ChaoZhang
1
Seguir
1166
Seguidores
Descripción general
La estrategia es un sistema de negociación inteligente basado en múltiples medias móviles y la intensidad de la tendencia. Mide la intensidad de la tendencia del mercado mediante el análisis del grado de desviación entre los precios y las diferentes medias móviles periódicas, y se combina con el indicador de fluctuación ATR para la gestión de la posición y el control del riesgo.
Principio de estrategia
La lógica central de la estrategia se basa en los siguientes aspectos:
- Uso de promedios móviles de dos períodos diferentes (rápido y lento) para identificar la dirección de la tendencia y las señales de cruce
- Cuantifica la intensidad de la tendencia calculando la desviación de los precios de las medias móviles (en puntos)
- Combinado con la forma de la línea K (swallow, hook, shooting star, cross star, etc.) como señal de confirmación auxiliar
- Calculación dinámica de los objetivos de stop loss y ganancias con el indicador ATR
- Gestión de pedidos con un sistema de ganancias y pérdidas parcialmente controladas
Ventajas estratégicas
- El sistema tiene una gran adaptabilidad y puede adaptarse a diferentes entornos de mercado mediante parámetros
- Cuantifica la intensidad de la tendencia mediante la desviación y evita comerciar con frecuencia cuando la tendencia es débil
- Mejora de la fiabilidad de las señales de transacción, combinada con múltiples indicadores técnicos y confirmación de forma
- El uso de un método de pérdidas dinámicas basado en ATR para controlar el riesgo de manera razonable
- Apoyo a las dos formas de gestión de fondos: recuperación y posiciones fijas
- Dispone de una función para generar ganancias y rastrear pérdidas, protegiendo efectivamente los beneficios
Riesgo estratégico
- Se recomienda aumentar los filtros de los indicadores de la oscilación
- La combinación de múltiples indicadores puede llevar a perder algunas oportunidades de negociación
- La optimización excesiva de los parámetros puede generar riesgos de sobreajuste
- En un mercado con poca liquidez, las transacciones de gran volumen pueden tener un riesgo de deslizamiento
- Se debe establecer un equilibrio razonable para evitar pérdidas excesivas.
Dirección de optimización de la estrategia
- Se puede agregar un indicador de volumen de negocios como un indicador auxiliar para la confirmación de tendencias
- Considerar la introducción de indicadores de volatilidad en el mercado para ajustar la frecuencia de las operaciones de forma dinámica
- Filtración de señales basadas en la consistencia de tendencias en diferentes períodos de tiempo
- Aumentar las opciones de deterioro, como el tiempo de deterioro
- Desarrollar mecanismos de optimización de parámetros adaptativos para mejorar la adaptabilidad de la estrategia
Resumir
La estrategia construye un sistema de negociación integral mediante la combinación de promedios móviles, la cuantificación de la intensidad de la tendencia, la forma de la línea K y la gestión dinámica del riesgo. No solo mantiene la simplicidad de la lógica de la estrategia, sino que también aumenta la fiabilidad de las transacciones mediante un mecanismo de confirmación múltiple. La alta personalización de la estrategia le permite adaptarse a diferentes estilos de negociación y entornos de mercado, pero su uso requiere atención a la optimización de parámetros y el control de riesgos.
Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2024-12-03 00:00:00
end: 2024-12-10 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 10m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Customizable Strategy with Signal Intensity Based on Pips Above/Below MAs", overlay=true)
// Customizable Inputs
// Account and Risk Management
account_size = input.int(100000, title="Account Size (USD)", minval=1)
compounded_results = input.bool(true, title="Compounded Results")
risk_per_trade = input.float(1.0, title="Risk per Trade (%)", minval=0.1, maxval=100) / 100
// Moving Averages Settings
ma1_length = input.int(50, title="Moving Average 1 Length", minval=1)
ma2_length = input.int(200, title="Moving Average 2 Length", minval=1)
// Higher Time Frame for Moving Averages
ma_htf = input.timeframe("D", title="Higher Time Frame for MA Delay")
// Signal Intensity Range based on pips
signal_intensity_min = input.int(0, title="Signal Intensity Start (Pips)", minval=0, maxval=1000)
signal_intensity_max = input.int(1000, title="Signal Intensity End (Pips)", minval=0, maxval=1000)
// ATR-Based Stop Loss and Take Profit
atr_length = input.int(14, title="ATR Length", minval=1)
atr_multiplier_stop = input.float(1.5, title="Stop Loss Size (ATR Multiplier)", minval=0.1)
atr_multiplier_take_profit = input.float(2.5, title="Take Profit Size (ATR Multiplier)", minval=0.1)
// Trailing Stop and Partial Profit
trailing_stop_rr = input.float(2.0, title="Trailing Stop (R:R)", minval=0)
partial_profit_percentage = input.float(50, title="Take Partial Profit (%)", minval=0, maxval=100)
// Trend Filter Settings
trend_filter_enabled = input.bool(true, title="Trend Filter Enabled")
trend_filter_sensitivity = input.float(50, title="Trend Filter Sensitivity", minval=0, maxval=100)
// Candle Pattern Type for Entry
entry_candle_type = input.string("Any", title="Entry Candle Type", options=["Any", "Engulfing", "Hammer", "Shooting Star", "Doji"])
// Moving Average Entry Conditions
ma_entry_condition = input.string("Both", title="MA Entry", options=["Fast Above Slow", "Fast Below Slow", "Both"])
// Trade Direction (Long, Short, or Both)
trade_direction = input.string("Both", title="Trade Direction", options=["Long", "Short", "Both"])
// ATR Calculation
atr_value = ta.atr(atr_length)
// Moving Average Calculations (using Higher Time Frame)
ma1_htf = ta.sma(request.security(syminfo.tickerid, ma_htf, close), ma1_length)
ma2_htf = ta.sma(request.security(syminfo.tickerid, ma_htf, close), ma2_length)
// Candle Pattern Conditions
is_engulfing = close[1] < open[1] and close > open and high > high[1] and low < low[1]
is_hammer = (high - low) > 3 * (close - open) and (close > open) and (low == ta.lowest(low, 5))
is_shooting_star = (high - low) > 3 * (open - close) and (open > close) and (high == ta.highest(high, 5))
is_doji = (close - open) <= ((high - low) * 0.1)
// Apply the selected candle pattern
candle_condition = false
if entry_candle_type == "Any"
candle_condition := true
if entry_candle_type == "Engulfing"
candle_condition := is_engulfing
if entry_candle_type == "Hammer"
candle_condition := is_hammer
if entry_candle_type == "Shooting Star"
candle_condition := is_shooting_star
if entry_candle_type == "Doji"
candle_condition := is_doji
// Moving Average Entry Conditions
ma_cross_above = ta.crossover(ma1_htf, ma2_htf)
ma_cross_below = ta.crossunder(ma1_htf, ma2_htf)
// Calculate pips distance to MAs and normalize it for signal intensity
pip_size = syminfo.mintick * 10 // Assuming Forex; for other asset classes, modify as needed
// Calculate distances in pips between price and MAs
distance_to_ma1_pips = math.abs(close - ma1_htf) / pip_size
distance_to_ma2_pips = math.abs(close - ma2_htf) / pip_size
// Calculate signal intensity based on the pips distance
// Normalize the signal intensity between the user-specified min and max
signal_intensity = math.min(math.max((distance_to_ma1_pips + distance_to_ma2_pips), signal_intensity_min), signal_intensity_max)
// Trend Filter Condition (Optional)
trend_condition = false
if trend_filter_enabled
trend_condition := ta.sma(close, ma2_length) > ta.sma(close, ma2_length + int(trend_filter_sensitivity))
// Entry Conditions Based on MA, Candle Patterns, and Trade Direction
long_condition = (trade_direction == "Long" or trade_direction == "Both") and (ma_entry_condition == "Fast Above Slow" or ma_entry_condition == "Both") and ma_cross_above and candle_condition and (not trend_filter_enabled or trend_condition) and signal_intensity > signal_intensity_min
short_condition = (trade_direction == "Short" or trade_direction == "Both") and (ma_entry_condition == "Fast Below Slow" or ma_entry_condition == "Both") and ma_cross_below and candle_condition and (not trend_filter_enabled or not trend_condition) and signal_intensity > signal_intensity_min
// Position Sizing Based on Risk Per Trade and ATR for Stop Loss
risk_amount = account_size * risk_per_trade
stop_loss_atr = atr_multiplier_stop * atr_value
// Calculate the position size based on the risk amount and ATR stop loss
position_size = risk_amount / stop_loss_atr
// If compounded results are not enabled, adjust position size for non-compounded returns
if not compounded_results
position_size := position_size / account_size * 100000 // Adjust for non-compounded results
// Convert take profit and stop loss from ATR to USD
pip_value = syminfo.mintick * 10 // Assuming Forex; for other asset classes, modify as needed
take_profit_atr = atr_multiplier_take_profit * atr_value
take_profit_usd = (take_profit_atr * pip_value) * position_size
stop_loss_usd = (stop_loss_atr * pip_value) * position_size
// Trailing Stop
trail_stop_level = trailing_stop_rr * stop_loss_atr
// Initialize long_box_id and short_box_id as boxes (not ints)
var box long_box_id = na
var box short_box_id = na
// Track Monthly Profit
var float monthly_profit = 0.0
if (month(timenow) != month(timenow[1])) // New month
monthly_profit := 0
// Long Trade Management
if long_condition
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
// Partial Profit at 50% position close when 1:1 risk/reward
strategy.exit("Partial Profit", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, qty_percent=partial_profit_percentage / 100)
// Full take profit and stop loss with trailing stop
strategy.exit("Take Profit Long", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price + take_profit_atr, stop=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, trail_offset=trail_stop_level)
// Delete the old box if it exists
if not na(long_box_id)
box.delete(long_box_id)
// Plot Take Profit and Stop Loss for Long Positions
// long_box_id := box.new(left=bar_index - 1, top=strategy.position_avg_price + take_profit_atr, right=bar_index, bottom=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, bgcolor=color.new(color.green, 90), border_width=1, border_color=color.new(color.green, 0))
// Short Trade Management
if short_condition
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
// Partial Profit at 50% position close when 1:1 risk/reward
strategy.exit("Partial Profit", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, qty_percent=partial_profit_percentage / 100)
// Full take profit and stop loss with trailing stop
strategy.exit("Take Profit Short", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price - take_profit_atr, stop=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, trail_offset=trail_stop_level)
// Delete the old box if it exists
// if not na(short_box_id)
// box.delete(short_box_id)
// Plot Take Profit and Stop Loss for Short Positions
// short_box_id := box.new(left=bar_index - 1, top=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, right=bar_index, bottom=strategy.position_avg_price - take_profit_atr, bgcolor=color.new(color.red, 90), border_width=1, border_color=color.new(color.red, 0))
// Plot MAs and Signals
plot(ma1_htf, color=color.blue, title="MA1 (HTF)")
plot(ma2_htf, color=color.red, title="MA2 (HTF)")
plotshape(series=long_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", text="BUY")
plotshape(series=short_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", text="SELL")