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Estratégia de tendência adaptativa do canal de Donchian

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-10-26 15:58:52
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Resumo

Esta estratégia usa o indicador do canal de Donchian para rastrear de forma adaptativa as tendências do mercado para a negociação de tendências.

Estratégia lógica

  1. Calcule o máximo máximo e o mínimo mínimo durante um determinado período para formar o Canal de Donchian.

  2. Abrir posição longa quando o preço ultrapassa a faixa superior do canal Abrir posição curta quando o preço ultrapassa a faixa inferior

  3. Após a abertura de posições, o stop loss rastreia a linha do meio do canal.

  4. Cortar perdas e fechar posições quando o preço cair de volta para o canal.

Análise das vantagens

  1. A estratégia utiliza o canal Donchian para determinar a direção da tendência e rapidamente capturar breakouts.

  2. Usar a linha média do canal para trail stop loss protege os lucros.

  3. A meta de lucro é amplificada de acordo com a percentagem de lucro definida pelo utilizador.

  4. Adapta-se a diferentes condições de mercado, como consolidação, ruptura, retração, etc., e ajusta de forma flexível o tamanho das posições.

  5. Lógica de negociação simples e clara, fácil de compreender e dominar.

Análise de riscos

  1. A estratégia trata apenas de breakouts e não pode lidar eficazmente com a consolidação.

  2. Existe risco de falsos sinais de ruptura, outros indicadores necessários para a verificação.

  3. As configurações inadequadas de stop loss e take profit podem conduzir a uma saída prematura ou a um lucro insuficiente.

  4. A configuração errada do período do canal afeta a precisão dos sinais de negociação.

  5. O dimensionamento excessivo das posições amplifica os riscos de flutuação do mercado.

  6. Existem riscos inesperados de interrupção do robô, garantindo a fiabilidade do sistema.

Orientações para a melhoria

  1. Adicione indicadores de volume para evitar perseguir falsas fugas.

  2. Aumentar os filtros de indicadores de tendência para melhorar a precisão do sinal de entrada.

  3. Otimizar algoritmos dinâmicos de stop loss e take profit.

  4. Ajustar a estratégia de dimensionamento das posições com base nas condições de mercado em tempo real.

  5. Pesquisa de dados durante a noite e pré-comercialização para um melhor calendário de entrada.

  6. Teste diferentes períodos de parâmetros para encontrar combinações ideais.

  7. Adicionar a validação do modelo para evitar a sobreajuste.

Conclusão

Em geral, esta é uma estratégia simples e prática de adaptação de tendências. Tem vantagens como a captura rápida de quebras de tendências e a proteção de lucros. Também tem desvantagens como ineficácia durante a consolidação e perdas por falsas quebras. As melhorias futuras consistem em incorporar mais filtragem de sinais, stop loss / take profit dinâmico, para se adaptar a mais condições de mercado.


/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2020

//@version=4
strategy(title = "Noro's Donchian Strategy", shorttitle = "Donchian str", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, initial_capital = 100, default_qty_value = 100, commission_value = 0.1)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
tp = input(defval = 10, minval = 1, title = "Take profit")
lotsize = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot, %")
pclen = input(50, minval = 1, title = "Price Channel Length")
showll = input(true, defval = true, title = "Show lines")
showbg = input(false, defval = false, title = "Show Background")
showof = input(true, defval = true, title = "Show Offset")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//Price Channel
h = highest(high, pclen)
l = lowest(low, pclen)
center = (h + l) / 2
tpl = h * (100 + tp) / 100
tps = l * (100 - tp) / 100

//Lines
tpcol = showll ? color.lime : na
pccol = showll ? color.blue : na
slcol = showll ? color.red : na
offset = showof ? 1 : 0
plot(tpl, offset = offset, color = tpcol, title = "TP Long")
plot(h, offset = offset, color = pccol, title = "Channel High")
plot(center, offset = offset, color = slcol, title = "Cannel Center")
plot(l, offset = offset, color = pccol, title = "Channel Low")
plot(tps, offset = offset, color = tpcol, title = "TP Short")

//Background
size = strategy.position_size
bgcol = showbg == false ? na : size > 0 ? color.lime : size < 0 ? color.red : na
bgcolor(bgcol, transp = 70)

//Trading
truetime = time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
lot = 0.0
lot := size != size[1] ? strategy.equity / close * lotsize / 100 : lot[1]
mo = 0
mo := strategy.position_size != 0 ? 0 : high >= center and low <= center ? 1 : mo[1]
if h > 0
    strategy.entry("Long", strategy.long, lot, stop = h, when = strategy.position_size <= 0 and needlong and truetime and mo)
    strategy.exit("TP Long", "Long", limit = tpl, stop = center)
    strategy.entry("Short", strategy.short, lot, stop = l, when = strategy.position_size >= 0 and needshort and truetime and mo)
    strategy.exit("TP Short", "Short", limit = tps, stop = center)
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
    strategy.close_all()
    strategy.cancel("Long")
    strategy.cancel("Short")

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