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Estrategia de negociación de intensidad de tendencia multi-MA - Un sistema de negociación inteligente flexible basado en la desviación de MA

El autor:¿ Qué pasa?, fecha: 2024-12-11 17:46:33
Las etiquetas:- ¿Qué es?El ATREl HTFRRTPSL

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Resumen general

Esta estrategia es un sistema de negociación inteligente basado en múltiples promedios móviles e intensidad de tendencia. Mide la fuerza de la tendencia del mercado mediante el análisis de la desviación entre el precio y los promedios móviles de diferentes períodos, combinado con el indicador de volatilidad ATR para la gestión de posiciones y el control de riesgos. La estrategia ofrece una alta personalización y puede ajustar flexiblemente los parámetros de acuerdo con diferentes entornos de mercado y necesidades comerciales.

Principio de la estrategia

La lógica central de la estrategia se basa en los siguientes aspectos:

  1. Utiliza dos promedios móviles (rápidos y lentos) de diferentes períodos para identificar la dirección de la tendencia y las señales de cruce.
  2. Cuantifica la fuerza de la tendencia calculando la desviación entre el precio y las medias móviles (en puntos)
  3. Incorpora patrones de velas (engulf, martillo, estrella fugaz, doji) como señales de confirmación
  4. Utiliza el indicador ATR para calcular dinámicamente los objetivos de stop loss y ganancia
  5. Emplea ganancias parciales y paradas para la gestión de pedidos

Ventajas estratégicas

  1. El sistema tiene una gran adaptabilidad a través del ajuste de parámetros para diferentes entornos de mercado
  2. Cuantifica la fuerza de la tendencia mediante la medición de la desviación para evitar operaciones frecuentes en tendencias débiles
  3. Combina múltiples indicadores y patrones técnicos para mejorar la fiabilidad de la señal
  4. Utiliza la pérdida de parada dinámica basada en ATR para un control razonable del riesgo
  5. Soporta métodos de dimensionamiento de posición compuesta y fija
  6. Características de la obtención parcial de ganancias y de las paradas de seguimiento para proteger las ganancias de manera efectiva

Riesgos estratégicos

  1. Puede generar señales falsas en los mercados variados, considere agregar filtros de oscilador
  2. Las combinaciones de múltiples indicadores podrían perder algunas oportunidades comerciales
  3. La optimización excesiva de los parámetros puede dar lugar a un riesgo de sobreajuste
  4. Las operaciones de gran tamaño en mercados menos líquidos pueden correr el riesgo de deslizamiento
  5. Requiere ajustes adecuados de stop loss para evitar pérdidas individuales excesivas

Optimización de la estrategia

  1. Puede añadir indicadores de volumen como confirmación de tendencia complementaria
  2. Considerar la introducción de indicadores de volatilidad para ajustar dinámicamente la frecuencia de las operaciones
  3. Filtrar señales basadas en la consistencia de la tendencia en diferentes períodos de tiempo
  4. Añadir más opciones de stop loss, como paradas basadas en el tiempo
  5. Desarrollar mecanismos de optimización de parámetros adaptativos para mejorar la adaptabilidad de la estrategia

Resumen de las actividades

Esta estrategia construye un sistema de negociación integral mediante la combinación de promedios móviles, cuantificación de la fuerza de la tendencia, patrones de velas y gestión de riesgos dinámicos. Mantenga la simplicidad estratégica al tiempo que mejora la confiabilidad de la negociación a través de múltiples mecanismos de confirmación.

/*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")
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