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A estratégia de alta fuga de ontem

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-11-06 10:49:57
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Resumo

A estratégia de ruptura alta de ontem é um sistema de tendência que segue o longo quando o preço quebra acima da alta de ontem, mesmo que a ruptura ocorra várias vezes em um dia.

Princípio

A estratégia utiliza vários indicadores técnicos para os sinais de entrada e saída:

Filtro ROC - A estratégia é ativada apenas quando o fechamento de hoje tem uma mudança de preço em porcentagem acima de um limiar em relação ao fechamento do dia anterior.
Ponto de Trigger - Registros dos preços mais altos, mais baixos e mais abertos de hoje.
Condições de entrada e saída - Após a entrada, as percentagens de stop loss e take profit são definidas. A trailing stop pode ser ativada para bloquear o lucro. Saída condicional quando o preço cai abaixo de uma EMA de referência.
Configuração - Percentagem de diferença para antecipar ou atrasar a entrada. Percentagens de stop loss, take profit, trailing stop personalizáveis.

Especificamente, ele rastreia o preço alto de hoje para o sinal de entrada. Entrada longa quando o preço quebra acima do alto de hoje. Em seguida, as saídas de stop loss e take profit são definidas, com trailing stop habilitado. Saída alternativa quando o preço cruza abaixo da EMA dada. Otimização definindo a porcentagem de diferença, ajustando as taxas de stop loss e take profit para controlar o risco, permitindo que o trailing stop bloqueie o lucro.

Análise das vantagens

As vantagens desta estratégia:

Seguindo a tendência, captura lucro dos movimentos da tendência.
A estratégia de fuga dá sinais claros de entrada.
Considera o preço alto de hoje, evita entradas consecutivas.
Parar de perder e tirar lucro ajuda a controlar o risco.
O trail stop está a fazer lucro.
O tempo de entrada pode ser ajustado com otimização de parâmetros para controlar o risco.
Simples e intuitivos, fáceis de compreender e implementar.
Aplicável a operações longas e curtas.

Análise de riscos

Os riscos a considerar:

As estratégias de fuga são suscetíveis a flutuações, o preço pode reverter imediatamente após a entrada.
Só é eficaz para mercados em tendência, apresenta um desempenho inferior em condições variáveis.
Percentagem razoável de stop loss necessária, muito larga pode aumentar a perda.
Percentagem razoável de diferença necessária, muito agressiva pode aumentar a perda.
Falsa fuga pode causar perdas desnecessárias, ajuste necessário.
O volume precisa de suporte após a ruptura.
Consistência necessária entre os parâmetros em todos os prazos.

Orientações de otimização

Optimizações possíveis:

Adicione outros indicadores como volume, volatilidade para evitar problemas durante os mercados variáveis.
Adicionar indicadores de ajustamento da curva para qualificar a força da tendência, evitar tendências falsas.
Optimização dinâmica da lacuna de entrada com base na volatilidade do mercado.
Optimização dinâmica de stop loss e take profit seguindo as condições de mercado.
Diferentes conjuntos de parâmetros para diferentes símbolos e prazos.
Aprendizagem automática para TEST impacto do parâmetro no desempenho da estratégia.
Adicione a funcionalidade Opções para otimizar as configurações.
Aplicabilidade à investigação em condições de mercado variadas.
Expandir para estratégias de intervalo de tempo e multi-ativos.

Conclusão

A estratégia oferece um desempenho decente durante os mercados de tendências com base na ruptura do conceito alto de ontem. Mas existem riscos de dificuldades de otimização de parâmetros e parâmetros. Outras otimizações possíveis por adição de julgamentos, ajuste dinâmico de parâmetros, expansão para estratégias combinadas, etc. No geral, ele se adequa à tendência de curto prazo, mas o controle de risco e ajuste de parâmetros são necessários.

/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 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/
// Author: © tumiza 999 
// © TheSocialCryptoClub

//@version=5

strategy("Yesterday's High v.17.07", 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)

Mais.