Estratégia de scalping intradiária maluca com combinação de indicadores duplos
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia combina os sinais de compra e venda dos dois indicadores TMO e AMA desenvolvidos pela LuxAlgo, para capturar a oportunidade de iniciar a tendência em um resumo de liquidação de choque. Ele fará um extra shorting depois de satisfazer várias condições, como o sinal de compra e venda do indicador TMO, o máximo de compra e venda do indicador AMA, o aumento gradual da quantidade de entidades da linha K. O método de parada de perda é o preço mínimo mais alto da linha NK mais recente.
Princípio da estratégia
O indicador TMO reflete a movimentação dos preços. Ele pertence ao tipo de indicador de choque e pode emitir um sinal de negociação quando os preços se desviam. O indicador AMA é um indicador de média móvel plana.
A principal lógica da estratégia é que o indicador TMO reflete a tendência dos preços e fornece um sinal de negociação, o indicador AMA mostra as áreas em que os preços podem inverter, e, em combinação com o aumento da quantidade de entidades da linha K, confirma o início da tendência. Portanto, sua combinação pode aumentar a taxa de sucesso da negociação.
- O indicador de TMO aparece como um sinal múltiplo, ou seja, o preço desvia-se para cima e o indicador de AMA aparece como um máximo múltiplo
- O indicador TMO apresenta um sinal de baixa, ou seja, o preço desvia-se para baixo e o indicador AMA apresenta um mínimo de baixa
- Ao mesmo tempo, o número de entidades que pedem as 3 linhas K mais recentes está aumentando.
Assim, resolve o problema de falsos sinais causados por um único indicador. O método de stop loss escolhe o preço mais alto e mais baixo da linha N-K mais recente, o que permite um melhor controle do risco.
Vantagens estratégicas
A estratégia tem as seguintes vantagens:
A combinação de indicadores aumenta a precisão do sinal. Os indicadores TMO e AMA se verificam mutuamente, reduzindo o falso sinal e, portanto, aumentando a precisão do sinal.
A combinação de várias condições, a captura de tendências começa. A estratégia define o sinal do indicador TMO, o valor máximo do indicador AMA e o aumento da quantidade de entidades da linha K. A combinação de várias condições pode efetivamente capturar o momento em que a tendência começa, o objetivo da estratégia de escalpelamento.
O método de controle de risco da linha K. Usando o preço mais recente e mais baixo da linha K como método de parada, o risco de cada lote pode ser melhor controlado. Ao mesmo tempo, o risco de atraso gerado pela recomposição do indicador não será revertido.
Uma estratégia de negociação simples e eficaz. A estratégia usa apenas dois indicadores para alcançar uma estratégia de scalping mais completa, não é complexa, a lógica é simples e clara. E, de acordo com os resultados da amostra, a estratégia alcançou um bom lucro.
Risco estratégico
A estratégia tem os seguintes riscos:
O risco de entrada é frequente. Como uma estratégia de scalping, a duração de sua posse não é longa e, se as despesas de negociação forem altas, isso afetará os lucros.
O risco de um stop loss K-line é muito radical. O uso de um stop loss com o preço mais alto ou mais baixo mais recente como método de stop loss pode ser mais radical e não pode filtrar completamente o ruído do mercado, aumentando a probabilidade de um stop loss ser acionado.
Risco de dificuldade de otimização de parâmetros. A estratégia envolve vários parâmetros e pode ser difícil encontrar a melhor combinação de parâmetros.
Direção de otimização
A estratégia também pode ser melhorada nas seguintes direções:
Adicionar mais indicadores de filtragem, como volume de transações, pode filtrar alguns sinais falsos e melhorar ainda mais a qualidade do sinal.
Tente adicionar condições de filtragem ao modo de parada, evitando que a parada seja excessivamente radical. Por exemplo, aguarde a confirmação de algumas linhas K antes de acionar a parada e depois pare.
Fazer otimização de parâmetros para encontrar a melhor combinação de parâmetros de indicadores. Isso pode filtrar mais ruído e melhorar a taxa de vitória da estratégia. Otimizar principalmente os parâmetros como o comprimento do indicador TMO, o comprimento do indicador AMA e o múltiplo.
Tente fazer um retorno e um disco rígido em diferentes variedades e períodos de tempo para encontrar as variedades e períodos de negociação que melhor se encaixam na lógica da estratégia.
Resumir
A estratégia usa uma combinação de sinais de negociação do indicador TMO e do indicador AMA para realizar manobras de escalpelamento em situações de turbulência, procurando o momento em que a tendência começa. Ela possui alta precisão de sinal, captura de tendências mais cedo e controle de risco. Com a otimização de parâmetros e regras adicionais, a estratégia pode se tornar uma estratégia de escalpelamento diurno com um forte valor de batalha.
/*backtest
start: 2023-11-23 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
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/
// © Kaspricci
//@version=5
strategy("TradeIQ - Crazy Scalping Trading Strategy [Kaspricci]", overlay=true, initial_capital = 1000, currency = currency.USD)
headlineTMO = "TMO Settings"
tmoLength = input.int(7, "TMO Length", minval = 1, group = headlineTMO)
tmoSource = input.source(close, "TMO Source", group = headlineTMO)
// calculate values
osc = ta.mom(ta.sma(ta.sma(tmoSource, tmoLength), tmoLength), tmoLength)
// determine color of historgram
oscColor = osc > osc[1] and osc > 0 ? #00c42b : osc < osc[1] and osc > 0 ? #4ee567 : osc < osc[1] and osc < 0 ? #ff441f : osc > osc[1] and osc < 0 ? #c03920 : na
// plot histogram
//plot(osc, "OSC", oscColor, linewidth = 3, style = plot.style_histogram)
// conditon to find highs and lows
up = ta.highest(tmoSource, tmoLength)
dn = ta.lowest(tmoSource, tmoLength)
// define conditions to be used for finding divergence
phosc = ta.crossunder(ta.change(osc), 0)
plosc = ta.crossover (ta.change(osc), 0)
// test for divergence
bear = osc > 0 and phosc and ta.valuewhen(phosc,osc,0) < ta.valuewhen(phosc,osc,1) and ta.valuewhen(phosc,up,0) > ta.valuewhen(phosc,up,1) ? 1 : 0
bull = osc < 0 and plosc and ta.valuewhen(plosc,osc,0) > ta.valuewhen(plosc,osc,1) and ta.valuewhen(plosc,dn,0) < ta.valuewhen(plosc,dn,1) ? 1 : 0
// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
headlineAMA = "AMA Settings"
amaSource = input.source(defval = close, title = "AMA Source", group = headlineAMA)
amaLength = input.int(defval = 50, title = "AMA Length", minval = 2, group = headlineAMA)
amaMulti = input.float(defval = 2.0, title = "Factor", minval = 1)
amaShowCd = input(defval = true , title = "As Smoothed Candles")
amaShowEx = input(defval = true, title = "Show Alternating Extremities")
amaAlpha = input.float(1.0, "Lag", minval=0, step=.1, tooltip='Control the lag of the moving average (higher = more lag)', group= 'AMA Kernel Parameters')
amaBeta = input.float(0.5, "Overshoot", minval=0, step=.1, tooltip='Control the overshoot amplitude of the moving average (higher = overshoots with an higher amplitude)', group='AMA Kernel Parameters')
// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
headlineSL = "Stop Loss Settings"
slLength = input.int(defval = 10, title = "SL Period", minval = 1, group = headlineSL, tooltip = "Number of bars for swing high / low")
// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
var b = array.new_float(0)
var float x = na
if barstate.isfirst
for i = 0 to amaLength - 1
x := i / (amaLength - 1)
w = math.sin(2 * 3.14159 * math.pow(x, amaAlpha)) * (1 - math.pow(x, amaBeta))
array.push(b, w)
// local function to filter the source
filter(series float x) =>
sum = 0.
for i = 0 to amaLength - 1
sum := sum + x[i] * array.get(b,i)
sum / array.sum(b)
// apply filter function on source series
srcFiltered = filter(amaSource)
deviation = ta.sma(math.abs(amaSource - srcFiltered), amaLength) * amaMulti
upper = srcFiltered + deviation
lower = srcFiltered - deviation
//----
crossHigh = ta.cross(high, upper)
crossLow = ta.cross(low, lower)
var os = 0
os := crossHigh ? 1 : crossLow ? 0 : os[1]
ext = os * upper + (1 - os) * lower
//----
os_css = ta.rsi(srcFiltered, amaLength) / 100
extColor = os == 1 ? #30FF85 : #ff1100
plot(srcFiltered, "MA", amaShowCd ? na : color.black, 2, editable = false)
plot(amaShowEx ? ext : na, "Extremities", ta.change(os) ? na : extColor, 2, editable=false)
// handle smoothed candles
var float h = na
var float l = na
var float c = na
var float body = na
if amaShowCd
h := filter(high)
l := filter(low)
c := filter(amaSource)
body := math.abs(math.avg(c[1], c[2]) - c)
ohlc_os = ta.rsi(c, amaLength) / 100
plotcandle(math.avg(c[1], c[2]), h, l, c, "Smooth Candles", #434651, bordercolor = na, editable = false, display = amaShowCd ? display.all : display.none)
// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
plotshape(bull ? ext : na, "Bullish Circle", shape.circle, location.absolute, color = #00c42b, size=size.tiny)
plotshape(bear ? ext : na, "Bearish Circle", shape.circle, location.absolute, color = #ff441f, size=size.tiny)
plotshape(bull ? ext : na, "Bullish Label", shape.labeldown, location.absolute, color = #00c42b, text="Buy", textcolor=color.white, size=size.tiny)
plotshape(bear ? ext : na, "Bearish Label", shape.labelup, location.absolute, color = #ff441f, text="Sell", textcolor=color.white, size=size.tiny)
// -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
candleSizeIncreasing = body[2] < body[1] and body[1] < body[0]
longEntryCond = os == 1 and bull
shortEntryCond = os == 0 and bear
longEntry = strategy.opentrades == 0 and candleSizeIncreasing and not candleSizeIncreasing[1] and ta.barssince(longEntryCond) < ta.barssince(os == 0) and ta.barssince(longEntryCond) < ta.barssince(bear)
shortEntry = strategy.opentrades == 0 and candleSizeIncreasing and not candleSizeIncreasing[1] and ta.barssince(shortEntryCond) < ta.barssince(os == 1) and ta.barssince(shortEntryCond) < ta.barssince(bull)
longExit = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size > 0 and (bear or os == 0)
shortExit = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size < 0 and (bull or os == 1)
recentSwingHigh = ta.highest(high, slLength) // highest high of last candles
recentSwingLow = ta.lowest(low, slLength) // lowest low of recent candles
bgcolor(longEntry ? color.rgb(76, 175, 79, 90) : na)
bgcolor(shortEntry ? color.rgb(255, 82, 82, 90) : na)
slLong = (close - recentSwingLow) / syminfo.mintick // stop loss in ticks
slShort = (recentSwingHigh - close) / syminfo.mintick // stop loss in ticks
newOrderID = str.tostring(strategy.closedtrades + strategy.opentrades + 1)
curOrderID = str.tostring(strategy.closedtrades + strategy.opentrades)
alertMessageForEntry = "Trade {0} - New {1} Entry at price: {2} with stop loss at: {3}"
if (longEntry)
alertMessage = str.format(alertMessageForEntry, newOrderID, "Long", close, recentSwingLow)
strategy.entry(newOrderID, strategy.long, alert_message = alertMessage)
strategy.exit("Stop Loss Long", newOrderID, loss = slLong, alert_message = "Stop Loss for Trade " + newOrderID)
if(longExit)
strategy.close(curOrderID, alert_message = "Close Trade " + curOrderID)
if (shortEntry)
alertMessage = str.format(alertMessageForEntry, newOrderID, "Short", close, recentSwingLow)
strategy.entry(newOrderID, strategy.short, alert_message = alertMessage)
strategy.exit("Stop Loss Short", newOrderID, loss = slShort, alert_message = "Stop Loss for Trade " + newOrderID)
if(shortExit)
strategy.close(curOrderID, alert_message = "Close Trade " + curOrderID)