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

Estratégia de negociação ATR de várias etapas com obtenção de lucros dinâmicos

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-12-05 16:49:57
Tags:ATRSMATRMFTPSLMAAATR

img

Resumo

Esta é uma estratégia de negociação de várias camadas que integra cálculos adaptativos do Average True Range (ATR) com detecção de tendência baseada em impulso. A característica mais distinta da estratégia é seu mecanismo de lucro único de 7 passos, que combina quatro níveis de saída baseados em ATR e três níveis percentuais fixos. Esta abordagem híbrida permite que os comerciantes se ajustem dinamicamente à volatilidade do mercado enquanto capturam lucros sistematicamente em posições de mercado longas e curtas. A estratégia fornece uma solução de negociação abrangente através da combinação de cálculos dinâmicos de ATR, detecção de força de tendência e múltiplos mecanismos de lucro.

Princípios de estratégia

A estratégia funciona através de vários componentes-chave:

  1. Cálculo avançado do intervalo verdadeiro: mede a volatilidade do mercado considerando os movimentos de preços mais significativos.
  2. Integração do fator de impulso: ajusta o ATR com base nos recentes movimentos de preços para uma melhor adaptabilidade.
  3. Cálculo ATR adaptativo: modifica o ATR tradicional com base no fator de momento para aumentar a sensibilidade durante períodos voláteis.
  4. Quantificação da Força da Tendência: Avalia a força da tendência através de algoritmos sofisticados.
  5. Mecanismo de lucro em sete etapas: inclui quatro níveis de saída baseados em ATR e três níveis percentuais fixos.

Vantagens da estratégia

  1. Alta adaptabilidade: adapta-se a diferentes condições de mercado através de cálculos dinâmicos do ATR.
  2. Gerenciamento abrangente do risco: O mecanismo de captação de lucros em várias camadas proporciona um controlo sistemático do risco.
  3. Alta flexibilidade: funciona igualmente eficazmente em mercados longos e curtos.
  4. Parâmetros ajustáveis: oferece vários parâmetros personalizáveis para atender a diferentes estilos de negociação.
  5. Execução sistemática: regras claras de entrada e saída reduzem o comércio emocional.

Riscos estratégicos

  1. Sensibilidade dos parâmetros: configurações inadequadas dos parâmetros podem levar a excesso de negociação ou oportunidades perdidas.
  2. Dependência das condições de mercado: Pode apresentar um desempenho inferior em mercados altamente voláteis ou variáveis.
  3. Risco de complexidade: o mecanismo de obtenção de lucros em várias camadas pode aumentar a dificuldade de execução.
  4. Impacto do deslizamento: vários pontos de lucro podem ser significativamente afetados pelo deslizamento.
  5. Requisitos de capital: Requer capital suficiente para executar uma estratégia de lucro de várias camadas.

Orientações para a otimização da estratégia

  1. Ajuste dinâmico dos parâmetros: ajuste automático dos parâmetros com base nas condições do mercado.
  2. Filtragem do ambiente de mercado: adicionar um mecanismo de identificação do ambiente de mercado.
  3. Melhoria da gestão de riscos: Introdução de um mecanismo dinâmico de stop-loss.
  4. Optimização da execução: simplificar o mecanismo de obtenção de lucros para reduzir o impacto do deslizamento.
  5. Melhoria do quadro de backtesting: incluir factores comerciais mais realistas.

Resumo

Esta estratégia fornece aos traders um sistema de negociação abrangente, combinando ATR adaptativo e mecanismos de captação de lucros em várias camadas. Sua força reside em sua capacidade de se adaptar a diferentes condições de mercado, enquanto gerencia o risco através de uma abordagem sistemática. Embora existam alguns riscos potenciais, a estratégia pode se tornar uma ferramenta de negociação eficaz através de otimização e gestão de risco adequados. Seu inovador mecanismo de captação de lucros em várias camadas é particularmente adequado para os traders que buscam maximizar os lucros, mantendo o controle do risco.


/*backtest
start: 2024-11-04 00:00:00
end: 2024-12-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
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/
// © PresentTrading

// The SuperATR 7-Step Profit Strategy is a multi-layered trading strategy that combines adaptive ATR and momentum-based trend detection 
// with a sophisticated 7-step take-profit mechanism. This approach utilizes four ATR-based exit levels and three fixed percentage levels, 
// enabling flexible and dynamic profit-taking in both long and short market positions.

//@version=5
strategy("SuperATR 7-Step Profit - Strategy [presentTrading] ", overlay=true, precision=3, commission_value= 0.1, commission_type=strategy.commission.percent, slippage= 1, currency=currency.USD, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, initial_capital=10000)

// ————————
// User Inputs
// ————————
short_period = input.int(3, minval=1, title="Short Period")
long_period = input.int(7, minval=1, title="Long Period")
momentum_period = input.int(7, minval=1, title="Momentum Period")
atr_sma_period = input.int(7, minval=1, title="ATR SMA Period for Confirmation")
trend_strength_threshold = input.float(1.618, minval=0.0, title="Trend Strength Threshold", step=0.1)

// ————————
// Take Profit Inputs
// ————————
useMultiStepTP = input.bool(true, title="Enable Multi-Step Take Profit")

// ATR-based Take Profit Inputs
atrLengthTP = input.int(14, minval=1, title="ATR Length for Take Profit")
atrMultiplierTP1 = input.float(2.618, minval=0.1, title="ATR Multiplier for TP Level 1")
atrMultiplierTP2 = input.float(5.0, minval=0.1, title="ATR Multiplier for TP Level 2")
atrMultiplierTP3 = input.float(10.0, minval=0.1, title="ATR Multiplier for TP Level 3")
atrMultiplierTP4 = input.float(13.82, minval=0.1, title="ATR Multiplier for TP Level 4")

// Fixed Percentage Take Profit Inputs
tp_level_percent1 = input.float(3.0, minval=0.1, title="Fixed TP Level 1 (%)")
tp_level_percent2 = input.float(8.0, minval=0.1, title="Fixed TP Level 2 (%)")
tp_level_percent3 = input.float(17.0, minval=0.1, title="Fixed TP Level 3 (%)")

// Take Profit Percentages for Each Level
tp_percent_atr = input.float(10.0, minval=0.1, maxval=100, title="Percentage to Exit at Each ATR TP Level")
tp_percent_fixed = input.float(10.0, minval=0.1, maxval=100, title="Percentage to Exit at Each Fixed TP Level")


// —————————————
// Helper Functions
// —————————————

// Function to calculate True Range with enhanced volatility detection
calculate_true_range() =>
    prev_close = close[1]
    tr1 = high - low
    tr2 = math.abs(high - prev_close)
    tr3 = math.abs(low - prev_close)
    true_range = math.max(tr1, tr2, tr3)
    true_range

// ———————————————
// Indicator Calculations
// ———————————————

// Calculate True Range
true_range = calculate_true_range()

// Calculate Momentum Factor
momentum = close - close[momentum_period]
stdev_close = ta.stdev(close, momentum_period)
normalized_momentum = stdev_close != 0 ? (momentum / stdev_close) : 0
momentum_factor = math.abs(normalized_momentum)

// Calculate Short and Long ATRs
short_atr = ta.sma(true_range, short_period)
long_atr = ta.sma(true_range, long_period)

// Calculate Adaptive ATR
adaptive_atr = (short_atr * momentum_factor + long_atr) / (1 + momentum_factor)

// Calculate Trend Strength
price_change = close - close[momentum_period]
atr_multiple = adaptive_atr != 0 ? (price_change / adaptive_atr) : 0
trend_strength = ta.sma(atr_multiple, momentum_period)

// Calculate Moving Averages
short_ma = ta.sma(close, short_period)
long_ma = ta.sma(close, long_period)

// Determine Trend Signal
trend_signal = (short_ma > long_ma and trend_strength > trend_strength_threshold) ? 1 :
               (short_ma < long_ma and trend_strength < -trend_strength_threshold) ? -1 : 0

// Calculate Adaptive ATR SMA for Confirmation
adaptive_atr_sma = ta.sma(adaptive_atr, atr_sma_period)

// Determine if Trend is Confirmed with Price Action
trend_confirmed = (trend_signal == 1 and close > short_ma and adaptive_atr > adaptive_atr_sma) or (trend_signal == -1 and close < short_ma and adaptive_atr > adaptive_atr_sma)

// —————————————
// Trading Logic
// —————————————

// Entry Conditions
long_entry = trend_confirmed and trend_signal == 1
short_entry = trend_confirmed and trend_signal == -1

// Exit Conditions
long_exit = strategy.position_size > 0 and short_entry
short_exit = strategy.position_size < 0 and long_entry



// Execute Long Trades
if long_entry
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
if long_exit
    strategy.close("Long Entry")

// Execute Short Trades
if short_entry
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)
if short_exit
    strategy.close("Short Entry")

// ————————————————
// Multi-Step Take Profit Logic
// ————————————————

if useMultiStepTP
    // Calculate ATR for Take Profit Levels
    atrValueTP = ta.atr(atrLengthTP)

    // Long Position Take Profit Levels
    if strategy.position_size > 0
        // ATR-based Take Profit Prices
        tp_priceATR1_long = strategy.position_avg_price + atrMultiplierTP1 * atrValueTP
        tp_priceATR2_long = strategy.position_avg_price + atrMultiplierTP2 * atrValueTP
        tp_priceATR3_long = strategy.position_avg_price + atrMultiplierTP3 * atrValueTP
        tp_priceATR4_long = strategy.position_avg_price + atrMultiplierTP4 * atrValueTP

        // Fixed Percentage Take Profit Prices
        tp_pricePercent1_long = strategy.position_avg_price * (1 + tp_level_percent1 / 100)
        tp_pricePercent2_long = strategy.position_avg_price * (1 + tp_level_percent2 / 100)
        tp_pricePercent3_long = strategy.position_avg_price * (1 + tp_level_percent3 / 100)

        // Set ATR-based Take Profit Exits
        strategy.exit("TP ATR 1 Long", from_entry="Long Entry", qty_percent=tp_percent_atr, limit=tp_priceATR1_long)
        strategy.exit("TP ATR 2 Long", from_entry="Long Entry", qty_percent=tp_percent_atr, limit=tp_priceATR2_long)
        strategy.exit("TP ATR 3 Long", from_entry="Long Entry", qty_percent=tp_percent_atr, limit=tp_priceATR3_long)
        strategy.exit("TP ATR 4 Long", from_entry="Long Entry", qty_percent=tp_percent_atr, limit=tp_priceATR4_long)

        // Set Fixed Percentage Take Profit Exits
        strategy.exit("TP Percent 1 Long", from_entry="Long Entry", qty_percent=tp_percent_fixed, limit=tp_pricePercent1_long)
        strategy.exit("TP Percent 2 Long", from_entry="Long Entry", qty_percent=tp_percent_fixed, limit=tp_pricePercent2_long)
        strategy.exit("TP Percent 3 Long", from_entry="Long Entry", qty_percent=tp_percent_fixed, limit=tp_pricePercent3_long)

    // Short Position Take Profit Levels
    if strategy.position_size < 0
        // ATR-based Take Profit Prices
        tp_priceATR1_short = strategy.position_avg_price - atrMultiplierTP1 * atrValueTP
        tp_priceATR2_short = strategy.position_avg_price - atrMultiplierTP2 * atrValueTP
        tp_priceATR3_short = strategy.position_avg_price - atrMultiplierTP3 * atrValueTP
        tp_priceATR4_short = strategy.position_avg_price - atrMultiplierTP4 * atrValueTP

        // Fixed Percentage Take Profit Prices
        tp_pricePercent1_short = strategy.position_avg_price * (1 - tp_level_percent1 / 100)
        tp_pricePercent2_short = strategy.position_avg_price * (1 - tp_level_percent2 / 100)
        tp_pricePercent3_short = strategy.position_avg_price * (1 - tp_level_percent3 / 100)

        // Set ATR-based Take Profit Exits
        strategy.exit("TP ATR 1 Short", from_entry="Short Entry", qty_percent=tp_percent_atr, limit=tp_priceATR1_short)
        strategy.exit("TP ATR 2 Short", from_entry="Short Entry", qty_percent=tp_percent_atr, limit=tp_priceATR2_short)
        strategy.exit("TP ATR 3 Short", from_entry="Short Entry", qty_percent=tp_percent_atr, limit=tp_priceATR3_short)
        strategy.exit("TP ATR 4 Short", from_entry="Short Entry", qty_percent=tp_percent_atr, limit=tp_priceATR4_short)

        // Set Fixed Percentage Take Profit Exits
        strategy.exit("TP Percent 1 Short", from_entry="Short Entry", qty_percent=tp_percent_fixed, limit=tp_pricePercent1_short)
        strategy.exit("TP Percent 2 Short", from_entry="Short Entry", qty_percent=tp_percent_fixed, limit=tp_pricePercent2_short)
        strategy.exit("TP Percent 3 Short", from_entry="Short Entry", qty_percent=tp_percent_fixed, limit=tp_pricePercent3_short)


// ——————————
// Plotting
// ——————————

plot(short_ma, color=color.blue, title="Short MA")
plot(long_ma, color=color.orange, title="Long MA")

// Plot Buy and Sell Signals
//plotshape(long_entry, title="Long Entry", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, text="Buy")
//plotshape(short_entry, title="Short Entry", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, text="Sell")

// Optional: Plot Trend Strength for analysis
// Uncomment the lines below to display Trend Strength on a separate chart pane
// plot(trend_strength, title="Trend Strength", color=color.gray)
// hline(trend_strength_threshold, title="Trend Strength Threshold", color=color.gray, linestyle=hline.style_dashed)
// hline(-trend_strength_threshold, title="Trend Strength Threshold", color=color.gray, linestyle=hline.style_dashed)



Relacionados

Mais.