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Tendência na sequência de uma estratégia baseada no rácio de volume

Autora:ChaoZhang, Data: 14 de setembro de 2023
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Este artigo explica em detalhes uma tendência quantitativa após a estratégia baseada na análise do volume ratio.

I. Lógica da estratégia

O principal indicador desta estratégia é o volume de alta e baixa.

  1. Calcular o volume total diário.

  2. Marque o volume como volume de touro quando a barra diária se fecha e volume de urso quando se fecha.

  3. Calcular as médias móveis separadamente para os volumes dos touros e dos ursos.

  4. Um sinal de compra é gerado quando o MA do volume de alta cruza acima do MA do volume de baixa, e vice-versa.

  5. O indicador de taxa de variação de preços também é utilizado como filtro, só tendo negociações quando existe uma tendência clara.

  6. Configure stop loss e take profit com base nos sinais para bloquear os lucros.

Ao julgar a direção da tendência através da proporção de volume e filtrando com a taxa de mudança de preço, a qualidade do sinal pode ser melhorada.

II. Vantagens da Estratégia

A maior vantagem desta estratégia é o uso de volume para determinar a direção da tendência, que é um dos métodos mais básicos de tendência.

Além disso, os indicadores de volume podem refletir cedo os sinais de ruptura, sendo relativamente sensíveis.

Por último, a filtragem com taxa de variação de preços também melhora a qualidade do sinal.

III. Riscos potenciais

Embora a estratégia tenha méritos, os seguintes riscos devem ser considerados para a negociação em tempo real:

Em primeiro lugar, os parâmetros dos indicadores de volume devem ser definidos com prudência para evitar falsos sinais.

Em segundo lugar, basear-se apenas num indicador torna-o suscetível a invalidações de preços.

Por último, o risco de um stop loss demasiado próximo ser interrompido prematuramente.

IV. Resumo

Em resumo, este artigo explicou uma estratégia quantitativa usando o volume ratio para determinar tendências. Ele gera sinais de negociação calculadores de médias móveis de volume de alta e baixa. A estratégia tem um certo grau de liderança e sensibilidade, mas precisa ser combinada com outros indicadores para verificação. Além disso, ajuste adequado de parâmetros e gestão prudente do dinheiro também são fundamentais para sua viabilidade.


/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// Based on Volume Flow v3 indicator by oh92
strategy("Volume Flow BF", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true
    
maType =    input(title="Moving Average Type", options=["Simple", "Exponential", "Double Exponential"], defval="Simple")
length =    input(6, title="MA Length")
x      =    input(3.1, title="Factor For Breakout Candle")

// Basic Volume Calcs //
vol  =  volume
bull =  close>open?vol:0 
bear =  open>close?vol:0

// Double EMA Function //
dema(src, len) => (2 * ema(src, len) - ema(ema(src, len), len))

// BULL Moving Average Calculation
bullma = maType == "Exponential" ?        ema(bull, length) :
         maType == "Double Exponential" ? dema(bull, length) :
         sma(bull, length)

// BEAR Moving Average Calculation //
bearma = maType == "Exponential" ?        ema(bear, length) :
         maType == "Double Exponential" ? dema(bear, length) :
         sma(bear, length)

///////////// Rate Of Change ///////////// 
source = close
roclength = input(12, minval=1)
pcntChange = input(2, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))

/////////////// Strategy ///////////////
long = bullma > bearma and isMoving()
short = bullma < bearma and isMoving()

last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(900.0, title='Take Profit %') / 100 
 
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp) 

since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1]) 
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1]) 

slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na

/////////////// Execution /////////////// 
if testPeriod()
    strategy.entry("Long",  strategy.long, when=long)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
    strategy.exit("Long Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
    strategy.exit("Short Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
    
///////////// Plotting /////////////
bgcolor(isMoving() ? long ? color.green : short ? color.red : na : color.white, transp=80)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30) 
plot(bullma, color=color.lime, linewidth=1, transp=0, title="Bull MA", transp=10)
plot(bearma, color=color.red, linewidth=1, transp=0, title="Bear MA", transp=10)

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