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Estratégia avançada de captura de tendências quantitativas com filtro de faixa dinâmica

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-12-17 14:31:11
Tags:EMAMARFVOLSMAHA

Resumo

Esta estratégia é um sistema de negociação quantitativo avançado que combina médias móveis com um filtro de faixa dinâmica. Identifica tendências de mercado analisando a relação entre os movimentos de preços e o volume de negociação, enquanto usa um filtro de faixa para eliminar falsos sinais e melhorar a precisão da negociação. A estratégia emprega métodos de cálculo adaptativos para determinar os limites de liquidez do mercado e combina médias móveis rápidas e lentas para confirmar as direções da tendência.

Princípios de estratégia

A lógica central da estratégia baseia-se nos seguintes cálculos fundamentais:

Análise de liquidez: Avalia a liquidez do mercado através do cálculo da relação entre o volume e o movimento dos preços e define limites dinâmicos de liquidez.
Confirmação da tendência: utiliza médias móveis exponenciais (EMA) de 50 e 100 períodos para confirmar a direção da tendência.
Filtragem de intervalos: utiliza um período de amostragem de 50 períodos e um multiplicador de intervalos de 3x para construir intervalos de negociação dinâmicos.
Geração de sinal: gera sinais de negociação quando o preço atravessa o filtro de intervalo e os indicadores EMA mostram tendências consistentes.

Vantagens da estratégia

Forte adaptabilidade: a estratégia pode ajustar dinamicamente os parâmetros com base nas condições do mercado, adaptando-se a diferentes ambientes de mercado.
Sinais fiáveis: reduz eficazmente os falsos sinais através da combinação de múltiplos indicadores técnicos e filtros.
Gerenciamento de riscos abrangente: integra o cálculo automático de posições de stop-loss para um controlo eficaz do risco.
Funcionalidade completa de backtesting: inclui configurações detalhadas de backtesting para otimização de estratégia.

Riscos estratégicos

Sensibilidade dos parâmetros: múltiplos parâmetros requerem ajuste fino e são propensos a otimização excessiva.
Impacto do deslizamento: pode enfrentar um risco significativo de deslizamento em mercados altamente voláteis.
Adaptabilidade ao mercado: pode gerar sinais falsos frequentes em mercados variados.
Gestão de capital: o método de alocação de capital fixo pode não corresponder a todas as condições de mercado.

Orientações para a otimização da estratégia

Adaptação de parâmetros: introduzir mecanismos de adaptação de parâmetros para ajuste automático de parâmetros com base nas condições do mercado.
Reconhecimento do estado do mercado: adicionar módulos de identificação do estado do mercado para aplicar diferentes estratégias de negociação em diferentes condições de mercado.
Optimização da gestão de capital: Implementar um dimensionamento dinâmico das posições com base na volatilidade do mercado.
Melhoria do filtro de sinal: Adicione mais indicadores técnicos para filtrar falsos sinais.

Resumo

A estratégia constrói um sistema de negociação quantitativo completo, combinando análise de liquidez, acompanhamento de tendências e filtragem de faixa. Seus pontos fortes estão em sua capacidade de se adaptar às mudanças do mercado e fornecer sinais de negociação confiáveis, ao mesmo tempo em que requer atenção à otimização de parâmetros e gerenciamento de riscos. Através de otimização e melhoria contínua, a estratégia mostra promessa em manter um desempenho estável em diferentes ambientes de mercado.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-15 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("Killer Coin V2 + Range Filter Strategy", shorttitle="KC-RF Strategy", overlay=true
         )

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
useDate = input(true, title='---------------- Use Date ----------------', group="Backtest Settings")
FromMonth = input.int(7, title="From Month", minval=1, maxval=12, group="Backtest Settings")
FromDay = input.int(25, title="From Day", minval=1, maxval=31, group="Backtest Settings")
FromYear = input.int(2019, title="From Year", minval=2017, group="Backtest Settings")
ToMonth = input.int(1, title="To Month", minval=1, maxval=12, group="Backtest Settings")
ToDay = input.int(1, title="To Day", minval=1, maxval=31, group="Backtest Settings")
ToYear = input.int(9999, title="To Year", minval=2017, group="Backtest Settings")
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window() => time >= start and time <= finish

// === KILLER COIN V2 INPUTS ===
outlierThreshold = input.int(10, "Outlier Threshold Length", group="Killer Coin Settings")
fastMovingAverageLength = input.int(50, "Fast MA length", group="Killer Coin Settings")
slowMovingAverageLength = input.int(100, "Slow MA length", group="Killer Coin Settings")

// === RANGE FILTER INPUTS ===
sources = input(close, "Source", group="Range Filter Settings")
isHA = input(false, "Use HA Candles", group="Range Filter Settings")
per = input.int(50, "Sampling Period", minval=1, group="Range Filter Settings")
mult = input.float(3.0, "Range Multiplier", minval=0.1, group="Range Filter Settings")

// === KILLER COIN V2 CALCULATIONS ===
priceMovementLiquidity = volume / math.abs(close - open)
liquidityBoundary = ta.ema(priceMovementLiquidity, outlierThreshold) + ta.stdev(priceMovementLiquidity, outlierThreshold)
var liquidityValues = array.new_float(5)

if ta.crossover(priceMovementLiquidity, liquidityBoundary)
    array.insert(liquidityValues, 0, close)

fastEMA = ta.ema(array.get(liquidityValues, 0), fastMovingAverageLength)
slowEMA = ta.ema(array.get(liquidityValues, 0), slowMovingAverageLength)

// === RANGE FILTER CALCULATIONS ===
src = isHA ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, sources) : sources

// Smooth Average Range
smoothrng(x, t, m) =>
    wper = (t*2) - 1
    avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), t)
    smoothrng = ta.ema(avrng, wper)*m
    smoothrng

smrng = smoothrng(src, per, mult)

// Range Filter
rngfilt(x, r) =>
    rngfilt = x
    rngfilt := x > nz(rngfilt[1]) ? ((x - r) < nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : (x - r)) : ((x + r) > nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : (x + r))
    rngfilt

filt = rngfilt(src, smrng)

// Filter Direction
upward = 0.0
upward := filt > filt[1] ? nz(upward[1]) + 1 : filt < filt[1] ? 0 : nz(upward[1])
downward = 0.0
downward := filt < filt[1] ? nz(downward[1]) + 1 : filt > filt[1] ? 0 : nz(downward[1])

// Target Bands
hband = filt + smrng
lband = filt - smrng

// === PLOTTING ===
// Killer Coin V2 Plots
bullColor = color.new(#00ffbb, 50)
bearColor = color.new(#800080, 50)
fastPlot = plot(fastEMA, "Fast EMA", color = fastEMA > slowEMA ? bullColor : bearColor)
slowPlot = plot(slowEMA, "Slow EMA", color = fastEMA > slowEMA ? bullColor : bearColor)
fill(fastPlot, slowPlot, color = fastEMA > slowEMA ? bullColor : bearColor)

// Range Filter Plots
filtcolor = upward > 0 ? color.new(color.lime, 0) : downward > 0 ? color.new(color.red, 0) : color.new(color.orange, 0)
filtplot = plot(filt, "Range Filter", color=filtcolor, linewidth=3)
hbandplot = plot(hband, "High Target", color=color.new(color.aqua, 90))
lbandplot = plot(lband, "Low Target", color=color.new(color.fuchsia, 90))
fill(hbandplot, filtplot, color=color.new(color.aqua, 90))
fill(lbandplot, filtplot, color=color.new(color.fuchsia, 90))

// === STRATEGY CONDITIONS ===
// Range Filter Conditions
longCond = ((src > filt) and (src > src[1]) and (upward > 0)) or ((src > filt) and (src < src[1]) and (upward > 0))
shortCond = ((src < filt) and (src < src[1]) and (downward > 0)) or ((src < filt) and (src > src[1]) and (downward > 0))

CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1

// Combined Conditions
finalLongSignal = longCondition and fastEMA > slowEMA and window()
finalShortSignal = shortCondition and fastEMA < slowEMA and window()

// === PLOTTING SIGNALS ===
plotshape(finalLongSignal, "Buy Signal", text="BUY", textcolor=color.white, 
         style=shape.labelup, size=size.normal, location=location.belowbar, 
         color=color.new(color.green, 0))
         
plotshape(finalShortSignal, "Sell Signal", text="SELL", textcolor=color.white, 
         style=shape.labeldown, size=size.normal, location=location.abovebar, 
         color=color.new(color.red, 0))

// === STRATEGY ENTRIES ===
if finalLongSignal
    strategy.entry("Long", strategy.long, stop=hband)
    
if finalShortSignal
    strategy.entry("Short", strategy.short, stop=lband)

// === ALERTS ===
alertcondition(finalLongSignal, "Strong Buy Signal", "🚨 Buy - Both Indicators Aligned!")
alertcondition(finalShortSignal, "Strong Sell Signal", "🚨 Sell - Both Indicators Aligned!")

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