Esta estratégia baseia-se nas características estatísticas das recessões extremas do mercado. Ao analisar as retrações estatisticamente e usar desvios padrão para medir os extremos de volatilidade do mercado, inicia posições de compra quando as quedas do mercado excedem os intervalos normais. A ideia central é capturar oportunidades de supervenda causadas pelo pânico do mercado, identificando oportunidades de investimento por meio de métodos estatísticos matemáticos que surgem da irracionalidade do mercado.
A estratégia utiliza uma janela de tempo rolante para calcular os drawdowns máximos de preço e suas características estatísticas. Primeiro, calcula o preço mais alto nos últimos 50 períodos, em seguida, calcula a porcentagem de drawdown do preço de fechamento atual em relação ao preço mais alto. Em seguida, calcula a média e o desvio padrão dos drawdowns, definindo -1 desvio padrão como o limiar de gatilho. Quando o drawdown do mercado excede a média menos um conjunto múltiplo de desvios padrão, indicando condições potenciais de sobrevenda, uma posição longa é inserida. As posições são fechadas automaticamente após 35 períodos. A estratégia também traça curvas de drawdown e um, dois e três níveis de desvio padrão para avaliação visual das condições de sobrevenda do mercado.
Esta estratégia capta oportunidades de sobrevenda de mercado por meio de métodos estatísticos, com forte base teórica e valor prático. A lógica da estratégia é simples e clara com parâmetros ajustáveis, adequados como uma estratégia de base para expansão e otimização. A estabilidade e lucratividade da estratégia podem ser melhoradas adicionando indicadores técnicos e medidas de controle de risco.
/*backtest start: 2019-12-23 08:00:00 end: 2024-11-28 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1d exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Buy When There's Blood in the Streets Strategy", overlay=false, shorttitle="BloodInTheStreets") //This strategy identifies opportunities to buy during extreme market drawdowns based on standard deviation thresholds. //It calculates the maximum drawdown over a user-defined lookback period, identifies extreme deviations from the mean, //and triggers long entries when specific conditions are met. The position is exited after a defined number of bars. // User Inputs lookbackPeriod = input.int(50, title="Lookback Period", minval=1, tooltip="Period to calculate the highest high for drawdown") stdDevLength = input.int(50, title="Standard Deviation Length", minval=1, tooltip="Length of the period to calculate standard deviation") stdDevThreshold = input.float(-1.0, title="Standard Deviation Threshold", tooltip="Trigger level for long entry based on deviations") exitBars = input.int(35, title="Exit After (Bars)", minval=1, tooltip="Number of bars after which to exit the trade") // Drawdown Calculation peakHigh = ta.highest(high, lookbackPeriod) drawdown = ((close - peakHigh) / peakHigh) * 100 // Standard Deviation Calculation drawdownStdDev = ta.stdev(drawdown, stdDevLength) meanDrawdown = ta.sma(drawdown, stdDevLength) // Define Standard Deviation Levels stdDev1 = meanDrawdown - drawdownStdDev stdDev2 = meanDrawdown - 2 * drawdownStdDev stdDev3 = meanDrawdown - 3 * drawdownStdDev // Plot Drawdown and Levels plot(drawdown, color=color.red, linewidth=2, title="Drawdown (%)") plot(meanDrawdown, color=color.blue, linewidth=2, title="Mean Drawdown") plot(stdDev1, color=color.green, linewidth=1, title="1st Std Dev") plot(stdDev2, color=color.orange, linewidth=1, title="2nd Std Dev") plot(stdDev3, color=color.purple, linewidth=1, title="3rd Std Dev") // Entry Condition var float entryBar = na goLong = drawdown <= meanDrawdown + stdDevThreshold * drawdownStdDev if (goLong and strategy.position_size == 0) strategy.entry("Long", strategy.long) entryBar := bar_index // Exit Condition if (strategy.position_size > 0 and not na(entryBar) and bar_index - entryBar >= exitBars) strategy.close("Long")