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A estratégia de fuga composta

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-29 14:07:54
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Resumo

Esta estratégia calcula os preços mais altos e mais baixos das barras N recentes para definir condições de dupla ruptura combinadas com a linha média móvel para implementar uma estratégia de negociação de baixa compra e alta venda.

Princípios de estratégia

A estratégia baseia-se principalmente nos seguintes princípios:

Calcular o preço mínimo baixo minLow dos últimos 7 bares para determinar a condição de compra de ruptura
Calcule o preço máximo máximo máximo dos últimos 7 bares para determinar a condição de venda de ruptura
Calcular a linha média móvel simples de 200 períodos mma para determinar a direção da tendência combinada com mma
Condição de compra: o preço de fechamento atravessa o minLow e é superior ao mma
Condição de venda: o preço de fechamento ultrapassa o valor maxHigh ou é superior ao valor maxHigh

Ao calcular os extremos das barras N recentes, ele julga se o mercado está extremamente sobrevendido ou sobrecomprado.

Análise das vantagens

A estratégia apresenta as seguintes vantagens:

A definição de dupla condição torna os sinais de negociação da estratégia mais fiáveis
Usando os extremos das linhas K para julgar o estado de sobrevenda e sobrecompra pode aproveitar a chance de reversão
Combinar a linha média móvel para determinar a direção da tendência evita operações reversas
Implementa a ideia de baixa compra e alta venda, que é consistente com a psicologia de negociação da maioria dos comerciantes
A lógica da estratégia é simples e clara, fácil de compreender e implementar

Através da confirmação dupla, a qualidade do sinal da estratégia é relativamente alta e o espaço para otimização de parâmetros é grande, o que é adequado para diferentes ambientes de mercado.

Análise de riscos

A estratégia apresenta também alguns riscos:

A dupla condição limita a frequência dos sinais, possivelmente perdendo algumas oportunidades comerciais
Configurações incorretas do ciclo de cálculo para os extremos da linha K podem não determinar com precisão o estado de sobrevenda e sobrecompra
Configurações incorretas dos parâmetros da linha da média móvel podem determinar incorretamente a direção da tendência
Ele precisa otimizar vários parâmetros simultaneamente, tornando a otimização de parâmetros mais difícil

Estes riscos podem ser reduzidos ajustando os ciclos de computação, otimizando as combinações de parâmetros e outros métodos.

Orientações de otimização

A estratégia pode ser essencialmente otimizada nas seguintes direcções:

Otimizar o ciclo de computação dos extremos da linha K para encontrar os parâmetros de ciclo mais adequados para determinar sobrecompra e sobrevenda
Teste os efeitos das medias móveis de diferentes comprimentos
Aumentar outros indicadores combinados, tais como canais BOLL, indicadores KD, etc.
Aumentar as estratégias de stop loss para controlar o single stop loss
Otimizar as condições de entrada e saída para melhorar a qualidade do sinal

Através da otimização de parâmetros, otimização de indicadores, otimização de controlo de riscos e outros meios, o fator de lucro da estratégia pode ser muito melhorado.

Resumo

Em geral, esta é uma estratégia de breakout muito prática. Calculando extremos de linhas K para determinar o estado de sobrevenda e sobrecompra, usando linha média móvel para determinar a direção da tendência, definindo condições de filtragem dupla para filtrar falsos sinais, implementa estratégias de baixa compra e alta venda de alta qualidade. Ao otimizar ciclos de computação, adicionando outros indicadores e outros meios, o efeito da estratégia pode ser ainda melhorado. A estratégia é adequada para os iniciantes aprenderem e os comerciantes profissionais otimizarem e usarem.

/*backtest
start: 2023-02-22 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Larry Connors por RON", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

value1 = input(7, title="Quantity of day low")
value2 = input(7, title="Quantity of day high")
entry = lowest(close[1], value1)
exit = highest(close[1], value2)

lengthMMA = input(200, title="Length of SMA", minval=1)
mma = sma(close, lengthMMA)

// Calcular el mínimo de los precios bajos de las últimas 'value1' velas
minLow = lowest(low, value1)

// Calcular el máximo de los precios altos de las últimas 'value2' velas
maxHigh = highest(high, value2)

// Test Period
testStartYear = input(2009, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

if testPeriod()
    // Condiciones de entrada
    conditionMet = (close > mma) and (close < entry) and (low == minLow)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, when=conditionMet)
    
    if conditionMet
        label.new(bar_index, entry, text="↑", style=label.style_arrowup, color=color.green, size=size.small, yloc=yloc.belowbar)
    
    // Condiciones de salida
    conditionExit = close > exit or close > maxHigh
    strategy.close("Buy", when=conditionExit)

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