O recurso está a ser carregado... Carregamento...

Tendência de cruzamento da OBV EMA na sequência da estratégia

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-20 15:35:08
Tags:

Resumo

Esta estratégia usa o cruzamento de linhas EMA duplas do indicador OBV para determinar a tendência do OBV, e toma posições longas / curtas de acordo com a direção da tendência.

Princípio da estratégia

Esta estratégia usa principalmente se a OBV está em uma tendência de alta para determinar o tempo de entrada longa. Especificamente, calcula a EMA de 6 dias e a EMA de 24 dias da OBV. Quando a EMA de 6 dias cruza acima da EMA de 24 dias, um sinal longo é gerado. Da mesma forma, quando a EMA de 6 dias cruza abaixo da EMA de 24 dias, um sinal curto é gerado. Além disso, a estratégia também define um stop loss de 3%.

A chave para o julgamento da tendência da estratégia está no indicador OBV. O indicador OBV reflete a intenção coletiva do grande dinheiro e pode refletir efetivamente a atitude dos participantes do mercado. Combinado com o processamento da linha média móvel, algum ruído pode ser filtrado para tornar o sinal mais claro e confiável. A estratégia usa linhas EMA rápidas e linhas EMA lentas para construir sinais de negociação, que podem suavizar os dados de preço e também capturar mudanças de tendência de forma mais sensível.

Análise das vantagens

A estratégia apresenta as seguintes vantagens:

O indicador OBV baseado no volume de negociação pode julgar claramente a intenção dos participantes no mercado e o sinal é mais confiável.
O processamento de linha EMA dupla pode filtrar algum ruído para tornar o sinal mais claro.
A combinação de linhas EMA rápidas e lentas pode ter em conta tanto a suavização dos preços como a captação das alterações da tendência.
A operação estratégica é simples e fácil de implementar.

Análise de riscos

A estratégia apresenta também alguns riscos:

O indicador OBV pode emitir sinais errados em algum momento, em que a estratégia pode sofrer perdas.
Na negociação violenta, as linhas EMA têm um efeito de atraso, que pode perder o ponto de entrada ideal.
A definição fixa de stop loss pode ser demasiado rígida para se adaptar às alterações do mercado.

Contramedidas:

Confirme com outros indicadores para evitar sinais errados.
Otimizar as configurações dos parâmetros para tornar as linhas EMA mais sensíveis.
Configurar stop loss dinâmico.

Direcção de otimização

A estratégia pode ser otimizada nos seguintes aspectos:

Otimizar a combinação de parâmetros da EMA para encontrar parâmetros de média móvel mais adequados.
Aumentar outros indicadores de confirmação do sinal, como MACD, RSI, etc., para melhorar a precisão do sinal.
Configurar stop loss dinâmico, que pode ajustar o ponto de stop loss em tempo real de acordo com as flutuações do mercado.
Optimização de combinação de parâmetros para encontrar a melhor combinação de parâmetros.

Conclusão

Em geral, esta estratégia é uma estratégia de tendência relativamente simples e confiável. Combina indicador OBV e linhas EMA duplas para julgar a tendência. As vantagens são operação simples, sinais claros e capacidade de rastrear efetivamente as tendências. As desvantagens são possíveis sinais errados e atraso no processamento da linha EMA. A otimização com outros indicadores pode alcançar melhores resultados.

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("OBV EMA X BF 🚀", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

/////////////// OBV /////////////// 
src = close
atr = atr(input(title="ATR Period", defval=3, minval=1))
atrmult = input(title="ATR Mult", defval=1, minval=0)
obv = cum(change(src) > 0 ? volume * (volume / atr) : change(src) < 0 ? -volume * (volume / atr) : 0 * volume / atr)
e1 = ema(obv, input(24))
e2 = ema(obv, input(6))

///////////////  Strategy  /////////////// 
long = crossover(e2, e1)
short = crossunder(e2, e1)

last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])

since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1]) 
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1]) 

//////////////// Stop loss /////////////// 
sl_inp = input(3.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(5000.0, title='Take Profit %') / 100
 
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)

slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na

/////////////// Execution /////////////// 
if testPeriod()
    strategy.entry("L", strategy.long, when=long)
    strategy.entry("S", strategy.short, when=short)
    strategy.exit("L SL", "L", stop=long_sl, when=since_longEntry > 0)
    strategy.exit("S SL", "S", stop=short_sl, when=since_shortEntry > 0)

/////////////// Plotting /////////////// 
plot(e1, color = e1 > e1[1] ? color.lime : e1 < e1[1] ? color.red : color.white, linewidth = 2, offset = 0)
plot(e2, color = e2 > e2[1] ? color.lime : e2 < e2[1] ? color.red : color.white, linewidth = 1)
bgcolor(strategy.position_size > 0 ? color.lime : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white, transp=90)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=60)

Mais.