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Estratégia de rastreamento de tendências baseada no TFO e no ATR

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-04 13:32:41
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Resumo

Esta estratégia é projetada com base nos indicadores do Dr. John Ehlers' Trend Flex Oscillator (TFO) e Average True Range (ATR). É adequada para mercados de alta e abrirá posições longas quando a ação do preço de sobrevenda parecer reverter.

Estratégia lógica

Esta estratégia combina os indicadores TFO e ATR para determinar entradas e saídas.

Condições de entrada: Quando o TFO cai abaixo de um limiar (indicando níveis de sobrevenda) e o TFO subiu da barra anterior (indicando a inversão do TFO para cima) e o ATR está acima de um limiar de volatilidade definido (indicando a volatilidade crescente do mercado), são abertas posições longas.

Condições de saída: Quando o TFO sobe acima de um limiar (indicando níveis de sobrecompra) e o ATR está acima de um limiar definido, todas as posições longas são fechadas. Além disso, um stop loss final sai de todas as posições quando o preço cai abaixo do nível de stop final. Os usuários podem optar por permitir que a estratégia saia com base em sinais de indicador ou com base apenas no stop loss.

A estratégia permite até 15 posições longas simultâneas. Os parâmetros podem ser ajustados para diferentes prazos.

Vantagens

  1. A combinação de tendência e análise de volatilidade fornece sinais estáveis.

  2. Os parâmetros de entrada, saída e stop loss ajustáveis proporcionam flexibilidade. Os usuários podem otimizar com base nas condições do mercado.

  3. O sistema de stop loss protege contra movimentos extremos.

  4. O apoio à pirâmide e às saídas parciais permite a composição de lucros em mercados de alta.

Riscos

  1. Só longo, sem mecanismo de curto prazo, não pode lucrar com mercados em queda, mercados de baixa podem causar perdas enormes.

  2. O mau ajuste dos parâmetros pode causar excesso de negociação ou entradas e saídas perdidas.

  3. Em movimentos extremos, o stop loss pode falhar e não evitar grandes perdas.

  4. Os testes não refletem completamente o desempenho ao vivo.

Oportunidades de melhoria

  1. Uma linha de stop loss móvel pode ser adicionada para saídas oportunas e uma melhor proteção para a baixa.

  2. O mecanismo de curto prazo pode ser adicionado para permitir lucros durante quedas de mercado, quando o TFO reverte para baixo e o ATR é suficientemente elevado.

  3. Mais filtros como mudança de volume podem reduzir os impactos de movimentos erráticos de preços.

  4. Diferentes prazos e parâmetros podem ser testados para encontrar a melhor combinação de desempenho.

Conclusão

Esta estratégia combina os pontos fortes da análise de tendência e volatilidade usando TFO e ATR para determinar a direção do mercado. Mecanismos como piramidagem, fechamento parcial e stop loss permitem a composição de lucros enquanto controlam o risco durante os mercados de alta. Há espaço para melhorias através de mais filtros de indicadores e otimização de parâmetros.


/*backtest
start: 2022-11-27 00:00:00
end: 2023-12-03 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Chart0bserver 
//
// Open Source attributions:
// portions © allanster (date window code)
// portions © Dr. John Ehlers (Trend Flex Oscillator)
//
// READ THIS CAREFULLY!!! ----------------//
// This code is provided for educational purposes only.  The results of this strategy should not be considered investment advice.
// The user of this script acknolwedges that it can cause serious financial loss when used as a trading tool
// This strategy has a bias for HODL (Holds on to Losses) meaning that it provides NO STOP LOSS protection! 
// Also note that the default behavior is designed for up to 15 open long orders, and executes one order to close them all at once. 
// Opening a long position is predicated on The Trend Flex Oscillator (TFO) rising after being oversold, and ATR above a certain volatility threshold.
// Closing a long is handled either by TFO showing overbought while above a certain ATR level, or the Trailing Stop Loss.  Pick one or both.
// If the strategy is allowed to sell before a Trailing Stop Loss is triggered, you can set a "must exceed %".  Do not mistake this for a stop loss.
// Short positions are not supported in this version.  Back-testing should NEVER be considered an accurate representation of actual trading results.

//@version=5
strategy('TFO + ATR Strategy with Trailing Stop Loss', 'TFO ATR Trailing Stop Loss', overlay=true, pyramiding=15, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=10000, initial_capital=150000, currency='USD', commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.5)
strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long)  // There will be no short entries, only exits from long.

// -----------------------------------------------------------------------------------------------------------//
// Back-testing Date Range code  ----------------------------------------------------------------------------//
// ---------------------------------------------------------------------------------------------------------//
fromMonth = input.int(defval=9, title='From Month', minval=1, maxval=12, group='Back-Testing Start Date')
fromDay = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group='Back-Testing Start Date')
fromYear = input.int(defval=2021, title='From Year', minval=1970, group='Back-Testing Start Date')
thruMonth = 1       //input(defval = 1,    title = "Thru Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12, group="Back-Testing Date Range")
thruDay = 1         //input(defval = 1,    title = "Thru Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31, group="Back-Testing Date Range")
thruYear = 2112     //input(defval = 2112, title = "Thru Year",       type = input.integer, minval = 1970, group="Back-Testing Date Range")

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)  // backtest finish window
window() =>  // create function "within window of time
    time >= start and time <= finish ? true : false
// Date range code -----//



// -----------------------------------------------------------------------------------------------------------//
// ATR Indicator Code  --------------------------------------------------------------------------------------//
// ---------------------------------------------------------------------------------------------------------//
length = 18  //input(title="ATR Length", defval=18, minval=1)
Period = 18  //input(18,title="ATR EMA Period")  

basicEMA = ta.ema(close, length)
ATR_Function = ta.ema(ta.tr(true), length)
EMA_ATR = ta.ema(ATR_Function, Period)
ATR = ta.ema(ta.tr(true), length)
ATR_diff = ATR - EMA_ATR
volatility = 100 * ATR_diff / EMA_ATR  // measure of spread between ATR and EMA
volatilityAVG = math.round((volatility + volatility[1] + volatility[2]) / 3)
buyVolatility = input.int(3, 'Min Volatility for Buy', minval=-20, maxval=20, step=1, group='Average True Range')
sellVolatility = input.int(13, 'Min Volatility for Sell', minval=-10, maxval=20, step=1, group='Average True Range')
useAvgVolatility = input.bool(defval=false, title='Average the Volatility over 3 bars', group='Average True Range')
// End of ATR  ------------/


// -----------------------------------------------------------------------------------------------------------//
// TFO Indicator code  --------------------------------------------------------------------------------------//
// ---------------------------------------------------------------------------------------------------------//
trendflex(Series, PeriodSS, PeriodTrendFlex, PeriodEMA) =>
    var SQRT2xPI = math.sqrt(8.0) * math.asin(1.0)  // 4.44288293815 Constant
    alpha = SQRT2xPI / PeriodSS
    beta = math.exp(-alpha)
    gamma = -beta * beta
    delta = 2.0 * beta * math.cos(alpha)
    float superSmooth = na
    superSmooth := (1.0 - delta - gamma) * (Series + nz(Series[1])) * 0.5 + delta * nz(superSmooth[1]) + gamma * nz(superSmooth[2])
    E = 0.0
    for i = 1 to PeriodTrendFlex by 1
        E += superSmooth - nz(superSmooth[i])
        E
    epsilon = E / PeriodTrendFlex
    zeta = 2.0 / (PeriodEMA + 1.0)
    float EMA = na
    EMA := zeta * epsilon * epsilon + (1.0 - zeta) * nz(EMA[1])
    return_1 = EMA == 0.0 ? 0.0 : epsilon / math.sqrt(EMA)
    return_1

upperLevel = input.float(1.2, 'TFO Upper Level', minval=0.1, maxval=2.0, step=0.1, group='Trend Flex Ocillator')
lowerLevel = input.float(-0.9, 'TFO Lower Level', minval=-2.0, maxval=-0.1, step=0.1, group='Trend Flex Ocillator')
periodTrendFlex = input.int(14, 'TrendFlex Period', minval=2, group='Trend Flex Ocillator')
useSuperSmootherOveride = true  //input( true, "Apply SuperSmoother Override Below*", input.bool, group="Trend Flex Ocillator")
periodSuperSmoother = 8.0       //input(8.0, "SuperSmoother Period*", input.float  , minval=4.0, step=0.5, group="Trend Flex Ocillator")
postSmooth = 33                 //input(33.0, "Post Smooth Period**", input.float  , minval=1.0, step=0.5, group="Trend Flex Ocillator")

trendFlexOscillator = trendflex(close, periodSuperSmoother, periodTrendFlex, postSmooth)
// End of TFO -------------//


// -----------------------------------------------------------------------------------------------------------//
// HODL Don't sell if losing n% ---------------------------------------------------------------------------- //
// ---------------------------------------------------------------------------------------------------------// 
sellOnStrategy = input.bool(defval=true, title='Allow Stategy to close positions', group='Selling Conditions')
doHoldLoss = true       // input(defval = true, title = "Strategy can sell for a loss", type = input.bool, group="Selling Conditions")
holdLoss = input.int(defval=0, title='Value (%) must exceed ', minval=-25, maxval=10, step=1, group='Selling Conditions')
totalInvest = strategy.position_avg_price * strategy.position_size
openProfitPerc = strategy.openprofit / totalInvest
bool acceptableROI = openProfitPerc * 100 > holdLoss
// -----------------------//



// -----------------------------------------------------------------------------------------------------------//
// Buying and Selling conditions  -------------------------------------------------------------------------- //
// ---------------------------------------------------------------------------------------------------------//    
if useAvgVolatility
    volatility := volatilityAVG
    volatility
tfoBuy = trendFlexOscillator < lowerLevel and trendFlexOscillator[1] < trendFlexOscillator  // Always make a purchase if TFO is in this lowest range
atrBuy = volatility > buyVolatility
tfoSell = ta.crossunder(trendFlexOscillator, upperLevel)
consensusBuy = tfoBuy and atrBuy
consensusSell = tfoSell and volatility > sellVolatility
if doHoldLoss
    consensusSell := consensusSell and acceptableROI
    consensusSell
// --------------------//



// -----------------------------------------------------------------------------------------------------------//
// Tracing & Debugging --------------------------------------------------------------------------------------//
// ---------------------------------------------------------------------------------------------------------//

plotchar(strategy.opentrades, 'Number of open trades', ' ', location.top)
plotarrow(100 * openProfitPerc, 'Profit on open longs', color.new(color.green, 75), color.new(color.red, 75))
// plotchar(strategy.position_size, "Shares on hand", " ", location.top)
// plotchar(totalInvest, "Total Invested", " ", location.top)
// plotarrow(strategy.openprofit, "Open profit dollar amount", color.new(color.green,100), color.new(color.red, 100))
// plotarrow(strategy.netprofit, "Net profit for session", color.new(color.green,100), color.new(color.red, 100))
// plotchar(acceptableROI, "Acceptable ROI", " ", location.top)
// plotarrow(volatility, "ATR volatility value", color.new(color.green,75), color.new(color.red, 75))
// plotchar(strategy.position_avg_price, "Avgerage price of holdings", " ", location.top)
// plotchar(volatilityAVG, "AVG volatility", " ", location.top)
// plotchar(fiveBarsVal, "change in 5bars", " ", location.top)
// plotchar(crossingUp, "crossingUp", "x",  location.belowbar, textcolor=color.white)
// plotchar(crossingDown, "crossingDn", "x",  location.abovebar, textcolor=color.white)
// plotchar(strategy.closedtrades, "closedtrades", " ", location.top)
// plotchar(strategy.wintrades, "wintrades", " ", location.top)
// plotchar(strategy.losstrades, "losstrades", " ", location.top)
// plotchar(close, "close", " ", location.top)
//--------------------//

// -----------------------------------------------------------------------------------------------------------//
// Trade Alert Execution ------------------------------------------------------------------------------------//
// ---------------------------------------------------------------------------------------------------------//

strategy.entry('long', strategy.long, when=window() and consensusBuy, comment='long')
if sellOnStrategy
    strategy.close('long', when=window() and consensusSell, qty_percent=100, comment='Strat')


// -----------------------------------------------------------------------------------------------------------//
// Trailing Stop Loss logic -------------------------------------------------------------------------------- //
// ---------------------------------------------------------------------------------------------------------//    
useTrailStop = input.bool(defval=true, title='Set Trailing Stop Loss on avg positon value', group='Selling Conditions')
arm = input.float(defval=15, title='Trailing Stop Arms At (%)', minval=1, maxval=30, step=1, group='Selling Conditions') * 0.01
trail = input.float(defval=2, title='Trailing Stop Loss (%)', minval=0.25, maxval=9, step=0.25, group='Selling Conditions') * 0.1

longStopPrice = 0.0
stopLossPrice = 0.0

if strategy.position_size > 0
    longStopPrice := strategy.position_avg_price * (1 + arm)
    stopLossPrice := strategy.position_avg_price * ((100 - math.abs(holdLoss)) / 100)  // for use with 'stop' in strategy.exit
    stopLossPrice
else
    longStopPrice := close
    longStopPrice

// If you want to hide the Trailing Stop Loss threshold (green line), comment this out
plot(longStopPrice, 'Arm Trail Stop at', color.new(color.green, 60), linewidth=2)

if strategy.position_size > 0 and useTrailStop
    strategy.exit('exit', 'long', when=window(), qty_percent=100, trail_price=longStopPrice, trail_offset=trail * close / syminfo.mintick, comment='Trail')

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------//



Mais.