Esta estratégia opera com base nos máximos do dia de negociação anterior, trabalhando em modo de tendência.
Utilize a função LucF para evitar o viés do olho no backtesting.
Identificar se é um novo dia de negociação aberto.
Comparar o máximo atual com max_today, atualizar max_today se ultrapassado.
Compare o mínimo atual com min_today, atualize min_today se for violado.
Gravar os níveis mais altos e mais baixos dos dias de negociação anteriores.
Defina o ponto de entrada na ruptura do máximo do dia anterior, o GAP pode ser adicionado para avançar ou atrasar a entrada.
Defina a percentagem stop loss sl e a percentagem take profit tp.
Vai longo quando o preço quebra o máximo do dia anterior.
Defina o preço de stop loss e o preço de take profit.
Ativar opcionalmente o stop loss de trail, com nível de ativação e distância de deslocamento.
Opcionalmente fechar negociações com base no cruzamento da EMA.
Esta estratégia simples de seguir a tendência tem as seguintes vantagens:
Geração de sinal clara e direta, fácil de implementar.
A ruptura das máximas do dia anterior fornece confirmação da tendência, reduzindo os golpes.
O parâmetro GAP permite ajustar a sensibilidade de entrada.
O risco global é controlado com um stop loss claro.
O trailing stop pode ser usado para obter mais lucros.
O cruzamento da EMA evita ser preso em tendências descendentes.
Há alguns riscos a ter em conta:
Uma fuga fracassada pode causar perdas.
Requer tendências de mercado, provavelmente em condições variadas.
Uma parada de atraso inadequada pode ser interrompida prematuramente.
A má escolha dos parâmetros da EMA pode torná-lo demasiado sensível ou atrasado.
Várias variáveis precisam de ajuste como GAP, stop loss, trailing stop etc.
Algumas formas de otimizar ainda mais a estratégia:
Utilização de stop loss dinâmico baseado no ATR ou na tendência.
Adicionar um filtro de ruptura válida utilizando o desvio padrão.
Adicionar a condição de volatilidade para evitar falhas em mercados agitados.
Optimize o parâmetro EMA para um sinal mais robusto.
Ajustar os parâmetros de parada para corresponder à volatilidade do mercado.
Testar a robustez dos parâmetros em diferentes instrumentos.
Adicionar um mecanismo dinâmico de dimensionamento da posição.
A estratégia é simples e prática como um sistema típico de tendência baseado na alta quebra do dia anterior. A gestão de risco depende principalmente da parada de perda. Com ajuste adequado dos parâmetros, pode funcionar bem em condições de tendência. Mas são necessários uma parada de perda e filtros adequados para evitar whipssaws. A estrutura pode ser melhorada ainda mais como base para estratégias de tendência.
/*backtest
start: 2023-09-30 00:00:00
end: 2023-10-07 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
// © TheSocialCryptoClub
//@version=5
strategy("Yesterday's High", overlay=true, pyramiding = 1,
initial_capital=10000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10,
slippage=1, backtest_fill_limits_assumption=1, use_bar_magnifier=true,
commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075
)
// -----------------------------------------------------------------------------
// ROC Filter
// -----------------------------------------------------------------------------
// f_security function by LucF for PineCoders available here: https://www.tradingview.com/script/cyPWY96u-How-to-avoid-repainting-when-using-security-PineCoders-FAQ/
f_security(_sym, _res, _src, _rep) => request.security(_sym, _res, _src[not _rep and barstate.isrealtime ? 1 : 0])[_rep or barstate.isrealtime ? 0 : 1]
high_daily = f_security(syminfo.tickerid, "D", high, false)
roc_enable = input.bool(false, "", group="ROC Filter from CloseD", inline="roc")
roc_threshold = input.float(1, "Treshold", step=0.5, group="ROC Filter from CloseD", inline="roc")
closed = f_security(syminfo.tickerid,"1D",close, false)
roc_filter= roc_enable ? (close-closed)/closed*100 > roc_threshold : true
// -----------------------------------------------------------------------------
// Trigger Point
// -----------------------------------------------------------------------------
open_session = ta.change(time('D'))
price_session = ta.valuewhen(open_session, open, 0)
tf_session = timeframe.multiplier <= 60
bgcolor(open_session and tf_session ?color.new(color.blue,80):na, title = "Session")
first_bar = 0
if open_session
first_bar := bar_index
var max_today = 0.0
var min_today = 0.0
var high_daily1 = 0.0
var low_daily1 = 0.0
var today_open = 0.0
if first_bar
high_daily1 := max_today
low_daily1 := min_today
today_open := open
max_today := high
min_today := low
if high >= max_today
max_today := high
if low < min_today
min_today := low
same_day = today_open == today_open[1]
plot( timeframe.multiplier <= 240 and same_day ? high_daily1 : na, color= color.yellow , style=plot.style_linebr, linewidth=1, title='High line')
plot( timeframe.multiplier <= 240 and same_day ? low_daily1 : na, color= #E8000D , style=plot.style_linebr, linewidth=1, title='Low line')
// -----------------------------------------------------------------------------
// Strategy settings
// -----------------------------------------------------------------------------
Gap = input.float(1,"Gap%", step=0.5, tooltip="Gap di entrata su entry_price -n anticipa entrata, con +n posticipa entrata", group = "Entry")
Gap2 = (high_daily1 * Gap)/100
sl = input.float(3, "Stop-loss", step= 0.5, group = "Entry")
tp = input.float(9, "Take-profit", step= 0.5, group = "Entry")
stop_loss_price = strategy.position_avg_price * (1-sl/100)
take_price = strategy.position_avg_price * (1+tp/100)
sl_trl = input.float(2, "Trailing-stop", step = 0.5, tooltip = "Attiva trailing stop dopo che ha raggiunto...",group = "Trailing Stop Settings")//group = "Trailing Stop Settings")
Atrl= input.float(1, "Offset Trailing", step=0.5,tooltip = "Distanza dal prezzo", group = "Trailing Stop Settings")
stop_trl_price_cond = sl_trl * high/syminfo.mintick/100
stop_trl_price_offset_cond = Atrl * high/syminfo.mintick/100
stop_tick = sl * high/syminfo.mintick/100
profit_tick = tp * high/syminfo.mintick/100
mess_buy = "buy"
mess_sell = "sell"
// -----------------------------------------------------------------------------
// Entry - Exit - Close
// -----------------------------------------------------------------------------
if close < high_daily1 and roc_filter
strategy.entry("Entry", strategy.long, stop = high_daily1 + (Gap2), alert_message = mess_buy)
ts_n = input.bool(true, "Trailing-stop", tooltip = "Attiva o disattiva trailing-stop", group = "Trailing Stop Settings")
close_ema = input.bool(false, "Close EMA", tooltip = "Attiva o disattiva chiusura su EMA", group = "Trailing Stop Settings")
len1 = input.int(10, "EMA length", step=1, group = "Trailing Stop Settings")
ma1 = ta.ema(close, len1)
plot(ma1, title='EMA', color=color.new(color.yellow, 0))
if ts_n == true
strategy.exit("Trailing-Stop","Entry",loss= stop_tick, stop= stop_loss_price, limit= take_price, trail_points = stop_trl_price_cond, trail_offset = stop_trl_price_offset_cond, comment_loss="Stop-Loss!!",comment_profit ="CASH!!", comment_trailing = "TRL-Stop!!", alert_message = mess_sell)
else
strategy.exit("TP-SL", "Entry",loss= stop_tick, stop=stop_loss_price, limit= take_price, comment_loss= "Stop-loss!!!", comment_profit = "CASH!!", alert_message = mess_sell)
if close_ema == true and ta.crossunder(close,ma1)
strategy.close("Entry",comment = "Close" , alert_message = mess_sell)