Esta estratégia adota a negociação de reversão baseada em fatores de alta/baixa, com níveis de lucro pré-definidos. O núcleo dos fatores é o padrão estendido
Identificação de fatores de alta/baixa com base em
Utilização de padrões de candelabro para identificar níveis S/R clássicos, filtrados por volume significativo
A S/R generalizada tem uma melhor cobertura do que os padrões clássicos
Quebrando sinais de suporte generalizados fator longo, quebrando sinais de resistência generalizados fator curto
Negociação de reversão
Assuma posição inversa quando o sinal do fator disparar
Se já estiver em posição, reduzir ou acrescentar a posição de marcha atrás
Fixação dos níveis-alvo de lucro
Estabelecer um stop loss baseado no ATR
Defina vários níveis de lucro como 1R, 2R, 3R
Obtenção parcial de lucros ao atingir diferentes objetivos
Capturar reversões decentes a médio prazo
As rupturas de S/R representam fortes sinais de reversão com certa fiabilidade, capazes de captar reversões de médio prazo.
Lucro rápido, pequenas retiradas
Ao definir o stop loss e metas de lucro múltiplos, pode alcançar ganhos rápidos e limitar drawdowns
Adequado para ações com capital institucional significativo e volatilidade
A estratégia baseia-se no volume, exigindo uma participação institucional considerável; também precisa de volatilidade para obter lucros
Ficar preso no mercado de alcance limitado
Frequente saída stop loss e reentrada na direção oposta pode resultar em whipsaws
Falha do suporte/resistência
A S/R generalizada não é absolutamente fiável, existem algumas falhas
Risco de detenção unilateral
A lógica de reversão pura pode perder grandes oportunidades de tendências
Gestão de riscos:
Condições de fator de soltura, não inverter em cada ruptura
Adicionar outros filtros, por exemplo, divergência preço/volume
Otimizar a estratégia de stop loss para reduzir as armadilhas
Optimização dos parâmetros S/R
Encontre fatores mais confiáveis ajustando as configurações S/R generalizadas
Otimizar a obtenção de lucros
Adicionar mais níveis de lucro, ou usar metas não fixas
Otimizar o stop loss
Ajustar os parâmetros do ATR ou utilizar as técnicas de paragem de perdas para reduzir paradas desnecessárias
Incorporar tendência e outros factores
Adicionar filtros de tendência como média móvel para evitar grandes conflitos de tendência; também adicionar outros fatores de assistência
O núcleo da estratégia é capturar oscilações decentes de médio prazo através da negociação de reversão. A lógica é simples e direta e pode ser prática com ajuste de parâmetros. Mas a natureza agressiva das reversões leva a algum risco de redução e de captura.
/*backtest start: 2023-09-29 00:00:00 end: 2023-10-29 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © DojiEmoji //@version=5 strategy("Fractal Strat [KL] ", overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=1000000000) var string ENUM_LONG = "Long" var string GROUP_ENTRY = "Entry" var string GROUP_TSL = "Stop loss" var string GROUP_TREND = "Trend prediction" var string GROUP_ORDER = "Order size and Profit taking" // backtest_timeframe_start = input.time(defval=timestamp("01 Apr 2000 13:30 +0000"), title="Backtest Start Time") within_timeframe = true // TSL: calculate the stop loss price. { _multiple = input(2.0, title="ATR Multiplier for trailing stop loss", group=GROUP_TSL) ATR_TSL = ta.atr(input(14, title="Length of ATR for trailing stop loss", group=GROUP_TSL, tooltip="Initial risk amount = atr(this length) x multiplier")) * _multiple TSL_source = low TSL_line_color = color.green TSL_transp = 100 var stop_loss_price = float(0) var float initial_entry_p = float(0) var float risk_amt = float(0) var float initial_order_size = float(0) if strategy.position_size == 0 or not within_timeframe TSL_line_color := color.black stop_loss_price := TSL_source - ATR_TSL else if strategy.position_size > 0 stop_loss_price := math.max(stop_loss_price, TSL_source - ATR_TSL) TSL_transp := 0 plot(stop_loss_price, color=color.new(TSL_line_color, TSL_transp)) // } end of "TSL" block // Order size and profit taking { pcnt_alloc = input.int(5, title="Allocation (%) of portfolio into this security", tooltip="Size of positions is based on this % of undrawn capital. This is fixed throughout the backtest period.", minval=0, maxval=100, group=GROUP_ORDER) / 100 // Taking profits at user defined target levels relative to risked amount (i.e 1R, 2R, 3R) var bool tp_mode = input(true, title="Take profit and different levels", group=GROUP_ORDER) var float FIRST_LVL_PROFIT = input.float(1, title="First level profit", tooltip="Relative to risk. Example: entry at $10 and inital stop loss at $9. Taking first level profit at 1R means taking profits at $11", group=GROUP_ORDER) var float SECOND_LVL_PROFIT = input.float(2, title="Second level profit", tooltip="Relative to risk. Example: entry at $10 and inital stop loss at $9. Taking second level profit at 2R means taking profits at $12", group=GROUP_ORDER) var float THIRD_LVL_PROFIT = input.float(3, title="Third level profit", tooltip="Relative to risk. Example: entry at $10 and inital stop loss at $9. Taking third level profit at 3R means taking profits at $13", group=GROUP_ORDER) // } // Fractals { // Modified from synapticEx's implementation: https://www.tradingview.com/script/cDCNneRP-Fractal-Support-Resistance-Fixed-Volume-2/ rel_vol_len = 6 // Relative volume is used; the middle candle has to have volume above the average (say sma over prior 6 bars) rel_vol = ta.sma(volume, rel_vol_len) _up = high[3]>high[4] and high[4]>high[5] and high[2]<high[3] and high[1]<high[2] and volume[3]>rel_vol[3] _down = low[3]<low[4] and low[4]<low[5] and low[2]>low[3] and low[1]>low[2] and volume[3]>rel_vol[3] fractal_resistance = high[3], fractal_support = low[3] // initialize fractal_resistance := _up ? high[3] : fractal_resistance[1] fractal_support := _down ? low[3] : fractal_support[1] plot(fractal_resistance, "fractal_resistance", color=color.new(color.red,50), linewidth=2, style=plot.style_cross, offset =-3, join=false) plot(fractal_support, "fractal_support", color=color.new(color.lime,50), linewidth=2, style=plot.style_cross, offset=-3, join=false) // } // ATR diversion test { // Hypothesis testing (2-tailed): // // Null hypothesis (H0) and Alternative hypothesis (Ha): // H0 : atr_fast equals atr_slow // Ha : atr_fast not equals to atr_slow; implies atr_fast is either too low or too high len_fast = input(5,title="Length of ATR (fast) for diversion test", group=GROUP_ENTRY) atr_fast = ta.atr(len_fast) atr_slow = ta.atr(input(50,title="Length of ATR (slow) for diversion test", group=GROUP_ENTRY, tooltip="This needs to be larger than Fast")) // Calculate test statistic (test_stat) std_error = ta.stdev(ta.tr, len_fast) / math.pow(len_fast, 0.5) test_stat = (atr_fast - atr_slow) / std_error // Compare test_stat against critical value defined by user in settings //critical_value = input.float(1.645,title="Critical value", tooltip="Strategy uses 2-tailed test to compare atr_fast vs atr_slow. Null hypothesis (H0) is that both should equal. Based on the computed test statistic value, if absolute value of it is +/- this critical value, then H0 will be rejected.", group=GROUP_ENTRY) conf_interval = input.string(title="Confidence Interval", defval="95%", options=["90%","95%","99%"], tooltip="Critical values of 1.645, 1.96, 2.58, for CI=90%/95%/99%, respectively; Under 2-tailed test to compare atr_fast vs atr_slow. Null hypothesis (H0) is that both should equal. Based on the computed test statistic value, if absolute value of it is +/- critical value, then H0 will be rejected.") critical_value = conf_interval == "90%" ? 1.645 : conf_interval == "95%" ? 1.96 : 2.58 reject_H0_lefttail = test_stat < -critical_value reject_H0_righttail = test_stat > critical_value // } end of "ATR diversion test" block // Entry Signals entry_signal_long = close >= fractal_support and reject_H0_lefttail // MAIN { // Update the stop limit if strategy holds a position. if strategy.position_size > 0 strategy.exit(ENUM_LONG, comment="SL", stop=stop_loss_price) // Entry if within_timeframe and entry_signal_long and strategy.position_size == 0 initial_entry_p := close risk_amt := ATR_TSL initial_order_size := math.floor(pcnt_alloc * strategy.equity / close) strategy.entry(ENUM_LONG, strategy.long, qty=initial_order_size) var int TP_taken_count = 0 if tp_mode and close > strategy.position_avg_price if close >= initial_entry_p + THIRD_LVL_PROFIT * risk_amt and TP_taken_count == 2 strategy.close(ENUM_LONG, comment="TP Lvl3", qty=math.floor(initial_order_size / 3)) TP_taken_count := TP_taken_count + 1 else if close >= initial_entry_p + SECOND_LVL_PROFIT * risk_amt and TP_taken_count == 1 strategy.close(ENUM_LONG, comment="TP Lvl2", qty=math.floor(initial_order_size / 3)) TP_taken_count := TP_taken_count + 1 else if close >= initial_entry_p + FIRST_LVL_PROFIT * risk_amt and TP_taken_count == 0 strategy.close(ENUM_LONG, comment="TP Lvl1", qty=math.floor(initial_order_size / 3)) TP_taken_count := TP_taken_count + 1 // Alerts _atr = ta.atr(14) alert_helper(msg) => prefix = "[" + syminfo.root + "] " suffix = "(P=" + str.tostring(close, "#.##") + "; atr=" + str.tostring(_atr, "#.##") + ")" alert(str.tostring(prefix) + str.tostring(msg) + str.tostring(suffix), alert.freq_once_per_bar) if strategy.position_size > 0 and ta.change(strategy.position_size) if strategy.position_size > strategy.position_size[1] alert_helper("BUY") else if strategy.position_size < strategy.position_size[1] alert_helper("SELL") // Clean up - set the variables back to default values once no longer in use if ta.change(strategy.position_size) and strategy.position_size == 0 TP_taken_count := 0 initial_entry_p := float(0) risk_amt := float(0) initial_order_size := float(0) stop_loss_price := float(0) // } end of MAIN block