Estrategia dinámica de detención de pérdidas y toma de ganancias basada en la doble detención de seguimiento ATR
El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-03-22 13:52:59Las etiquetas:
Resumen general
Esta estrategia construye líneas de stop-loss dinámicas con dos indicadores de Rango Verdadero Medio (ATR) con diferentes períodos, generando señales comerciales cuando el precio rompe las líneas de stop-loss. También establece dinámicamente el nivel de take-profit basado en la longitud del cuerpo de la vela actual para lograr una stop-loss y take-profit dinámicos. La estrategia también incorpora indicadores EMA para ayudar a juzgar la tendencia.
Principios de estrategia
- Calcular los valores del indicador ATR para dos períodos diferentes (default 10 y 20), y luego multiplicarlos por sus respectivos coeficientes de sensibilidad (default 1 y 2) para obtener dos anchuras de stop-loss.
- Generar señales largas o cortas basadas en la posición de precio por encima o por debajo de las dos líneas de stop-loss y la situación de ruptura.
- El nivel de ganancia se calcula dinámicamente sobre la base de 1,65 veces (ajustable) la longitud actual del cuerpo de la vela.
- Después de abrir una posición, si el precio alcanza el nivel de take-profit, la posición se cierra para obtener ganancias.
- Utilice indicadores como la EMA para ayudar a juzgar la tendencia actual y proporcionar referencia para la entrada.
Esta estrategia utiliza las características del indicador ATR para construir dos stop-loss dinámicos, que pueden adaptarse bien a diferentes volatilidades del mercado y responder rápidamente a los cambios del mercado.
Análisis de ventajas
- Las líneas de stop-loss dinámicas duales pueden adaptarse a las diferentes volatilidades del mercado y tienen una gran flexibilidad.
- El nivel de take-profit se calcula dinámicamente en función de la longitud actual del cuerpo de la vela, lo que permite capturar más ganancias en los mercados de tendencia.
- El uso de la EMA y otros indicadores para ayudar a juzgar la tendencia proporciona una referencia para la entrada y mejora la fiabilidad de la estrategia.
- La lógica del código es clara y legible, por lo que es fácil de entender y optimizar.
Análisis de riesgos
- En los mercados de rango limitado, las operaciones frecuentes pueden acarrear altos costes de transacción y afectar a la rentabilidad.
- La configuración de los parámetros de la línea de stop-loss y los multiplicadores de take-profit deben optimizarse de acuerdo con las diferentes características del mercado y del producto; los parámetros inadecuados pueden resultar en un mal rendimiento de la estrategia.
- La estrategia se basa principalmente en las rupturas de precios de las líneas de stop-loss dinámicas para generar señales, que pueden producir señales falsas en algunas rupturas falsas de gran fluctuación.
Direcciones de optimización
- Para los mercados de rango, considere introducir más indicadores o condiciones para filtrar las señales de negociación, como el RSI y el MACD.
- Para diferentes productos y mercados, se puede utilizar la retroevaluación histórica y la optimización de parámetros para encontrar los parámetros óptimos de la línea de stop-loss y los multiplicadores de beneficios.
- Considerar la introducción de módulos de gestión de posiciones y control de riesgos para ajustar dinámicamente el tamaño de las posiciones en función de la volatilidad del mercado y el riesgo de la cuenta.
- Añadir más indicadores de tendencia para mejorar la fiabilidad y precisión de las señales.
Resumen de las actividades
Esta estrategia, con su diseño de líneas de stop-loss dinámicas duales y take-profit dinámico, puede adaptarse bien a diferentes entornos de mercado y tener un buen rendimiento en los mercados de tendencia. Sin embargo, en los mercados de rango, puede enfrentar el problema de operaciones frecuentes y compensaciones de ganancias y pérdidas. Por lo tanto, esta estrategia es más adecuada para su uso en los mercados de tendencia y necesita ser optimizada y ajustada en función de las características del producto y las condiciones del mercado. Además, todavía hay espacio para una mayor optimización, como la introducción de más condiciones de filtrado, gestión de posiciones y módulos de control de riesgos para mejorar la robustez y rentabilidad de la estrategia. En general, la estrategia tiene una idea clara, una lógica simple y fácil de entender, y tiene cierto valor práctico y espacio para la optimización, que es digno de investigación y aplicación adicionales.
/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="UT Bot Strategy", overlay=true)
// Inputs
a1 = input(1, title="Key Value 1 ('This changes the sensitivity')")
c1 = input(10, title="ATR Period 1")
a2 = input(2, title="Key Value 2 ('This changes the sensitivity')")
c2 = input(20, title="ATR Period 2")
h = input(false, title="Signals from Heikin Ashi Candles")
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE
// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2019, title="From Year", minval=1970)
// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2100, title="To Year", minval=1970)
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
xATR1 = atr(c1)
nLoss1 = a1 * xATR1
xATR2 = atr(c2)
nLoss2 = a2 * xATR2
src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=false) : close
xATRTrailingStop1 = 0.0
xATRTrailingStop1 := iff(src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop1[1]), src - nLoss1),
iff(src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop1[1]), src + nLoss1),
iff(src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0), src - nLoss1, src + nLoss1)))
xATRTrailingStop2 = 0.0
xATRTrailingStop2 := iff(src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop2[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop2[1]), src - nLoss2),
iff(src < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop2[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop2[1]), src + nLoss2),
iff(src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0), src - nLoss2, src + nLoss2)))
pos = 0
pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0), 1,
iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0), -1, nz(pos[1], 0)))
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue
ema1 = ema(src, 1)
above1 = crossover(ema1, xATRTrailingStop1)
below1 = crossover(xATRTrailingStop1, ema1)
buy1 = src > xATRTrailingStop1 and above1
sell1 = src < xATRTrailingStop1 and below1
barbuy1 = src > xATRTrailingStop1
barsell1 = src < xATRTrailingStop1
ema2 = ema(src, 1)
above2 = crossover(ema2, xATRTrailingStop2)
below2 = crossover(xATRTrailingStop2, ema2)
buy2 = src > xATRTrailingStop2 and above2
sell2 = src < xATRTrailingStop2 and below2
barbuy2 = src > xATRTrailingStop2
barsell2 = src < xATRTrailingStop2
plotshape(buy1, title="Buy 1", text='Buy 1', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell1, title="Sell 1", text='Sell 1', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(buy2, title="Buy 2", text='Buy 2', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell2, title="Sell 2", text='Sell 2', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
barcolor(barbuy1 ? color.green : na)
barcolor(barsell1 ? color.red : na)
barcolor(barbuy2 ? color.green : na)
barcolor(barsell2 ? color.red : na)
// Calculate SL and TP levels
candle_size = abs(open - close)
tp_level = close + candle_size *65
// Close long positions if TP is hit
strategy.exit("TP Long", "long", limit=tp_level)
// Close short positions if TP is hit
strategy.exit("TP Short", "short", limit=tp_level)
// Enter long position
strategy.entry("long", strategy.long, when=(buy1 or buy2) and time_cond)
// Enter short position
strategy.entry("short", strategy.short, when=(sell1 or sell2) and time_cond)
//adding ema with width
// Calculate EMA and SMA
ema5 = ema(close, 5)
ema200 = ema(close, 200)
ema21 = ema(close, 21)
ema50 = ema(close, 50)
sma50 = sma(close, 50)
// Plot EMA and SMA with width
plot(ema5, color=color.rgb(130, 235, 139), title="EMA 5", linewidth=1)
plot(ema200, color=color.rgb(243, 246, 249), title="EMA 200", linewidth=2)
plot(ema21, color=color.blue, title="21", linewidth=1)
plot(ema50, color=color.rgb(255, 64, 0), title="EMA 50", linewidth=2)
//plot(sma50, color=color.purple, title="SMA 20", linewidth=2)
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