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Estratégia de rastreamento da tendência

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-17 11:19:06
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Resumo

A estratégia Trailing Stop é uma estratégia quantitativa de negociação que combina indicadores de julgamento de tendência e mecanismos de trailing stop.

Princípios de estratégia

A estratégia primeiro calcula o indicador de Supertrend para julgar se a tendência atual é para cima ou para baixo. O indicador de Supertrend incorpora o indicador ATR e ponto de pivô para determinar com mais precisão a direção da tendência.

Quando um sinal de compra é gerado, a estratégia abrirá uma posição longa. Ao mesmo tempo, ele calcula uma linha de parada de rastreamento em tempo real. O método de cálculo desta linha de parada é o ponto pivô menos o valor do indicador ATR. Contanto que o preço de fechamento atual seja maior que essa linha de parada, a linha de parada se moverá para cima em tempo real e manterá uma posição de stop loss razoável. Se o preço atravessar a linha de parada, a posição será fechada com um stop loss.

A estratégia também incorpora os indicadores ADX e RSI para filtrar sinais de negociação inadequados.

Análise das vantagens

A maior vantagem desta estratégia é que pode entender bem a direção da tendência e alcançar o rastreamento da tendência. O indicador Supertrend é mais preciso do que as médias móveis simples e pode determinar rapidamente pontos de virada. Ao mesmo tempo, o mecanismo de parada traseira pode ajustar automaticamente os níveis de parada para maximizar o bloqueio de lucro e controlar efetivamente os riscos.

Além disso, os indicadores ADX e RSI são adicionados à estratégia de filtragem, evitando erros durante períodos de alta volatilidade do mercado.

Análise de riscos

O maior risco desta estratégia é que o julgamento da tendência seja errado e o indicador Supertrend emita um sinal errado. Embora o indicador Supertrend seja superior às médias móveis simples, é inevitável que erros de julgamento ocorram em condições complexas de mercado. Neste ponto, é necessário confiar em mecanismos de stop loss para controlar as perdas.

Além disso, configurações incorretas de parâmetros de estratégia também podem representar riscos. Por exemplo, um parâmetro ATR que é muito grande levará a ajustes agressivos de linha de stop-loss.

Orientações de otimização

A estratégia pode ser ainda melhorada nos seguintes aspectos:

Tente outros indicadores de avaliação da tendência, como o DMI e o KDJ, em combinação com o indicador Supertrend para formar um sistema de avaliação multifatorial, o que pode melhorar a precisão do julgamento.
Aumentar o módulo de otimização de parâmetros adaptativos baseado em aprendizagem de máquina para que o parâmetro ATR, o parâmetro ADX, o parâmetro RSI e assim por diante possam ser ajustados de acordo com o mercado em tempo real em vez de valores fixos.
Introduzir indicadores de sentimento para substituir os indicadores do RSI para a filtragem de sinais.
Aumentar o módulo de gerenciamento de dimensionamento de posição. De acordo com a distância entre a linha de parada e o preço atual, ajuste dinamicamente o tamanho da posição. Quanto mais longe da linha de parada, maior o tamanho da posição pode ser aumentado adequadamente para melhorar o potencial de lucro.

Conclusão

A estratégia de rastreamento de tendências trailing stop emprega métodos como análise de tendências, trailing stops e filtragem de múltiplos fatores.

/*backtest
start: 2023-01-16 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bendre ADX Sup Trend", overlay = true)

///////////////////////////
// SuperTrend + Pivot Point
//////////////////////////

src =  input(close, title="EMA Source")
PPprd = input(defval = 2, title="Pivot Point Period")
AtrFactor=input(defval = 2, title = "ATR Factor")
AtrPd=input(defval = 18, title = "ATR Period")

StartDate = input(timestamp("1 Dec 2022"), title="Start Date")
EndDate = input(timestamp("12 Jan 2023"), title="End Date")

var float ph = na
var float pl = na
ph := ta.pivothigh(PPprd, PPprd)
pl :=ta.pivotlow(PPprd, PPprd)

float center = na
center := center[1]
// float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : 0.0
float lastpp = na(ph) ? na(pl) ? na : pl : ph

if lastpp > 0
    if na(center)
        center := lastpp
    else
        center := (center * 2 + lastpp) / 3

Up = center - (AtrFactor * ta.atr(AtrPd))
Dn = center + (AtrFactor * ta.atr(AtrPd))

var float TUp = na
var float TDown = na
Trend = 0
TUp := close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn
Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1)
Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown

// Lines
linecolor = Trend == 1 and nz(Trend[1]) == 1 ? color.lime : Trend == -1 and nz(Trend[1]) == -1 ? color.red : na
plot(Trailingsl, color = linecolor ,  linewidth = 2, title = "PP SuperTrend")

bsignalSSPP = close > Trailingsl
ssignalSSPP = close < Trailingsl


///////
// ADX
//////

lenADX = 14
th = 14
TrueRange = math.max(math.max(high-low, math.abs(high-nz(close[1]))), math.abs(low-nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high-nz(high[1]) > nz(low[1])-low ? math.max(high-nz(high[1]), 0): 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1])-low > high-nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1])-low, 0): 0
SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - (nz(SmoothedTrueRange[1])/lenADX) + TrueRange
SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1])/lenADX) + DirectionalMovementPlus
SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1])/lenADX) + DirectionalMovementMinus
DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = math.abs(DIPlus-DIMinus) / (DIPlus+DIMinus)*100
ADX = ta.sma(DX, lenADX)


//////
// MA
/////

lenMA = 21
srcMA = input(close, title="Source")
// offsetMA = input(title="Offset", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500)
offsetMA = input(0, title="Offset")
outMA = ta.sma(srcMA, lenMA)

//
// RSI
//
length = input( 14 )
overSold = input( 30 )
overBought = input( 65 )
price = close
vrsi = ta.rsi(price, length)


// Buy - Sell Entries
buy = bsignalSSPP and outMA < close and ADX > th
sell = ssignalSSPP 


if (buy and vrsi > overBought)
    // .order // Tuned version
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    // strategy.close("Sell", "close Sell")

if (sell) and (strategy.position_size > 0)
    // strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.close("Buy", "Close Buy")

// if(sell and vrsi < overSold )
//     strategy.entry("Sell", strategy.short)

// if(buy) and (strategy.position_size > 0)
//     strategy.close("Sell", "close Sell")

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