Estrategia de negociación adaptativa basada en el indicador ADX
El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-17 15:33:37Las etiquetas:
Resumen general
El núcleo de esta estrategia es usar el indicador ADX para juzgar las tendencias del mercado, y combinar la diferencia entre DI + y DI- para identificar automáticamente los puntos de ruptura para la negociación adaptativa. Cuando la diferencia entre DI + y ADX exceda el umbral establecido, vaya largo. Cuando la diferencia entre DI- y ADX exceda el umbral establecido, vaya corto. Esta estrategia puede identificar automáticamente los puntos de ruptura de tendencia sin intervención manual, adecuada para las tenencias a medio y largo plazo.
Principio de la estrategia
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Calcular el rango verdadero, los indicadores de movimiento direccional para obtener los indicadores DI+, DI-, DX y ADX.
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Compare la amplitud de diferencia1 entre DI+ y ADX, y la amplitud de diferencia2 entre DI- y ADX.
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Cuando la amplitud1 es mayor que el umbral establecido (por ejemplo, 10), se genera una señal larga.
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Y requieren que ADX esté entre DI + y DI- para filtrar señales erróneas.
Por lo tanto, cuando el mercado entra en una tendencia, DI + o DI- liderará notablemente ADX, generando señales comerciales.
Ventajas de la estrategia
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Identificar automáticamente los puntos de ruptura de tendencia sin juicio manual.
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Ajustar de forma flexible el umbral de diferencia entre DI y ADX para adaptarse a los diferentes entornos de mercado.
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Filtrar eficazmente las señales erróneas combinando el indicador ADX.
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Períodos de retención más largos, sin necesidad de operaciones de alta frecuencia, alta utilización del capital.
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Retiros controlables y crecimiento estable.
Riesgos de la estrategia
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El indicador ADX se retrasa y puede perder oportunidades de negociación a corto plazo.
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Se pueden introducir estrategias de stop loss o se pueden añadir condiciones de filtrado ADX para reducir la probabilidad de quedar atrapados.
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Es propenso a grandes pérdidas durante las inversiones de tendencia.
Direcciones de optimización
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Prueba en diferentes mercados y productos para encontrar la combinación óptima de parámetros.
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Considere la posibilidad de incorporar otros indicadores técnicos para mejorar la precisión de la señal, por ejemplo, MACD, KD, etc.
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Añadir estrategias de stop loss para controlar las reducciones y las pérdidas máximas.
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Introducir el dimensionamiento de las posiciones para ajustarlas en función de las condiciones del mercado.
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Optimizar los criterios de entrada y salida para reducir los riesgos comerciales.
Conclusión
Esta estrategia integra los puntos fuertes de los indicadores ADX y DI para juzgar eficazmente las tendencias e implementar el comercio adaptativo. No se necesita una negociación frecuente, adecuada para las tenencias a mediano y largo plazo. También hay ciertos riesgos. Se deben incorporar indicadores técnicos auxiliares y técnicas de gestión de riesgos para mejorar la estabilidad de la estrategia. La idea de la estrategia es confiable y lógicamente clara, vale la pena una investigación y aplicación en profundidad.
/*backtest
start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 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/
// © MAURYA_ALGO_TRADER
//@version=5
strategy("Monthly Performance by Dr. Maurya", overlay=true, default_qty_value = 15, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.1)
len = input(14)
th = input(20)
TrueRange = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1]))), math.abs(low - nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high - nz(high[1]) > nz(low[1]) - low ? math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[1]) ? math.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 = math.abs(DIPlus - DIMinus) / (DIPlus + DIMinus) * 100
ADX = ta.sma(DX, len)
//diff_1 = math.abs(DIPlus - DIMinus)
diff_2 = math.abs(DIPlus-ADX)
diff_3 = math.abs(DIMinus - ADX)
long_diff = input(10, "Long Difference")
short_diff = input(10, "Short Difference")
buy_condition = diff_2 >=long_diff and diff_3 >=long_diff and (ADX < DIPlus and ADX > DIMinus)
sell_condition = diff_2 >=short_diff and diff_3 >=short_diff and (ADX > DIPlus and ADX < DIMinus)
if buy_condition
strategy.entry("Long Entry", strategy.long, comment = "Long")
if sell_condition
strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Short")
// Copy below code to end of the desired strategy script
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// monthly pnl performance by Dr. Maurya @MAURYA_ALGO_TRADER //
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Monthly Performance ?', group='Monthly Performance')
dash_loc_mp = input("Bottom Right","Location" ,options=["Top Right","Bottom Right","Top Left","Bottom Left", "Middle Right","Bottom Center"] ,group='Monthly Performance', inline = "performance")
text_size_mp = input('Small',"Size" ,options=["Tiny","Small","Normal","Large"] ,group='Monthly Performance', inline = "performance")
bg_c = input.color( color.rgb(7, 226, 242, 38), "Background Color", group='Monthly Performance')
text_head_color = input.color( color.rgb(0,0,0), "Month/Year Heading Color", group='Monthly Performance')
tab_month_c = input.color( color.white, "Month PnL Data Color", group='Monthly Performance')
tab_year_c = input.color( color.rgb(0,0,0), "Year PnL Data Color", group='Monthly Performance')
border_c = input.color( color.white, "Table Border Color", group='Monthly Performance')
var table_position_mp = dash_loc_mp == 'Top Left' ? position.top_left :
dash_loc_mp == 'Bottom Left' ? position.bottom_left :
dash_loc_mp == 'Middle Right' ? position.middle_right :
dash_loc_mp == 'Bottom Center' ? position.bottom_center :
dash_loc_mp == 'Top Right' ? position.top_right : position.bottom_right
var table_text_size_mp = text_size_mp == 'Tiny' ? size.tiny :
text_size_mp == 'Small' ? size.small :
text_size_mp == 'Normal' ? size.normal : size.large
/////////////////
strategy.initial_capital =50000
/////////////////////////////////////////////
// var bool new_month = na
new_month = ta.change(month) //> 0 ? true : false
newest_month = new_month and strategy.closedtrades >= 1
// profit
only_profit = strategy.netprofit
initial_balance = strategy.initial_capital
// month number
var int month_number = na
month_number := (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0)) //and month(time) > 1 ? (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) - 1) : 12 //1 to 12
//month_year
var int month_time = na
month_time := ta.valuewhen(newest_month, time, 0) - 2419200000
var int m_counter = 0
if newest_month
m_counter += 1
// current month values
var bool new_year = na
new_year := ta.change(year)
curr_m_pnl = only_profit - nz(ta.valuewhen(newest_month, only_profit, 0), 0)
curr_m_number = newest_month ? ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) : month(time)
curr_y_pnl = (only_profit - nz(ta.valuewhen(new_year, only_profit, 0),0))
var float [] net_profit_array = array.new_float()
var int [] month_array = array.new_int()
var int [] month_time_array = array.new_int()
if newest_month
array.push(net_profit_array, only_profit)
array.push(month_array, month_number)
array.push(month_time_array, month_time)
var float [] y_pnl_array = array.new_float()
var int [] y_number_array = array.new_int()
var int [] y_time_array = array.new_int()
newest_year = ta.change(year) and strategy.closedtrades >= 1
get_yearly_pnl = nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 0) - nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 1), 0), 0)
get_m_year = ta.valuewhen(newest_year, year(time), 1)
get_y_time = ta.valuewhen(newest_year, time, 0)
if newest_year
array.push(y_pnl_array, get_yearly_pnl)
array.push(y_number_array, get_m_year)
array.push(y_time_array, get_y_time)
var float monthly_profit = na
var int column_month_number = na
var int row_month_time = na
var testTable = table.new(position = table_position_mp, columns = 14, rows = 40, bgcolor = bg_c, border_color = border_c, border_width = 1)
if barstate.islastconfirmedhistory and show_performance
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 0, text = "YEAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 0, text = "JAN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 0, text = "FEB", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 3, row = 0, text = "MAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 4, row = 0, text = "APR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 5, row = 0, text = "MAY", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 6, row = 0, text = "JUN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 7, row = 0, text = "JUL", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 8, row = 0, text = "AUG", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 9, row = 0, text = "SEP", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 10, row = 0, text = "OCT", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 11, row = 0, text = "NOV", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 12, row = 0, text = "DEC", text_color =text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = 0, text = "YEAR P/L", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
for i = 0 to (array.size(y_number_array) == 0 ? na : array.size(y_number_array) - 1)
row_y = year(array.get(y_time_array, i)) - year(array.get(y_time_array, 0)) + 1
table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = row_y, text = str.tostring(array.get(y_pnl_array , i), "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(array.get(y_pnl_array , i)*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = array.get(y_pnl_array , i) > 0 ? color.green : array.get(y_pnl_array , i) < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
curr_row_y = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = curr_row_y, text = str.tostring(curr_y_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_y_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_y_pnl > 0 ? color.green : curr_y_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
for i = 0 to (array.size(net_profit_array) == 0 ? na : array.size(net_profit_array) - 1)
monthly_profit := i > 0 ? ( array.get(net_profit_array, i) - array.get(net_profit_array, i - 1) ) : array.get(net_profit_array, i)
column_month_number := month(array.get(month_time_array, i))
row_month_time :=((year(array.get(month_time_array, i))) - year(array.get(month_time_array, 0)) ) + 1
table.cell(table_id = testTable, column = column_month_number, row = row_month_time, text = str.tostring(monthly_profit, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(monthly_profit*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = monthly_profit > 0 ? color.green : monthly_profit < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =row_month_time, text = str.tostring(year(array.get(month_time_array, i)), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
curr_row_m = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
table.cell(table_id = testTable, column = curr_m_number, row = curr_row_m, text = str.tostring(curr_m_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_m_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_m_pnl > 0 ? color.green : curr_m_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =curr_row_m, text = str.tostring(year(time), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
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