O script que você forneceu é baseado na estratégia Adaptive Zero Lag EMA (AZLEMA). Este script usa os princípios da pesquisa de processamento de sinais de John Ehlers e um método conhecido como Medida de Frequência Instantânea de Cosseno (IFM) para determinar o período de ciclo dominante, ou seja, o tempo entre dois pontos idênticos em ciclos sucessivos em seus dados de negociação.
Aqui está uma breve visão geral do que o script de negociação faz:
Inicialmente, define a estratégia usando uma configuração de entradas padrão como período, modo adaptativo, limite de ganho, limiar, pontos de stop loss e pontos de lucro.
Em seguida, define cálculos para o modo adaptativo usando uma combinação de equações diferenciais e método Ehlers
Calcula o valor médio (EMA) da fonte de dados seleccionada durante o período seleccionado.
Ele executa uma operação de loop para encontrar os valores de correlação de ganho e erro (EC) que minimizam o erro absoluto.
Com base nestes valores, calcula o valor final CE e traça no gráfico o valor da CE e da EMA.
Criam condições potenciais de compra e venda baseadas no cruzamento e no cruzamento entre a CE e a EMA acima de um certo limiar definido.
Ele estabelece regras para entrar e sair de posições longas e curtas com base nas condições de compra e venda determinadas anteriormente. Para cada posição, ele calcula o tamanho do lote e entra em uma posição quando a condição respectiva (compra/venda) é verdadeira.
Este script parece bastante abrangente e versátil, pois permite alterar vários parâmetros para se adaptar a diferentes estilos de negociação e condições de mercado.
/*backtest
start: 2023-08-08 00:00:00
end: 2023-09-07 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="Adaptive Zero Lag EMA", shorttitle="AZLEMA", overlay = true, initial_capital=1000, currency="USD", commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.000005, slippage = 5, pyramiding=1, calc_on_every_tick=true)
src = input(title="Source", defval=close)
Period = input(title="Period", defval = 20)
adaptive = input(title="Adaptive?", defval=true)
GainLimit = input(title="Gain Limit", defval = 15)
Threshold = input(title="Threshold", defval=0.03, step=0.01)
fixedSL = input(title="SL Points", defval=50)
fixedTP = input(title="TP Points", defval=10)
risk = input(title='Risk', defval=0.01, step=0.01)
PI = 3.14159265359
s2 = 0.0
s3 = 0.0
delta = 0.0
inst = 0.0
len = 0.0
v1 = 0.0
v2 = 0.0
v4 = 0.0
//IF adaptive is true, use the Cosine IFM strategy for determining the dominant
//cycle period
if(adaptive)
v1 := src - src[7]
s2 := 0.2*(v1[1] + v1)*(v1[1] + v1) + 0.8*nz(s2[1])
s3 := 0.2*(v1[1] - v1)*(v1[1] - v1) + 0.8*nz(s3[1])
if (s2 != 0)
v2 := sqrt(s3/s2)
if (s3 != 0)
delta := 2*atan(v2)
for i = 0 to 100
v4 := v4 + delta[i]
if (v4 > 2*PI and inst == 0.0)
inst := i - 1
if (inst == 0.0)
inst := inst[1]
len := 0.25*inst + 0.75*nz(len[1])
Period := round(len)
LeastError = 1000000.0
EC = 0.0
Gain = 0.0
EMA = 0.0
Error = 0.0
BestGain = 0.0
alpha =2/(Period + 1)
EMA := alpha*src + (1-alpha)*nz(EMA[1])
for i = -GainLimit to GainLimit
Gain := i/10
EC := alpha*(EMA + Gain*(src - nz(EC[1]))) + (1 - alpha)*nz(EC[1])
Error := src - EC
if(abs(Error)<LeastError)
LeastError := abs(Error)
BestGain := Gain
EC := alpha*(EMA + BestGain*(src - nz(EC[1]))) + (1-alpha)*nz(EC[1])
plot(EC, title="EC", color=orange, linewidth=2)
plot(EMA, title="EMA", color=red, linewidth=2)
buy = crossover(EC,EMA) and 100*LeastError/src > Threshold
sell = crossunder(EC,EMA) and 100*LeastError/src > Threshold
if buy
strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if sell
strategy.entry("Enter Short", strategy.short)