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Reversão da tendência com estratégia de negociação de volatilidade intrabar

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-26 17:15:54
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Resumo

Esta estratégia calcula as diferenças de pressão de compra e venda no volume de transações em diferentes janelas de tempo, combinadas com os sinais MACD, para projetar uma estratégia de reversão de tendência.

Princípios de estratégia

A lógica central desta estratégia baseia-se nos seguintes pontos:

Calcule a pressão de compra e a pressão de venda do volume de transações em diferentes janelas de tempo (janela curta e longa).
Use o valor da diferença do MACD (a diferença entre a linha MACD e a linha de sinal) para determinar o status longo e curto.
Quando a anomalia da pressão de compra do volume de transacções se amplifica e a linha MACD é cruzada, determina-se que o mercado pode ter uma inversão de tendência de venda para compra.
Quando a anomalia da pressão de venda do volume de transacções se amplifica e a linha MACD é cruzada, determina-se que o mercado pode ter uma inversão de tendência de compra para venda.
Após inserir o sinal de reversão, use estratégias de lucro e stop loss para controlar os riscos.

Análise das vantagens

As vantagens desta estratégia incluem:

A utilização das diferenças longo/curto no volume de transacções para determinar os pontos de inversão da tendência evita a dependência unicamente de indicadores de determinação da tendência, como médias móveis, negligenciando o papel do volume de transacções.
A combinação de sinais MACD para verificar reversões pode melhorar a precisão do julgamento.
Usar janelas de tempo longas e curtas para determinar anomalias no volume de transações torna os sinais de reversão mais confiáveis.
As estratégias de reversão tendem a ter taxas de lucro médias mais elevadas.

Análise de riscos

Os riscos desta estratégia incluem:

O volume de transacções e os sinais MACD podem dar sinais falsos, levando a julgamentos errados sobre reversões.
Após o desencadeamento dos sinais de reversão, o mercado pode ajustar-se novamente e não reverter imediatamente.
A configuração inadequada de lucro e stop loss pode levar a um aumento das perdas.
Maiores saques, inadequados para investidores que buscam rendimentos estáveis.

Orientações de otimização

As melhorias para esta estratégia incluem:

Otimizar as janelas de tempo longas e curtas para tornar os julgamentos de reversão mais precisos.
Otimizar os parâmetros do MACD para melhorar a precisão longo/curto.
Otimizar os algoritmos de tomada de lucro e stop loss para reduzir os riscos de perda.
Adicionar mais indicadores de julgamento de anomalias para melhorar a taxa de sucesso de reversão.
Adicionar módulos de dimensionamento de posições e gestão de fundos.

Conclusão

Em resumo, esta é uma típica estratégia de negociação algorítmica de reversão de tendência. Ela depende principalmente de amplificações em anomalias de volume de transações e verificações de sinais MACD para determinar e capturar reversões de preços de posições longas para curtas ou vice-versa. A estratégia tem as vantagens de alta precisão e bons retornos, mas também tem certos riscos.

/*backtest
start: 2024-01-26 00:00:00
end: 2024-02-25 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=false)

signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.75)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.5)

fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)

buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
plot(macd, color=color.blue, title="Total Volume")
plot(signal, color=color.orange, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low

getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
getBuyerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if buyVolume[i] > sellVolume[i]
            j += 1
    j

getSellerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if sellVolume[i] > buyVolume[i]
            j += 1
    j

getVolBias(lookBack) =>
    float b = 0
    float s = 0
    for i = 1 to lookBack
        b += buyVolume[i]
        s += sellVolume[i]
    b > s

getSignalBuyerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] > signalBiasValue
            j += 1
    j

getSignalSellerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getSignalNoBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getPriceRising(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] > close[i + 1]
            j += 1
    j


getPriceFalling(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] < close[i + 1] 
            j += 1
    j

getRangeNarrowing(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

getRangeBroadening(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0 and signalSlope[1] > 0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0

bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0 - macdBiasValue )

bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)

bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )

// 7.48 Profit 52.5% 
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack  and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
    strategy.entry("Short1", strategy.short, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
    strategy.entry("Long1", strategy.long, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

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