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Estrategia alcista de compra y venta

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-27 14:25:11
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Resumen general

La estrategia de compra y venta de Bullish Engulfing es una estrategia de negociación cuantitativa basada en patrones de velas. Captura oportunidades para beneficiarse de las reversiones de precios mediante la identificación del patrón de velas Bullish Engulfing. Las principales ventajas de esta estrategia son:

Se basa en teorías de análisis técnico maduras para identificar oportunidades de reversión de precios de alta probabilidad.
Tiene señales comerciales simples e intuitivas.
Los riesgos son controlables.

Estrategia lógica

Esta estrategia identifica las reversiones de precios basadas en el patrón de candlestick Bullish Engulfing.

Cuando una acción está en una tendencia bajista, si un candelero con un cuerpo real pequeño es seguido por un candelero cuyo cuerpo real engulle completamente el cuerpo real anterior, y el precio de cierre es mayor que el precio alto anterior, esto forma un patrón de engulle alcista, lo que indica una inminente inversión de tendencia, donde el precio comenzará a subir.

Esta estrategia abrirá una posición larga cuando se identifique un patrón de engullida alcista, con un objetivo de ganancia del 1% y un stop loss del 1%, para obtener ganancias.

Análisis de ventajas

Las ventajas de esta estrategia son:

Se basa en teorías de análisis técnico maduras.
Las señales de trading son simples e intuitivas, fáciles de entender y automatizadas para el trading cuantitativo.
El comercio de productos de alta liquidez como los futuros de índices permite entradas y salidas eficientes.
El objetivo de ganancia y las salidas de stop loss controlan efectivamente la relación riesgo / recompensa de cada operación, asegurando la rentabilidad y evitando grandes pérdidas.
Los ajustes de parámetros flexibles se adaptan a diferentes productos y entornos de mercado.

Análisis de riesgos

Esta estrategia tiene algunos riesgos:

Los riesgos de señales falsas existen ya que se basan en teorías de análisis técnico.
Los cambios en el régimen del mercado pueden invalidar los parámetros que deben ajustarse.
Los valores de stop loss demasiado ajustados pueden dar lugar a una salida prematura, mientras que los valores demasiado amplios pueden producir grandes pérdidas.

Para hacer frente a estos riesgos, podemos:

Optimizar los parámetros y verificar el rendimiento en todas las condiciones del mercado.
Ampliar los niveles de stop loss para controlar las pérdidas de operaciones individuales a niveles aceptables.
Comerciar productos de alta liquidez con una volatilidad adecuada, como los ETF de índices y futuros.

Direcciones de optimización

Esta estrategia también puede reforzarse mediante:

Añadir filtros como promedios móviles para evitar el comercio contra las tendencias.
Aumentar el objetivo de ganancia para ampliar el potencial de ganancia.
Optimizando los mecanismos de stop loss, como los trailing stops para reducir la probabilidad de que se detenga.
Usando combinaciones de otros patrones de velas similares a Bullish Engulfing para crear un sistema de negociación.

Conclusión

La estrategia de compra y venta Bullish Engulfing es una estrategia de trading cuantitativa madura basada en el análisis técnico, con las ventajas de señales comerciales simples y claras que son fáciles de implementar.

/*backtest
start: 2022-12-20 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © thequantscience

// ██████╗ ██╗   ██╗██╗     ██╗     ██╗███████╗██╗  ██╗    ███████╗███╗   ██╗ ██████╗ ██╗   ██╗██╗     ███████╗██╗███╗   ██╗ ██████╗ 
// ██╔══██╗██║   ██║██║     ██║     ██║██╔════╝██║  ██║    ██╔════╝████╗  ██║██╔════╝ ██║   ██║██║     ██╔════╝██║████╗  ██║██╔════╝ 
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// ██╔══██╗██║   ██║██║     ██║     ██║╚════██║██╔══██║    ██╔══╝  ██║╚██╗██║██║   ██║██║   ██║██║     ██╔══╝  ██║██║╚██╗██║██║   ██║
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//@version=5
strategy(
     "Buy&Sell Bullish Engulfing - The Quant Science",
     overlay = true,
     default_qty_type = strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value = 100,
     pyramiding = 1,
     currency = currency.EUR,
     initial_capital = 10000,
     commission_type = strategy.commission.percent,
     commission_value = 0.07,
     process_orders_on_close = true, 
     close_entries_rule = "ANY"
     )

startDate  = input.int(title="D: ", defval=1,    minval=1,    maxval=31,   inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
startMonth = input.int(title="M: ", defval=1,    minval=1,    maxval=12,   inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
startYear  = input.int(title="Y: ", defval=2022, minval=1800, maxval=2100, inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")

endDate    = input.int(title="D: ", defval=31,   minval=1,    maxval=31,   inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
endMonth   = input.int(title="M: ", defval=12,   minval=1,    maxval=12,   inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
endYear    = input.int(title="Y: ", defval=2023, minval=1800, maxval=2100, inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")

inDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0))

PROFIT   = input.float(defval = 1, minval = 0, title = "Target profit (%): ", step = 0.10, group = "TAKE PROFIT-STOP LOSS")
STOPLOSS = input.float(defval = 1, minval = 0, title = "Stop Loss (%): ",     step = 0.10, group = "TAKE PROFIT-STOP LOSS")

var float equity_trades = 0
strategy.initial_capital = 50000
equity_trades := strategy.initial_capital
var float equity   = 0
var float qty_order   = 0
t_ordersize = "Percentage size of each new order. With 'Reinvestment Profit' activate, the size will be calculate on the equity, with 'Reinvestment Profit' deactivate the size will be calculate on the initial capital."
orders_size = input.float(defval = 2, title = "Orders size (%): ", minval = 0.10, step = 0.10,  maxval = 100, group = "RISK MANAGEMENT", tooltip = t_ordersize)
qty_order := ((equity_trades * orders_size) / 100 ) / close 

C_DownTrend = true
C_UpTrend   = true
var trendRule1 = "SMA50"
var trendRule2 = "SMA50, SMA200"
var trendRule = input.string(trendRule1, "Detect Trend Based On", options=[trendRule1, trendRule2, "No detection"], group = "BULLISH ENGULFING")

if trendRule == trendRule1
	priceAvg = ta.sma(close, 50)
	C_DownTrend := close < priceAvg
	C_UpTrend := close > priceAvg

if trendRule == trendRule2
	sma200 = ta.sma(close, 200)
	sma50  = ta.sma(close, 50)
	C_DownTrend := close < sma50 and sma50 < sma200
	C_UpTrend := close > sma50 and sma50 > sma200
C_Len = 14
C_ShadowPercent = 5.0 
C_ShadowEqualsPercent = 100.0
C_DojiBodyPercent = 5.0
C_Factor = 2.0 

C_BodyHi = math.max(close, open)
C_BodyLo = math.min(close, open)
C_Body = C_BodyHi - C_BodyLo
C_BodyAvg = ta.ema(C_Body, C_Len)
C_SmallBody = C_Body < C_BodyAvg
C_LongBody = C_Body > C_BodyAvg
C_UpShadow = high - C_BodyHi
C_DnShadow = C_BodyLo - low
C_HasUpShadow = C_UpShadow > C_ShadowPercent / 100 * C_Body
C_HasDnShadow = C_DnShadow > C_ShadowPercent / 100 * C_Body
C_WhiteBody = open < close
C_BlackBody = open > close
C_Range = high-low
C_IsInsideBar = C_BodyHi[1] > C_BodyHi and C_BodyLo[1] < C_BodyLo
C_BodyMiddle = C_Body / 2 + C_BodyLo
C_ShadowEquals = C_UpShadow == C_DnShadow or (math.abs(C_UpShadow - C_DnShadow) / C_DnShadow * 100) < C_ShadowEqualsPercent and (math.abs(C_DnShadow - C_UpShadow) / C_UpShadow * 100) < C_ShadowEqualsPercent
C_IsDojiBody = C_Range > 0 and C_Body <= C_Range * C_DojiBodyPercent / 100
C_Doji = C_IsDojiBody and C_ShadowEquals

patternLabelPosLow  = low  - (ta.atr(30) * 0.6)
patternLabelPosHigh = high + (ta.atr(30) * 0.6)

label_color_bullish = input.color(color.rgb(43, 255, 0), title = "Label Color Bullish", group = "BULLISH ENGULFING")
C_EngulfingBullishNumberOfCandles = 2
C_EngulfingBullish = C_DownTrend and C_WhiteBody and C_LongBody and C_BlackBody[1] and C_SmallBody[1] and close >= open[1] and open <= close[1] and ( close > open[1] or open < close[1] )
if C_EngulfingBullish
    var ttBullishEngulfing = "Engulfing\nAt the end of a given downward trend, there will most likely be a reversal pattern. To distinguish the first day, this candlestick pattern uses a small body, followed by a day where the candle body fully overtakes the body from the day before, and closes in the trend’s opposite direction. Although similar to the outside reversal chart pattern, it is not essential for this pattern to completely overtake the range (high to low), rather only the open and the close."
    label.new(bar_index, patternLabelPosLow, text="BE", style=label.style_label_up, color = label_color_bullish, textcolor=color.white, tooltip = ttBullishEngulfing)
bgcolor(ta.highest(C_EngulfingBullish?1:0, C_EngulfingBullishNumberOfCandles)!=0 ? color.new(#21f321, 90) : na, offset=-(C_EngulfingBullishNumberOfCandles-1))

var float c       = 0
var float o       = 0
var float c_exit  = 0
var float c_stopl = 0

if C_EngulfingBullish and strategy.opentrades==0 and inDateRange 
    c := strategy.equity
    o := close
    c_exit  := c + (c * PROFIT / 100)
    c_stopl := c - (c * STOPLOSS / 100)
    strategy.entry(id = "LONG", direction = strategy.long, qty = qty_order, limit = o)

if ta.crossover(strategy.equity, c_exit)
    strategy.exit(id = "CLOSE-LONG", from_entry = "LONG", limit = close)
if ta.crossunder(strategy.equity, c_stopl)
    strategy.exit(id = "CLOSE-LONG", from_entry = "LONG", limit = close)

Más.