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VWMA-ADX Momentum e Estratégia de longo prazo do Bitcoin baseada em tendências

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-04-03 17:47:49
Tags:VWMAADXDMISMAEMARMAWMAHMASMMA

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Resumo

Esta estratégia utiliza múltiplas médias móveis (VWMA), o índice direcional médio (ADX) e o indicador de movimento direcional (DMI) para capturar oportunidades longas no mercado Bitcoin. Combinando o impulso do preço, a direção da tendência e o volume de negociação, a estratégia visa encontrar pontos de entrada com fortes tendências ascendentes e impulso suficiente, controlando estritamente o risco.

Princípios de estratégia

  1. Use o VWMA de 9 e 14 dias para determinar a tendência longa.
  2. Introduzir uma média móvel adaptativa construída a partir da VWMA de preços mais altos e mais baixos de 89 dias como um filtro de tendência.
  3. Confirmar a força da tendência utilizando os indicadores ADX e DMI. A tendência é considerada suficientemente forte apenas quando o ADX é superior a 18 e a diferença entre +DI e -DI é superior a 15.
  4. Filtrar barras com volume de negociação entre os percentil de 60% e 95% utilizando a função percentil de volume para evitar períodos com baixo volume de negociação.
  5. Configure o nível de stop-loss em 0,96 a 0,99 vezes o máximo da vela anterior, diminuindo à medida que o prazo aumenta para controlar o risco.
  6. Fechar a posição quando for atingido o tempo de retenção predefinido ou o preço cair abaixo da média móvel adaptativa.

Análise das vantagens

  1. Ao combinar vários indicadores técnicos, a estratégia avalia as condições do mercado a partir de várias dimensões, como tendência, impulso e volume de negociação, tornando os sinais mais confiáveis.
  2. O mecanismo de filtragem da média móvel adaptativa e do volume de negociação filtra efetivamente os sinais falsos e reduz as negociações inválidas.
  3. As definições estritas de stop-loss e os limites de tempo de retenção reduzem consideravelmente a exposição ao risco da estratégia.
  4. O projeto modular do código aumenta a legibilidade e a manutenção, facilitando a otimização e a expansão.

Análise de riscos

  1. Quando o mercado está flutuando ou a tendência não é clara, a estratégia pode gerar mais sinais falsos.
  2. O nível de stop-loss é relativamente restrito, o que pode desencadear stop-outs prematuros e conduzir a perdas aumentadas durante grandes flutuações de mercado.
  3. A estratégia não tem em conta as condições macroeconómicas e os acontecimentos significativos, podendo falhar face aos acontecimentos "cisne negro".
  4. As definições dos parâmetros são relativamente fixas e não são adaptáveis, o que pode resultar em desempenho instável em diferentes ambientes de mercado.

Orientações de otimização

  1. Introduzir mais indicadores que possam capturar as condições do mercado, como o Índice de Força Relativa (RSI) e as Bandas de Bollinger, para melhorar a confiabilidade do sinal.
  2. Otimizar dinamicamente o nível de stop-loss, por exemplo, utilizando o Average True Range (ATR) ou o stop-loss baseado em percentagem, para se adaptar às diferentes condições de volatilidade do mercado.
  3. Melhorar o módulo de controlo de riscos da estratégia através da incorporação de dados macroeconómicos e análise do sentimento.
  4. Utilize algoritmos de aprendizagem de máquina para otimizar automaticamente parâmetros, melhorando a adaptabilidade e a estabilidade da estratégia.

Resumo

A estratégia de longo prazo VWMA-ADX captura efetivamente as oportunidades de alta no mercado Bitcoin considerando de forma abrangente as tendências de preços, o impulso, o volume de negociação e outros indicadores técnicos. Ao mesmo tempo, medidas rigorosas de controle de risco e condições claras de saída garantem que o risco da estratégia seja bem controlado. No entanto, a estratégia também tem algumas limitações, como adaptabilidade insuficiente aos ambientes de mercado em mudança e a necessidade de estratégias de stop-loss otimizadas. No futuro, podem ser feitas melhorias em termos de confiabilidade de sinal, controle de risco e otimização de parâmetros para melhorar ainda mais a robustez e lucratividade da estratégia.


/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Q_D_Nam_N_96

//@version=5
strategy("Long BTC Strategy", overlay=true, 
     default_qty_type = strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value = 100, initial_capital = 1000, currency = currency.USD)

Volume_Quartile(vol) =>
    qvol1 = ta.percentile_linear_interpolation(vol, 60,15)
    qvol2 = ta.percentile_linear_interpolation(vol, 60,95)
    vol > qvol1 and vol < qvol2

smma(src, length) =>
	smma =  0.0
	smma := na(smma[1]) ? ta.sma(src, length) : (smma[1] * (length - 1) + src) / length
	smma

ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "RMA" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)
        "HMA" => ta.hma(source, length)
        "SMMA" => smma(source, length)

DMI(len, lensig) =>
    up = ta.change(high)
    down = -ta.change(low)
    plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
    minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
    trur = ta.rma(ta.tr, len)
    plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, len) / trur)+11
    minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, len) / trur)-11
    sum = plus + minus
    adx = 100 * ta.vwma(math.abs(plus - minus-11) / (sum == 0 ? 1 : sum), lensig)

    [adx, plus, minus]

cond1 = Volume_Quartile(volume*hlcc4)

ma1 = ma(close,9, "VWMA")
// plot(ma1, color = color.blue)
ma2 = ma(close,14, "VWMA")
// plot(ma2, color = color.orange)

n = switch timeframe.period
    "240" => 0.997
    => 0.995

ma3 = (0.1*ma(ta.highest(close,89),89, "VWMA") + 
     0.9*ma(ta.lowest(close,89),89, "VWMA"))*n

plot(ma3, color = color.white)

[adx, plus, minus] = DMI(7, 10)


cond2 = adx > 18 and plus - math.abs(minus) > 15

var int count = 0

if barstate.isconfirmed and strategy.position_size != 0
    count += 1
else
    count := 0

p_roc = 0
if timeframe.period == '240'
    p_roc := 14
else
    p_roc := 10

longCondition = ta.crossover(ma1, ma2) and (close > open ? close > ma3 : open > ma3) and ((ma3 - ma3[1])*100/ma3[1] >= -0.2) and ((close-close[p_roc])*100/close[p_roc] > -2.0)
float alpha = 0.0
float sl_src = high[1]
if (longCondition and cond1 and cond2 and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("buy", strategy.long)
    if timeframe.period == '240'
        alpha := 0.96
        strategy.exit("exit-buy","buy", stop = sl_src*alpha)
        // line.new(bar_index, sl_src*alpha, bar_index+5, sl_src*alpha, width = 2, color = color.white)
    else if timeframe.period == '30'
        alpha := 0.985
        strategy.exit("exit-buy","buy", stop = sl_src*alpha)
        // line.new(bar_index, sl_src*alpha, bar_index+20, sl_src*alpha, width = 2, color = color.white)
    else if timeframe.period == '45'
        alpha := 0.985
        strategy.exit("exit-buy","buy", stop = sl_src*alpha)
        // line.new(bar_index, sl_src*alpha, bar_index+20, sl_src*alpha, width = 2, color = color.white)
    else if timeframe.period == '60'
        alpha := 0.98
        strategy.exit("exit-buy","buy", stop = sl_src*alpha)
        // line.new(bar_index, sl_src*alpha, bar_index+20, sl_src*alpha, width = 2, color = color.white)
    else if timeframe.period == '120'
        alpha := 0.97
        strategy.exit("exit-buy","buy", stop = sl_src*alpha)
        // line.new(bar_index, sl_src*alpha, bar_index+20, sl_src*alpha, width = 2, color = color.white)
    else if timeframe.period == '180'
        alpha := 0.96
        strategy.exit("exit-buy","buy", stop = sl_src*alpha)
        // line.new(bar_index, sl_src*alpha, bar_index+20, sl_src*alpha, width = 2, color = color.white)
    else if timeframe.period == 'D'
        alpha := 0.95
        strategy.exit("exit-buy","buy", stop = sl_src*alpha)
        // line.new(bar_index, sl_src*alpha, bar_index+20, sl_src*alpha, width = 2, color = color.white)
    else 
        alpha := 0.93
        strategy.exit("exit-buy","buy", stop = sl_src*alpha)
        // line.new(bar_index, sl_src*alpha, bar_index+20, sl_src*alpha, width = 2, color = color.white)

period = switch timeframe.period
    "240" => 90
    "180" => 59
    "120" => 35
    "30" => 64
    "45" => 40
    "60" => 66
    "D" => 22
    => 64

if (count > period or close < ma3)
    strategy.close('buy', immediately = true) 

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