Esta estratégia integra o sistema de cruzamento de média móvel exponencial e o sistema de negociação de tartaruga, duas estratégias de negociação sistemática populares.
A estratégia contém duas sub-estratégias: estratégia de tendência e estratégia de ruptura.
A estratégia de tendência usa EMA rápida e crossovers de EMA lenta como sinais de negociação. O período de EMA rápida é definido pelo usuário e o período de EMA lenta é 5 vezes a EMA rápida. O sinal é gerado dividindo a diferença de EMA pelo desvio padrão de retorno de 252 períodos, que é ajustado à volatilidade para produzir sinais mais confiáveis.
A estratégia de breakout usa a média dos preços mais altos e mais baixos em um período de retrospectiva fixo como linha de base.
O dimensionamento da posição é baseado na volatilidade recente dos preços e no alvo de risco anual definido pelo usuário.
As paradas duras são definidas como múltiplos da faixa média verdadeira.
As principais vantagens desta estratégia incluem:
A combinação de sub-estratégias de rastreamento de tendências e de ruptura adapta-se a diferentes ambientes de mercado com forte robustez.
A aplicação de técnicas avançadas de dimensionamento das posições e de gestão de riscos permite gerir dinamicamente a posição e controlar eficazmente o risco.
As posições ajustadas à volatilidade com base na volatilidade recente e no risco anual-alvo mantêm um risco de carteira relativamente estável em regimes de alta/baixa volatilidade.
A definição de stop loss com base na flutuação real dos preços evita perdas pequenas desnecessárias de stop runs.
Ajustar o trailing stop em tempo real de forma flexível segue as tendências para registar lucros e para fora em tempo hábil.
Os principais riscos desta estratégia são:
Confiança na otimização de parâmetros: diferentes parâmetros afetam consideravelmente o desempenho da estratégia, por isso é necessário um teste abrangente para encontrar parâmetros ideais.
A largura da perda de parada pode ser relaxada e os mecanismos de parada optimizados.
Sensibilidade ao capital inicial e aos custos de negociação: o capital inicial insuficiente e os elevados custos de negociação têm um impacto negativo na rendibilidade.
Confiança em estimativas precisas de volatilidade para dimensionamento de posições e controlos de risco.
As principais direcções de otimização incluem:
Procure por conjuntos de parâmetros ideais através de mais backtesting com um conjunto de dados histórico maior.
Melhorar os mecanismos de parada testando várias paradas como paradas em movimento, paradas de tempo, paradas de volatilidade, etc.
Otimizar o dimensionamento das posições e a gestão do risco, testando diferentes alvos de risco para encontrar o melhor perfil de risco-retorno.
Tente mais indicadores auxiliares para melhorar a precisão do sinal e a robustez da estratégia.
Testar diferentes períodos de retenção, auxiliando as decisões com sinais de prazo mais longo para melhorar a precisão da alocação de posições.
Esta estratégia integra duas grandes categorias de estratégias de negociação: tendência seguindo e breakouts. Aplicando técnicas avançadas de ajuste de posição dinâmica, ele efetivamente controla o risco enquanto acompanha os movimentos do mercado para o lucro. Demonstra forte potencial de lucro e vale a pena testar e otimizar ainda mais.
/*backtest start: 2023-12-01 00:00:00 end: 2023-12-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m 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/ // © Crunchster1 //@version=5 strategy(title="Crunchster's Turtle and Trend System", shorttitle="Turtle Trend", overlay=true, slippage=10, pyramiding=1, precision = 4, calc_on_order_fills = false, calc_on_every_tick = false, default_qty_value = 0.1, initial_capital = 1000, commission_value = 0.06, process_orders_on_close = true) // Inputs and Parameters src = input(close, 'Source', group='Strategy Settings') length = input.int(title="Lookback period for fast EMA", defval=10, minval=2, group='Strategy Settings', tooltip='This sets the lookback period for the fast exponential moving average. The slow EMA is 5x the fast EMA length') blength = input.int(title="Lookback period for Breakout", defval=20, minval=5, step=5, group='Strategy Settings') long = input(true, 'Long', inline='08', group='Strategy toggle') short = input(true, 'Short', inline='08', group='Strategy toggle', tooltip='Toggle long/short strategy on/off') EMAwt = input(false, 'Trend', inline='01', group='Strategy toggle') breakwt = input(true, 'Breakout', inline='01', group='Strategy toggle', tooltip='Toggle trend/breakout strategy on/off') stopMultiple = input.float(2, 'Stop multiple', step=0.5, group='Risk Management Settings', tooltip='Multiple for ATR, setting hard stop loss from entry price') trail = input.int(10, 'Trail lookback', step=5, group='Risk Management Settings', tooltip='Lookback period for the trailing stop') lev = input.float(1, 'Max Leverage', step=0.5, group='Risk Management Settings', tooltip='Max leverage sets maximum allowable leverage of total capital (initial capital + any net profit), capping maximum volatility adjusted position size') riskT = input.float(15, maxval=75, title='Annualised Volatility Target %', group='Risk Management Settings', tooltip='Specify annual risk target, used to determine volatility adjusted position size. Annualised daily volatility is referenced to this value and position size adjusted accordingly') comp = input(true, 'Compounding', inline='09', group='Risk Management Settings') Comppct = input.float(50, '%', step=5, inline='09', group='Risk Management Settings', tooltip='Toggle compounding of profit, and set % of profit to compound') // Backtesting period FromDay = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1, maxval=31, inline='04', group='Backtest range') FromMonth = input.int(defval=1, title='From Mon', minval=1, maxval=12, inline='04', group='Backtest range') FromYear = input.int(defval=2018, title='From Yr', minval=1900, inline='04', group='Backtest range', tooltip='Set start of backtesting period') ToDay = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1, maxval=31, inline='05', group='Backtest range') ToMonth = input.int(defval=1, title='To Mon', minval=1, maxval=12, inline='05', group='Backtest range') ToYear = input.int(defval=9999, title='To Yr', minval=1900, inline='05', group='Backtest range', tooltip='Set end of backtesting period') start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) window = time >= start and time <= finish // Breakout strategy lower = ta.lowest(low[1], blength) upper = ta.highest(high[1], blength) basis = math.avg(upper, lower) signal = 20*(close - basis) / (upper - lower) // Trend strategy fEMA = ta.ema(close[1], length) sEMA = ta.ema(close[1], length*5) emadiff = fEMA - sEMA nemadiff = 5*emadiff/(ta.stdev(close - close[1], 252)) //Risk Management formulae strategy.initial_capital = 50000 tr = math.max(high - low, math.abs(high - close), math.abs(low - close)) //True range stopL = ta.sma(tr, 14) //Average true range stdev = ta.stdev(close-close[1], 14) //volatility of recent returns maxcapital = strategy.initial_capital+strategy.netprofit //Maximum capital available to invest - initial capital net of profit annvol = 100*math.sqrt(365)*stdev/close //converts recent volatility of returns into annualised volatility of returns - assumes daily timeframe risk = 1.1 if comp risk := (strategy.initial_capital+(Comppct*strategy.netprofit/100))//adjust investment capital to include compounding else risk := strategy.initial_capital shares = (risk * (riskT/annvol)) / close //calculates volatility adjusted position size, dependent on user specified annualised risk target if ((shares*close) > lev*maxcapital) //ensures position size does not exceed available capital multiplied by user specified maximum leverage shares := lev*maxcapital/close //To set the price at the entry point of trade Posopen() => math.abs(strategy.position_size[1]) <= 0 and math.abs(strategy.position_size) > 0 var float openN = na if Posopen() openN := stopL // Trailing stop tlower = ta.lowest(low[1], trail) tupper = ta.highest(high[1], trail) tbasis = math.avg(tupper, tlower) tsignal = 20*(close - tbasis) / (tupper - tlower) // Strategy Rules if EMAwt if long longCondition2 = (nemadiff >2 and nemadiff[1] <2) and window exitlong = tsignal <= -10 if (longCondition2) strategy.entry('Trend Long!', strategy.long, qty=shares) if strategy.position_size > 0 strategy.exit('Stop Long', from_entry = 'Trend Long!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) - (openN * stopMultiple))) if (exitlong) strategy.close('Trend Long!', immediately = true) if short shortCondition2 = (nemadiff <-1 and nemadiff[1] >-1) and window exitshort = tsignal >= 10 if (shortCondition2) strategy.entry('Trend Short!', strategy.short, qty=shares) if strategy.position_size < 0 strategy.exit('Stop Short', from_entry = 'Trend Short!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) + (openN * stopMultiple))) if (exitshort) strategy.close('Trend Short!', immediately = true) if breakwt if long longCondition1 = (signal >= 10) and window exitlong = tsignal <= -10 if (longCondition1) strategy.entry('Break Long!', strategy.long, qty=shares) if strategy.position_size > 0 strategy.exit('Stop Long', from_entry = 'Break Long!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) - (openN * stopMultiple))) if (exitlong) strategy.close('Break Long!', immediately = true) if short shortCondition1 = (signal <= -10) and window exitshort = tsignal >= 10 if (shortCondition1) strategy.entry('Break Short!', strategy.short, qty=shares) if strategy.position_size < 0 strategy.exit('Stop Short', from_entry = 'Break Short!', stop=(strategy.opentrades.entry_price(0) + (openN * stopMultiple))) if (exitshort) strategy.close('Break Short!', immediately = true) // Visuals of trend and direction plot(nemadiff, title='EMA Forecast', color=color.black, display=display.none) plot(ta.sma(ta.median(math.sqrt(math.pow(nemadiff,2)), 700), 350), 'Forecast mean', color=color.rgb(245, 0, 0), display=display.none) MAColor = fEMA > sEMA ? #00ff00 : #ff0000 MA1 = plot(fEMA, title='Fast EMA', color=MAColor) MA2 = plot(sEMA, title='Slow EMA', color=MAColor) fill(MA1, MA2, title='Band Filler', color=MAColor)