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Estratégia de tendência instantânea de Ehlers

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-20 16:51:05
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Resumo

A estratégia de linha de tendência instantânea de Ehlers é proposta por John Ehlers em seu livro Análise cibernética para ações e futuros.

Estratégia lógica

O núcleo desta estratégia é o cálculo da linha de tendência instantânea (IT).

it := (a-((a*a)/4.0))*src+0.5*a*a*src[1]-(a-0.75*a*a)*src[2]+2*(1-a )*it[1]-(1-a )*(1-a )*it[2]

onde src é o preço, a é um fator de suavização, padrão para 0,07. Esta fórmula é um filtro de segunda ordem que pode suavizar o preço e gerar tendências.

Outro indicador chave é a linha de atraso, calculada por:

lag = 2.0 * it - nz(it[2])

Quando o preço cruza acima da linha de atraso, ele sinaliza uma quebra para cima, vá longo.

Além disso, a estratégia estabelece ordens de stop loss para controlar os riscos.

Análise das vantagens

As vantagens desta estratégia incluem:

A linha de TI filtra eficazmente o ruído e melhora a qualidade do sinal
O filtro de segunda ordem proporciona mais flexibilidade e robustez de ajuste
A linha de atraso evita batidas desnecessárias dentro das tendências
Os riscos de controlo de stop loss incorporados a níveis predefinidos
Estrutura de código limpa, fácil de entender e modificar

Análise de riscos

Há também alguns riscos com esta estratégia:

A regulação inadequada dos parâmetros da linha IT/lag pode gerar sinais falsos.
Configuração de stop loss incorreta pode resultar em stop out prematuro ou perda excessiva
A alta frequência de negociação leva a taxas de comissão acumuladas
Os tempos de retenção mais longos aumentam o risco de aumento da perda

Estes riscos podem ser atenuados por:

Aplicação de aprendizado de máquina para otimização de parâmetros
Definição de níveis de stop loss adaptativos
Reduzir o tamanho das posições para reduzir as frequências de negociação
Incorporação de perdas de parada do período de detenção

Orientações de otimização

Esta estratégia pode ser melhorada nos seguintes aspectos:

Impactos de ensaio de diferentes parâmetros do filtro para determinar o valor óptimo
Tente combinar outros indicadores para filtrar sinais
Melhorar a lógica de entrada para dimensionar durante as fases de aceleração da tendência
Estabelecer um stop loss adaptativo com base na volatilidade do mercado
Realizar análises de séries temporais sobre sessões e frequências de negociação

Conclusão

Em geral, a estratégia Ehlers Instantaneous Trendline utiliza indicadores técnicos para identificar tendências em tempo real em ações / futuros e posições abertas quando as tendências se revertem. Tem as vantagens de filtragem de ruído eficaz, alta sintonização de parâmetros, lógica clara de geração de sinal e controle de risco incorporado. Com otimização adicional na seleção de parâmetros, filtragem de sinal, dimensionamento de posição e sintonização de stop loss, essa estratégia pode alcançar um desempenho ainda melhor. A estrutura de código clara também facilita a compreensão e modificação. Em resumo, este é um sistema de tendência eficiente que vale a pena testar e melhorar.

/*backtest
start: 2022-12-13 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Ehlers Instantaneous Trendline Strategy", shorttitle = "Ehlers Instantaneous Trendline Strategy", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100.0, pyramiding = 1, backtest_fill_limits_assumption = 1)
src = input(hl2, title="Source")
a = input(0.07, title="Alpha", step=0.01) 
fr = input(false, title="Fill Trend Region")
it = na
if (na(it[2]) or na(it[1]))
    it := (src + 2 * src[1] + src[2]) / 4.0
else
    it := (a-((a*a)/4.0))*src+0.5*a*a*src[1]-(a-0.75*a*a)*src[2]+2*(1-a )*it[1]-(1-a )*(1-a )*it[2]
lag = 2.0 * it - nz(it[2])
rngFrac = input(0.35)
revPct = input(0.015)
stopType = input(title="Stop type", defval = "stop-order", options = ["stop-order", "market-order", "None"])

diff = input(0.5, title = "Spread")
LongPrice(p) =>
    LongPrice = diff == 0 ? p : floor(p / diff) * diff

ShortPrice(p) =>
    ShortPrice = diff == 0 ? p : ceil(p / diff) * diff

strategy.cancel_all()
reverseTrade = false
if stopType == "market-order" 
    if  strategy.position_size > 0 and close < strategy.position_avg_price * (1 - revPct) 
        strategy.order("StopLoss open short", strategy.short, 2 * strategy.position_size, limit = close - 2 * diff)
        reverseTrade := true
    if  strategy.position_size < 0 and close > strategy.position_avg_price * (1 + revPct) 
        strategy.order("StopLoss open long", strategy.long, -2 * strategy.position_size, limit = close + 2 * diff)
        reverseTrade := true
    
if lag > it and not reverseTrade
    price = LongPrice(max(close - (high - low) * rngFrac, low))
    if strategy.position_size <= 0
        strategy.order("Open long", strategy.long, strategy.equity / price - strategy.position_size, limit = price)
        if stopType == "stop-order"
            strategy.order("StopLoss open long", strategy.short, 2 * strategy.equity / price, stop = ShortPrice(price * (1 - revPct)))
    else
        if stopType == "stop-order"
            strategy.order("StopLoss open short", strategy.short, 2 * strategy.position_size, stop = ShortPrice(strategy.position_avg_price * (1 - revPct)))
if lag < it and not reverseTrade
    price = ShortPrice(min(close - (high - low) * rngFrac, high))
    if strategy.position_size >= 0
        strategy.order("Open short", strategy.short, strategy.equity / price + strategy.position_size, limit = price)
        if stopType == "stop-order"
            strategy.order("StopLoss open short", strategy.long, 2 * strategy.equity / price, stop = LongPrice(price * (1 + revPct)))
    else
        if stopType == "stop-order"
            strategy.order("StopLoss open long", strategy.long, -2 * strategy.position_size, stop = LongPrice(strategy.position_avg_price * (1 + revPct)))


itPlot=plot(it, color=red, linewidth=1, title="Trend")
lagPlot=plot(lag, color=blue, linewidth=1, title="Trigger")
fill(itPlot, lagPlot, it < lag ? green : red,  transp=70)

// === Backtesting Dates ===
testPeriodSwitch = input(false, "Custom Backtesting Dates")
testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(9, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,testStartHour,0)
testStopYear = input(2018, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(14, "Backtest Stop Day")
testStopHour = input(14, "Backtest Stop Hour")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,testStopHour,0)
testPeriod() =>
    time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
isPeriod = testPeriodSwitch == true ? testPeriod() : true
// === /END
if not isPeriod
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all()

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