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Estratégia de ruptura de volume de compra e venda dinâmicas

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-26 11:15:31
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Resumo

Esta estratégia determina longo e curto através de um volume de compra e venda de prazo personalizado, combinado com VWAP semanal e Bollinger Bands para filtragem, para realizar rastreamento de tendências de alta probabilidade.

Princípio da estratégia

  1. Calcular os indicadores de volume de compra e venda dentro de um prazo personalizado
  • BV: Volume de compras, causado por compras no ponto baixo
  • SV: Volume de vendas, causado por vendas no ponto alto
  1. Volume de aquisição e venda de processos
  • Equação da EMA de 20 períodos
  • Separar o volume de compra e venda processado em positivo e negativo
  1. Direção do indicador do juiz
  • Maior que 0 é de alta, menor que 0 é de baixa
  1. Determinação da divergência combinada com os VWAP semanais e as bandas de Bollinger
  • Preço acima do VWAP e indicador de alta é sinal longo
  • Preço abaixo do VWAP e indicador de baixa é sinal curto
  1. Dinâmica de tomada de lucro e stop loss
  • Percentagem fixa de take profit e stop loss baseada no ATR diário

Vantagens

  1. O volume de compra e venda reflete a dinâmica real do mercado, capta a energia potencial das tendências
  2. VWAP semanal julga a direção da tendência no prazo mais longo, Bollinger Bands determina sinais de ruptura
  3. Os conjuntos ATR dinâmicos obtêm lucros e param perdas, maximizam o bloqueio de lucros e evitam overtuning

Riscos

  1. Os dados de volume de compra e venda apresentam certos erros, podendo causar um erro de julgamento
  2. A avaliação combinada de um único indicador tende a gerar sinais falsos
  3. Configurações incorretas dos parâmetros de Bollinger Bands reduzem os breakouts válidos

Orientações de otimização

  1. Otimizar com múltiplos indicadores de volume de compra e venda de prazos
  2. Adicionar volume de negociação e outros indicadores auxiliares para filtragem
  3. Ajustar dinamicamente os parâmetros das bandas de Bollinger para melhorar a eficiência do breakout

Conclusão

Esta estratégia faz pleno uso da previsibilidade do volume de compra e venda, gerando sinais de alta probabilidade complementados por VWAP e Bollinger Bands, enquanto controla efetivamente o risco através de take profit dinâmico e stop loss.

/*backtest
start: 2022-12-19 00:00:00
end: 2023-12-25 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/
// © original author ceyhun
//@ exlux99 update

//@version=5
strategy('Buying Selling Volume Strategy', format=format.volume, precision=0, overlay=false)

weekly_vwap = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.vwap(hlc3))

vi = false
customTimeframe = input.timeframe("60", group="Entry Settings")

allow_long = input.bool(true, group="Entry Settings")
allow_short = input.bool(false, group="Entry Settings")

xVolume = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, volume)
xHigh = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, high)
xLow = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, low)
xClose = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, close)

BV = xHigh == xLow ? 0 : xVolume * (xClose - xLow) / (xHigh - xLow)
SV = xHigh == xLow ? 0 : xVolume * (xHigh - xClose) / (xHigh - xLow)

vol = xVolume > 0 ? xVolume : 1
TP = BV + SV
BPV = BV / TP * vol
SPV = SV / TP * vol
TPV = BPV + SPV

tavol20 = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(vol, 20))
tabv20= request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(BV, 20))
tasv20= request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(SV, 20))
VN = vol / tavol20
BPN = BV / tabv20 * VN * 100
SPN = SV / tasv20 * VN * 100
TPN = BPN + SPN

xbvp = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(BPV))
xbpn = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(BPN))
xspv = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(SPV))
xspn = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(SPN))

BPc1 = BPV > SPV ? BPV : xbvp
BPc2 = BPN > SPN ? BPN : xbpn
SPc1 = SPV > BPV ? SPV : xspv
SPc2 = SPN > BPN ? SPN : xspn
BPcon = vi ? BPc2 : BPc1
SPcon = vi ? SPc2 : SPc1


minus = BPcon + SPcon
plot(minus, color = BPcon > SPcon  ? color.green : color.red , style=plot.style_columns) 

length = input.int(20, minval=1, group="Volatility Settings")
src = minus//input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev", group="Volatility Settings")
xtasma = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.sma(src, length))
xstdev = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.stdev(src, length))
basis = xtasma
dev = mult * xstdev
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = 0)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2962FF, offset = 0)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2962FF, offset = 0)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

// Original a
longOriginal = minus > upper and BPcon > SPcon and close > weekly_vwap
shortOriginal = minus > upper and BPcon < SPcon and close< weekly_vwap



high_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", high)
low_daily  = request.security(syminfo.tickerid, "D", low)
close_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", close)

true_range = math.max(high_daily - low_daily, math.abs(high_daily - close_daily[1]), math.abs(low_daily - close_daily[1]))
atr_range = ta.sma(true_range*100/request.security(syminfo.tickerid, "D", close), 14)

ProfitTarget_Percent_long = input.float(100.0, title='TP Multiplier for Long entries ', step=0.5, step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Profit_Ticks_long = close + (close * (atr_range * ProfitTarget_Percent_long))/100
LossTarget_Percent_long = input.float(1.0, title='SL Multiplier for Long entries', step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Loss_Ticks_long = close - (close * (atr_range * LossTarget_Percent_long ))/100

ProfitTarget_Percent_short = input.float(100.0, title='TP Multiplier for Short entries ', step=0.5, step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Profit_Ticks_short = close - (close * (atr_range*ProfitTarget_Percent_short))/100
LossTarget_Percent_short = input.float(5.0, title='SL Multiplier for Short entries', step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Loss_Ticks_short = close + (close * (atr_range*LossTarget_Percent_short))/100



var longOpened_original = false
var int timeOfBuyLong = na
var float tpLong_long_original = na
var float slLong_long_original = na
long_entryx = longOriginal

longEntry_original = long_entryx and not longOpened_original 


if longEntry_original
    longOpened_original := true
    tpLong_long_original := Profit_Ticks_long
    slLong_long_original := Loss_Ticks_long
    timeOfBuyLong := time
    //lowest_low_var_sl := lowest_low

     
tpLong_trigger = longOpened_original[1] and ((close > tpLong_long_original) or (high > tpLong_long_original)) //or high > lowest_low_var_tp
slLong_Trigger = longOpened_original[1] and ((close < slLong_long_original) or (low < slLong_long_original)) //or low < lowest_low_var_sl

longExitSignal_original =   shortOriginal or tpLong_trigger or slLong_Trigger 


if(longExitSignal_original)
    longOpened_original := false
    tpLong_long_original := na
    slLong_long_original := na


if(allow_long)
    strategy.entry("long", strategy.long, when=longOriginal) 
    strategy.close("long", when= longExitSignal_original) //or shortNew

if(allow_short)
    strategy.entry("short", strategy.short, when=shortOriginal ) 
    strategy.close("short", when= longOriginal) //or shortNew
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