;

  3. Potenciales señales perdidas cuando la tendencia fundamental se invierte;

  4. El riesgo de deterioro de las ganancias cuando se consideran los costes de negociación.

El mayor riesgo es el retraso en el juicio debido a múltiples indicadores, causando el mejor precio de entrada perdido y el potencial de ganancia. Además, el control de la retirada está lejos de ser ideal, con un riesgo considerable de retirada. Cuando la tendencia fundamental se invierte mientras los indicadores aún no la reflejan, pueden ocurrir pérdidas. Los costos de negociación en el despliegue real también pueden socavar las ganancias.

Direcciones de mejora

  1. Incorporar el stop loss para un mejor control de la absorción;

  2. Optimizar los parámetros para reducir el retraso del indicador;

  3. Añadir más indicadores fundamentales para mejorar la precisión;

  4. Utilice el aprendizaje automático para la optimización de parámetros dinámicos.

Las prioridades para la optimización incluyen un mejor control de descenso a través de stop loss para bloquear las ganancias y reducir el descenso. El ajuste de parámetros para reducir el retraso del indicador y mejorar la capacidad de respuesta también es importante. Indicadores más fundamentales también podrían ayudar a mejorar la precisión. La aplicación de aprendizaje automático para la optimización de parámetros dinámicos mejoraría significativamente la estabilidad de la estrategia.

Resumen de las actividades

Esta estrategia combina múltiples indicadores para determinar la dirección de la tendencia y utiliza un enfoque de seguimiento de tendencia en su diseño para mejorar la precisión y la rentabilidad. Sus fortalezas incluyen combinaciones de indicadores, énfasis en el seguimiento de tendencias e incorporación de factores fundamentales. Pero problemas como el retraso del juicio, el control de retirada inadecuado persisten. Las mejoras futuras podrían provenir de la optimización de parámetros, la integración de pérdidas de parada, indicadores más fundamentales y el aprendizaje automático para la optimización dinámica, para hacer que la estrategia sea más efectiva en la práctica.


/*backtest
start: 2023-11-08 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © RolandoSantos

//@version=4
strategy(title = "VWAP Candles Strategy", overlay=true, shorttitle = "VWAP Cndl",  default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=10000, initial_capital=10000)

//Make inputs that set the take profit % 
longProfitPerc = input(title="Take Long Profit % ", minval=0.0, step=0.1, defval=0.3) / 100
shortProfitPerc = input(title="Take Short Profit % ", minval=0.0, step=0.1, defval=0.95) / 100

tp = input(100, "Take Profit % QTY (How much profit you want to take after take profit target is triggered)")

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

//Use NYSE for Copp Curve entries and exits//
security = input("", title="Change this if you want to see Copp Curve calculated for current ticker. All Copp Curve calculations are base on NYSE Composite")
ticker = security(security,"", close)

///Copp Curve////

period_ = input(21, title="Length", minval=1)
isCentered = input(false, title="Centered")
barsback = period_/2 + 1
ma = sma(close, period_)
dpo = isCentered ? close[barsback] - ma : close - ma[barsback]


instructions =input(title="Standard Copp settings are (10, 14, 11) however, DOUBLE these lengths as alternate settings to (20,28,22) and you will find it may produce better results, but less trades", defval="-")
wmaLength = input(title="WMA Length (Experiment changing this to longer lengths for less trades, but higher win %)", type=input.integer, defval=20)
longRoCLength = input(title="Long RoC Length", type=input.integer, defval=28)
shortRoCLength = input(title="Short RoC Length", type=input.integer, defval=22)
source = ticker
curve = wma(roc(source, longRoCLength) + roc(source, shortRoCLength), wmaLength)

//////////// QQE////////////QQE///////////////////QQE////////////////////////

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

//@version=4
src=input(close)
length = input(25,"RSI Length", minval=1)
SSF=input(9, "SF RSI SMoothing Factor", minval=1)
showsignals = input(title="Show Crossing Signals?", type=input.bool, defval=true)
highlighting = input(title="Highlighter On/Off ?", type=input.bool, defval=true)
RSII=ema(rsi(src,length),SSF)
TR=abs(RSII-RSII[1])
wwalpha = 1/ length
WWMA = 0.0
WWMA := wwalpha*TR + (1-wwalpha)*nz(WWMA[1])
ATRRSI=0.0
ATRRSI := wwalpha*WWMA + (1-wwalpha)*nz(ATRRSI[1])
QQEF=ema(rsi(src,length),SSF)
QUP=QQEF+ATRRSI*4.236
QDN=QQEF-ATRRSI*4.236
QQES=0.0
QQES:=QUP<nz(QQES[1]) ? QUP : QQEF>nz(QQES[1]) and QQEF[1]<nz(QQES[1]) ? QDN :  QDN>nz(QQES[1]) ? QDN : QQEF<nz(QQES[1]) and QQEF[1]>nz(QQES[1]) ? QUP : nz(QQES[1])
//QQF=plot(QQEF,"FAST",color.maroon,2)
//QQS=plot(QQES,"SLOW",color=color.blue, linewidth=1)
buySignalr = crossover(QQEF, QQES)
sellSignalr = crossunder(QQEF, QQES)
buyr = QQEF > QQES


////QQE////////////////QQE/////////////////QQE/////////////////

//////////////LSMA//////////////////////////


//  LSMA 1 Settings & Plot
lsma1Length = input(100, minval=1, title="LSMA 1")
lsma1Offset = input(title="LSMA 1 Offset", type=input.integer, defval=0)
lsma1Source = input(close, title="LSMA 1 Source")
lsma1 = linreg(lsma1Source, lsma1Length, lsma1Offset)
lsma1_std_dev = stdev(abs(lsma1[1] - lsma1), lsma1Length)
//plot(lsma1, color=(lsma1 > lsma1[1] ? color.yellow : color.blue), title="LSMA 1", linewidth=2, transp=0)

////////////LSMA///////////////////


//////////////////ADX////////////////////

len = input(14)
th = input(20)

TrueRange = max(max(high-low, abs(high-nz(close[1]))), abs(low-nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high-nz(high[1]) > nz(low[1])-low ? max(high-nz(high[1]), 0): 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1])-low > high-nz(high[1]) ? max(nz(low[1])-low, 0): 0

SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - (nz(SmoothedTrueRange[1])/len) + TrueRange

SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1])/len) + DirectionalMovementPlus

SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1])/len) + DirectionalMovementMinus

DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = abs(DIPlus-DIMinus) / (DIPlus+DIMinus)*100
ADX = sma(DX, len)

///////////////////ADX/////////////////////


/////////////sqz momentum/////////////////////////

//
// @author LazyBear & ChrisMoody complied by GIS_ABC
//
lengthBB = input(20, title="BB Length")
mult = input(2.0,title="BB MultFactor")
lengthKC=input(20, title="KC Length")
multKC = input(1.5, title="KC MultFactor")

useTrueRange = input(true, title="Use TrueRange (KC)")

// Calculate BB
sourceBB = close
basis = sma(sourceBB, lengthBB)
dev = multKC * stdev(source, lengthBB)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev

// Calculate KC
maKC = sma(sourceBB, lengthKC)
rangeKC = useTrueRange ? tr : (high - low)
rangema = sma(rangeKC, lengthKC)
upperKC = maKC + rangema * multKC
lowerKC = maKC - rangema * multKC

sqzOn  = (lowerBB > lowerKC) and (upperBB < upperKC)
sqzOff = (lowerBB < lowerKC) and (upperBB > upperKC)
noSqz  = (sqzOn == false) and (sqzOff == false)

val = linreg(source  -  avg(avg(highest(high, lengthKC), lowest(low, lengthKC)),sma(close,lengthKC)),lengthKC,0)


////////////////////////////

/////// RSI on EMA/////////////////

lenrsi = input(13, minval=1, title="Length")
srcrsi = linreg(hlc3,100,0)
up = rma(max(change(srcrsi), 0), lenrsi)
down = rma(-min(change(srcrsi), 0), lenrsi)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
rsicolor = rsi > rsi[1] ? color.green : color.red
//plot(rsi,color = rsicolor)
//hline(20,color=color.green)
//hline(80,color=color.red)
vwaprsi = rsi(vwap(hlc3),13)
vwaprsicolor = vwaprsi > vwaprsi[1] ? color.blue : color.yellow
emarsi = ema(rsi,13)
emarsicolor = emarsi > emarsi[1] ? color.green : color.red
//plot(emarsi,color=emarsicolor)
//plot(vwaprsi,color=vwaprsicolor)

/////// RSI on VWMA/////////////////

lenrsiv = input(23, minval=1, title="Length RSI VWMA")
srcrsiv = vwma(linreg(close,23,0),23)
upv = rma(max(change(srcrsiv), 0), lenrsiv)
downv = rma(-min(change(srcrsiv), 0), lenrsiv)
rsiv = downv == 0 ? 100 : upv == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + upv / downv))
rsicolorv = rsiv > rsiv[1] ? color.green : color.red

/////////////////////////////////////

/////////////////////////////////////

////////////////coral trend////////////////////
//
// @author LazyBear 
// List of all my indicators: 
// https://docs.google.com/document/d/15AGCufJZ8CIUvwFJ9W-IKns88gkWOKBCvByMEvm5MLo/edit?usp=sharing
// 
//study(title="Coral Trend Indicator [LazyBear]", shorttitle="CTI_LB", overlay=true)
srcCT=close
i1 = 1.0
i2 = 1.0
i3 = 1.0
i4 = 1.0
i5 = 1.0
i6 = 1.0

sm =input(21, title="Smoothing Period")
cd = input(0.4, title="Constant D")
ebc=input(false, title="Color Bars")
ribm=input(false, title="Ribbon Mode")
di = (sm - 1.0) / 2.0 + 1.0
c1 = 2 / (di + 1.0)
c2 = 1 - c1
c3 = 3.0 * (cd * cd + cd * cd * cd)
c4 = -3.0 * (2.0 * cd * cd + cd + cd * cd * cd)
c5 = 3.0 * cd + 1.0 + cd * cd * cd + 3.0 * cd * cd
i1 := c1*srcCT + c2*nz(i1[1])
i2 := c1*i1 + c2*nz(i2[1])
i3 := c1*i2 + c2*nz(i3[1])
i4 := c1*i3 + c2*nz(i4[1])
i5 := c1*i4 + c2*nz(i5[1])
i6 := c1*i5 + c2*nz(i6[1])

bfr = -cd*cd*cd*i6 + c3*(i5) + c4*(i4) + c5*(i3)
// --------------------------------------------------------------------------
// For the Pinescript coders: Determining trend based on the mintick step. 
// --------------------------------------------------------------------------
//bfrC = bfr - nz(bfr[1]) > syminfo.mintick ? green : bfr - nz(bfr[1]) < syminfo.mintick ? red : blue
//bfrC = bfr > nz(bfr[1]) ? green : bfr < nz(bfr[1])  ? red : blue
//tc=ebc?gray:bfrC
//plot(ribm?na:bfr, title="Trend", linewidth=3)
//bgcolor(ribm?bfrC:na, transp=50)
//barcolor(ebc?bfrC:na)
////////////////////////////////////////////////////////////////

///////////////////VWAP///////////////////



//------------------------------------------------

//------------------------------------------------
NormalVwap=vwap(hlc3)
H = vwap(high)
L = vwap(low)
O = vwap(open)
C = vwap(close)

left = 30

left_low = lowest(left)
left_high = highest(left)
newlow = low <= left_low
newhigh = high >= left_high

q = barssince(newlow)
w = barssince(newhigh)
col2 = q < w ?  #8B3A3A : #9CBA7F
col2b=O > C?color.red:color.lime


AVGHL=avg(H,L)
AVGOC=avg(O,C)
col=AVGHL>AVGOC?color.lime:color.red
col3=open > AVGOC?color.lime:color.red
//plotcandle(O,H,L,C,color=col2b)
//plot(H, title="VWAP", color=red)
//plot(L, title="VWAP", color=lime)
//plot(O, title="VWAP", color=blue)
//plot(C, title="VWAP", color=black)

//plot(NormalVwap, color=col2b)


/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////


///Trade Conditions///
t = time(timeframe.period, "0930-1500")

long = vwaprsi > vwaprsi[1] and rsi>rsi[1] and vwaprsi < 20 //vwaprsi > 98 and rsi > 50 and rsi[1] < rsi and rsi[1] < rsi[2] //crossover(rsi,20)//O<C  and O > linreg(hlc3,100,0) and linreg(hlc3,100,0) > linreg(hlc3,100,0)[1] and AVGHL>AVGOC and t //O < C  and close > vwap(hlc3) and ADX > ADX[1]  //and val > nz(val[1]) and close > vwap(hlc3) and open > sma(close,23) and close > vwap(hlc3)  and t  //and rsi > rsi[1] and open > ema(close,13) and open > bfr and bfr > bfr[1]  
close_long = crossover(vwaprsi,99.8)  //C < O // linreg(hlc3,100,0) and linreg(hlc3,100,0) < linreg(hlc3,100,0)[1] //O > C and val < nz(val[1]) // and close < vwap(hlc3) 
close_short = rsiv > rsiv[1] and rsiv[2] > rsiv[1]//vwaprsi > vwaprsi[1] or rsi > rsi[1] // vwaprsi > 99 and rsi > 99 and rsi > rsi[1] and vwaprsi > vwaprsi[1]//vwaprsi > vwaprsi[1] and rsi>rsi[1] and vwaprsi < 20 //vwaprsi > 98 and rsi > 50 and rsi[1] < rsi and rsi[1] < rsi[2] //crossover(rsi,20)//O<C  and O > linreg(hlc3,100,0) and linreg(hlc3,100,0) > linreg(hlc3,100,0)[1] and AVGHL>AVGOC and t //O < C  and close > vwap(hlc3) and ADX > ADX[1]  //and val > nz(val[1]) and close > vwap(hlc3) and open > sma(close,23) and close > vwap(hlc3)  and t  //and rsi > rsi[1] and open > ema(close,13) and open > bfr and bfr > bfr[1]  
short = rsiv > 95 and rsiv < rsiv[1] and rsiv[2] < rsiv[1] //vwaprsi < 1 and rsi < 1 and rsi < rsi[1] and vwaprsi < vwaprsi[1] and t //crossover(vwaprsi,99.8)  //C < O // linreg(hlc3,100,0) and linreg(hlc3,100,0) < linreg(hlc3,100,0)[1] //O > C and val < nz(val[1]) // and close < vwap(hlc3) 

//long = vwaprsi > vwaprsi[1] and emarsi > emarsi[1] and emarsi[2] > emarsi[1] and ADX > 25//O<C  and O > linreg(hlc3,100,0) and linreg(hlc3,100,0) > linreg(hlc3,100,0)[1] and AVGHL>AVGOC and t //O < C  and close > vwap(hlc3) and ADX > ADX[1]  //and val > nz(val[1]) and close > vwap(hlc3) and open > sma(close,23) and close > vwap(hlc3)  and t  //and rsi > rsi[1] and open > ema(close,13) and open > bfr and bfr > bfr[1]  
//close_long = vwaprsi < vwaprsi[1] or emarsi < emarsi[1]//C < O // linreg(hlc3,100,0) and linreg(hlc3,100,0) < linreg(hlc3,100,0)[1] //O > C and val < nz(val[1]) // and close < vwap(hlc3) 
//close_long = O>C  or lsma1 < H  //  or O > linreg(hlc3,100,0) //and linreg(hlc3,100,0) > linreg(hlc3,100,0)[1] and AVGHL>AVGOC and t //O < C  and close > vwap(hlc3) and ADX > ADX[1]  //and val > nz(val[1]) and close > vwap(hlc3) and open > sma(close,23) and close > vwap(hlc3)  and t  //and rsi > rsi[1] and open > ema(close,13) and open > bfr and bfr > bfr[1]  
//long = rsi > rsi[1] and rsi[1] >rsi[2] and lsma1 > lsma1[1] and bfr > bfr[1] and O<C and lsma1 > L  and close > close[1] and ADX > ADX[1] and ADX[1] > ADX[2] and ADX > 20 and rsi > rsi[1] and t   // linreg(hlc3,100,0) and linreg(hlc3,100,0) < linreg(hlc3,100,0)[1] //O > C and val < nz(val[1]) // and close < vwap(hlc3) 

//close_short = O<C  or lsma1 > H  //  or O > linreg(hlc3,100,0) //and linreg(hlc3,100,0) > linreg(hlc3,100,0)[1] and AVGHL>AVGOC and t //O < C  and close > vwap(hlc3) and ADX > ADX[1]  //and val > nz(val[1]) and close > vwap(hlc3) and open > sma(close,23) and close > vwap(hlc3)  and t  //and rsi > rsi[1] and open > ema(close,13) and open > bfr and bfr > bfr[1]  
//short = rsi < rsi[1] and rsi[1] <rsi[2] and lsma1 < lsma1[1] and bfr < bfr[1] and O>C and lsma1 < L  and close < close[1] and ADX > ADX[1] and ADX[1] > ADX[2] and ADX > 20 and rsi < rsi[1] and t   // linreg(hlc3,100,0) and linreg(hlc3,100,0) < linreg(hlc3,100,0)[1] //O > C and val < nz(val[1]) // and close < vwap(hlc3) 


/// Start date
startDate = input(title="Start Date", defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month", defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year", defval=2021, minval=1800, maxval=2100)


// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = true


///Entries and Exits//
if (long and afterStartDate)
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment = "Open Long")
//    strategy.close("Short", strategy.short,qty_percent=100, comment = "close Short")
if (short and afterStartDate)
    strategy.entry("Short", strategy.short, comment = "Open Short")
    
    
if (close_long and afterStartDate  )
    strategy.close("Long", strategy.long, qty_percent=100, comment="close Long")
//    strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Open Short")

if (close_short and afterStartDate  )
    strategy.close("Short", strategy.short, qty_percent=100, comment="close Long")

if ( hour(time) == 15 and minute(time) > 15 ) 
    strategy.close_all()


//Submit exit orders based on take profit price
if (strategy.position_size > 0 and afterStartDate)
    strategy.exit(id="Long", qty_percent=tp, limit=longExitPrice)

if (strategy.position_size < 0 and afterStartDate)
    strategy.exit(id="Short", qty_percent=tp, limit=shortExitPrice)

Más.