Estrategia de negociación cuantitativa de la divergencia de los DCV
El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-03-15 16:47:47Las etiquetas:
Resumen de la estrategia: La estrategia de negociación cuantitativa de divergencia de CVD utiliza divergencias entre el indicador de CVD y el precio para capturar señales potenciales de inversión de tendencia. La estrategia calcula el indicador de CVD y lo compara con el precio para determinar si se forman divergencias alcistas o bajistas. Cuando se detecta una señal de divergencia, la estrategia abre una posición larga o corta. También utiliza un stop loss de seguimiento y un porcentaje fijo de toma de ganancias para controlar el riesgo y bloquear las ganancias.
Principios de la estrategia:
- Calcular el indicador de CVD: Calcular el indicador de CVD y su promedio móvil basándose en el volumen alcista y bajista.
- Identificar divergencias: comparar los máximos y mínimos del indicador CVD con los máximos y mínimos del precio para determinar si se forman divergencias.
- Divergencia alcista regular: El precio hace un mínimo más bajo, pero el CVD forma un mínimo más alto.
- Divergencia alcista oculta: el precio hace un mínimo más alto, pero el CVD forma un mínimo más bajo.
- Divergencia bajista regular: El precio hace un máximo más alto, pero el CVD forma un máximo más bajo.
- Divergencia bajista oculta: el precio hace un máximo más bajo, pero el CVD forma un máximo más alto.
- Posiciones abiertas: cuando se identifique una señal de divergencia, abrir una posición larga o corta en función del tipo de divergencia.
- El precio de stop loss se calcula multiplicando el precio de entrada por el porcentaje de stop loss, y el precio de take profit se calcula multiplicando el precio de entrada por el porcentaje de take profit.
- Pirámide: La estrategia permite un máximo de 3 posiciones para la pirámide.
Ventajas estratégicas:
- Señales de inversión de tendencia: la divergencia de CVD es una señal efectiva de inversión de tendencia que puede ayudar a captar oportunidades de inversión de tendencia.
- Señales de continuación de tendencia: las divergencias ocultas pueden servir como señales de continuación de tendencia, ayudando a la estrategia a mantener la dirección correcta durante las tendencias.
- Control de riesgos: mediante el uso de stop loss y porcentaje fijo de toma de ganancias, el riesgo se gestiona de manera efectiva.
- Piramidación: permitir múltiples posiciones para la piramidación permite una mejor capitalización en los mercados de tendencia.
Riesgos estratégicos:
- Validez de la señal: las señales de divergencia no son del todo fiables y a veces pueden producirse señales falsas.
- Configuración de parámetros: los resultados de la estrategia son sensibles a la configuración de parámetros, y diferentes parámetros pueden dar lugar a diferentes resultados.
- En los mercados volátiles, es posible que las órdenes de stop loss no se ejecuten al precio predefinido, lo que introduce un riesgo adicional.
- Costos de transacción: la apertura y cierre frecuentes de posiciones pueden dar lugar a altos costes de transacción, lo que afecta a la rentabilidad de la estrategia.
Direcciones de optimización:
- Optimización de parámetros dinámicos: emplear parámetros adaptativos para diferentes condiciones de mercado para mejorar la validez de la señal.
- Combinación con otros indicadores: se integra con otros indicadores técnicos como RSI, MACD, etc., para mejorar la fiabilidad de la señal.
- Mejora del stop loss y del take profit: adoptar estrategias de stop loss y take profit más avanzadas, como el trailing stop loss o el stop loss basado en la volatilidad.
- Tamaño de las posiciones: ajustar dinámicamente el tamaño de las posiciones en función de la volatilidad del mercado, el capital de la cuenta, etc.
Conclusión: La estrategia de negociación cuantitativa de divergencia de CVD tiene como objetivo identificar oportunidades potenciales de inversión de tendencia mediante la captura de divergencias entre el indicador de CVD y el precio. Emplea un stop loss de seguimiento y un porcentaje fijo de toma de ganancias para gestionar el riesgo. Las principales ventajas de la estrategia se encuentran en su capacidad para capturar eficazmente las señales de inversión de tendencia y continuación de tendencia, y capitalizar mejor los mercados de tendencia a través de la pirámide. Sin embargo, la estrategia también se enfrenta a riesgos como la validez de la señal, la configuración de parámetros, el deslizamiento de la pérdida de parada y los costos de transacción. Las mejoras futuras se pueden hacer a través de la optimización de parámetros dinámicos, la combinación con otros indicadores, la mejora de los mecanismos de stop loss y take profit y la gestión del tamaño de la posición.
/*backtest
start: 2023-03-09 00:00:00
end: 2024-03-14 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/
//@version=5
//@ mmattman
//Thank you to @ contrerae and Tradingview each for parts of the code to make
//this indicator and matching strategy and also theCrypster for the clean concise TP/SL code.
// indicator(title="CVD Divergence Indicator 1", shorttitle='CVD Div1', format=format.price, timeframe="", timeframe_gaps=true)
strategy("CVD Divergence Strategy.1.mm", shorttitle = 'CVD Div Str 1', overlay=false)
//..................................................................................................................
// Inputs
periodMa = input.int(title='MA Length', minval=1, defval=20)
plotMa = input(title='Plot MA?', defval=false)
// Calculations (Bull & Bear Balance Indicator by Vadim Gimelfarb)
iff_1 = close[1] < open ? math.max(high - close[1], close - low) : math.max(high - open, close - low)
iff_2 = close[1] > open ? high - low : math.max(open - close[1], high - low)
iff_3 = close[1] < open ? math.max(high - close[1], close - low) : high - open
iff_4 = close[1] > open ? high - low : math.max(open - close[1], high - low)
iff_5 = close[1] < open ? math.max(open - close[1], high - low) : high - low
iff_6 = close[1] > open ? math.max(high - open, close - low) : iff_5
iff_7 = high - close < close - low ? iff_4 : iff_6
iff_8 = high - close > close - low ? iff_3 : iff_7
iff_9 = close > open ? iff_2 : iff_8
bullPower = close < open ? iff_1 : iff_9
iff_10 = close[1] > open ? math.max(close[1] - open, high - low) : high - low
iff_11 = close[1] > open ? math.max(close[1] - low, high - close) : math.max(open - low, high - close)
iff_12 = close[1] > open ? math.max(close[1] - open, high - low) : high - low
iff_13 = close[1] > open ? math.max(close[1] - low, high - close) : open - low
iff_14 = close[1] < open ? math.max(open - low, high - close) : high - low
iff_15 = close[1] > open ? math.max(close[1] - open, high - low) : iff_14
iff_16 = high - close < close - low ? iff_13 : iff_15
iff_17 = high - close > close - low ? iff_12 : iff_16
iff_18 = close > open ? iff_11 : iff_17
bearPower = close < open ? iff_10 : iff_18
// Calculations (Bull & Bear Pressure Volume)
bullVolume = bullPower / (bullPower + bearPower) * volume
bearVolume = bearPower / (bullPower + bearPower) * volume
// Calculations Delta
delta = bullVolume - bearVolume
cvd = ta.cum(delta)
cvdMa = ta.sma(cvd, periodMa)
// Plotting
customColor = cvd > cvdMa ? color.new(color.teal, 50) : color.new(color.red, 50)
plotRef1 = plot(cvd, style=plot.style_line, linewidth=1, color=color.new(color.yellow, 0), title='CVD')
plotRef2 = plot(plotMa ? cvdMa : na, style=plot.style_line, linewidth=1, color=color.new(color.white, 0), title='CVD MA')
fill(plotRef1, plotRef2, color=customColor)
//..................................................................................................................
// len = input.int(title="RSI Period", minval=1, defval=14)
// src = input(title="RSI Source", defval=close)
lbR = input(title="Pivot Lookback Right", defval=3)
lbL = input(title="Pivot Lookback Left", defval=7)
rangeUpper = input(title="Max of Lookback Range", defval=60)
rangeLower = input(title="Min of Lookback Range", defval=5)
plotBull = input(title="Plot Bullish", defval=true)
plotHiddenBull = input(title="Plot Hidden Bullish", defval=true)
plotBear = input(title="Plot Bearish", defval=true)
plotHiddenBear = input(title="Plot Hidden Bearish", defval=true)
bearColor = color.red
bullColor = color.green
hiddenBullColor = color.new(color.green, 80)
hiddenBearColor = color.new(color.red, 80)
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)
osc = cvd
// plot(osc, title="CVD", linewidth=2, color=#2962FF)
// hline(50, title="Middle Line", color=#787B86, linestyle=hline.style_dotted)
// obLevel = hline(70, title="Overbought", color=#787B86, linestyle=hline.style_dotted)
// osLevel = hline(30, title="Oversold", color=#787B86, linestyle=hline.style_dotted)
// fill(obLevel, osLevel, title="Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 90))
plFound = na(ta.pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
phFound = na(ta.pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true
_inRange(cond) =>
bars = ta.barssince(cond == true)
rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper
//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish
// Osc: Higher Low
oscHL = osc[lbR] > ta.valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])
// Price: Lower Low
priceLL = low[lbR] < ta.valuewhen(plFound, low[lbR], 1)
bullCondAlert = priceLL and oscHL and plFound
bullCond = plotBull and bullCondAlert
plot(
plFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bullish",
linewidth=2,
color=(bullCond ? bullColor : noneColor)
)
plotshape(
bullCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bullish Label",
text=" Bull ",
style=shape.labelup,
location=location.absolute,
color=bullColor,
textcolor=textColor
)
//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bullish
// Osc: Lower Low
oscLL = osc[lbR] < ta.valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])
// Price: Higher Low
priceHL = low[lbR] > ta.valuewhen(plFound, low[lbR], 1)
hiddenBullCondAlert = priceHL and oscLL and plFound
hiddenBullCond = plotHiddenBull and hiddenBullCondAlert
plot(
plFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bullish",
linewidth=2,
color=(hiddenBullCond ? hiddenBullColor : noneColor)
)
plotshape(
hiddenBullCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bullish Label",
text=" H Bull ",
style=shape.labelup,
location=location.absolute,
color=bullColor,
textcolor=textColor
)
//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish
// Osc: Lower High
oscLH = osc[lbR] < ta.valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])
// Price: Higher High
priceHH = high[lbR] > ta.valuewhen(phFound, high[lbR], 1)
bearCondAlert = priceHH and oscLH and phFound
bearCond = plotBear and bearCondAlert
plot(
phFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bearish",
linewidth=2,
color=(bearCond ? bearColor : noneColor)
)
plotshape(
bearCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bearish Label",
text=" Bear ",
style=shape.labeldown,
location=location.absolute,
color=bearColor,
textcolor=textColor
)
//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bearish
// Osc: Higher High
oscHH = osc[lbR] > ta.valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])
// Price: Lower High
priceLH = high[lbR] < ta.valuewhen(phFound, high[lbR], 1)
hiddenBearCondAlert = priceLH and oscHH and phFound
hiddenBearCond = plotHiddenBear and hiddenBearCondAlert
plot(
phFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bearish",
linewidth=2,
color=(hiddenBearCond ? hiddenBearColor : noneColor)
)
plotshape(
hiddenBearCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bearish Label",
text=" H Bear ",
style=shape.labeldown,
location=location.absolute,
color=bearColor,
textcolor=textColor
)
// alertcondition(bullCondAlert, title='Regular Bullish CVD Divergence', message="Found a new Regular Bullish Divergence, `Pivot Lookback Right` number of bars to the left of the current bar")
// alertcondition(hiddenBullCondAlert, title='Hidden Bullish CVD Divergence', message='Found a new Hidden Bullish Divergence, `Pivot Lookback Right` number of bars to the left of the current bar')
// alertcondition(bearCondAlert, title='Regular Bearish CVD Divergence', message='Found a new Regular Bearish Divergence, `Pivot Lookback Right` number of bars to the left of the current bar')
// alertcondition(hiddenBearCondAlert, title='Hidden Bearisn CVD Divergence', message='Found a new Hidden Bearisn Divergence, `Pivot Lookback Right` number of bars to the left of the current bar')
le = bullCondAlert or hiddenBullCondAlert
se = bearCondAlert or hiddenBearCondAlert
ltp = se
stp = le
// Check if the entry conditions for a long position are met
if (le) //and (close > ema200)
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="EL")
// Check if the entry conditions for a short position are met
if (se) //and (close < ema200)
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="ES")
// Close long position if exit condition is met
if (ltp) // or (close < ema200)
strategy.close("Long", comment="XL")
// Close short position if exit condition is met
if (stp) //or (close > ema200)
strategy.close("Short", comment="XS")
// The Fixed Percent Stop Loss Code
// User Options to Change Inputs (%)
stopPer = input.float(5.0, title='Stop Loss %') / 100
takePer = input.float(10.0, title='Take Profit %') / 100
// Determine where you've entered and in what direction
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopPer)
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopPer)
shortTake = strategy.position_avg_price * (1 - takePer)
longTake = strategy.position_avg_price * (1 + takePer)
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("Close Long", "Long", stop=longStop, limit=longTake)
if strategy.position_size < 0
strategy.exit("Close Short", "Short", stop=shortStop, limit=shortTake)
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