Tag: strategie automatiche

Creare Input Personalizzati in Pine Script – 15

Ciao a tutti gli appassionati di trading e di Pine Script! Se siete pronti a portare le vostre abilità di programmazione al livello successivo, è il momento perfetto per imparare a creare input personalizzati. In questa guida dettagliata, esploreremo come aggiungere interazione con l’utente ai vostri script, consentendovi di adattare dinamicamente i parametri in base alle vostre esigenze di analisi di mercato. Pronti a iniziare questa emozionante avventura? Eccoci!


Cos’è un Input Personalizzato?

Gli input personalizzati sono un modo per consentire all’utente di interagire con lo script Pine Script direttamente dal grafico. Questo significa che potete modificare dinamicamente i parametri senza dover modificare direttamente il codice sorgente. È un potente strumento che rende gli script più flessibili e facili da utilizzare.


Passo 1: Introduzione agli Input Personalizzati

Iniziamo con un esempio semplice di come definire un input personalizzato. Supponiamo di voler creare un input per la lunghezza di una media mobile.

pinescriptCopy code//@version=4
study("Media Mobile Personalizzata", shorttitle="SMA", overlay=true)

// Definiamo un input personalizzato per la lunghezza della media mobile
length = input(14, title="Lunghezza SMA")

// Calcoliamo la media mobile con la lunghezza definita dall'utente
sma_value = sma(close, length)

// Tracciamo la media mobile sul grafico
plot(sma_value, color=color.blue, linewidth=2)

Spiegazione del Codice

  • length = input(14, title="Lunghezza SMA"): Questa riga definisce un input personalizzato chiamato “lunghezza SMA” con un valore predefinito di 14.
  • sma_value = sma(close, length): Utilizziamo l’input personalizzato length per calcolare la media mobile.
  • plot(sma_value, color=color.blue, linewidth=2): Tracciamo la media mobile sul grafico utilizzando il colore blu e una larghezza di linea di 2.

Passo 2: Tipi di Input Personalizzati

Gli input personalizzati possono assumere diversi tipi, tra cui numeri interi, decimali, booleani e stringhe. Vediamo alcuni esempi di ciascun tipo.

Numeri Interi

pinescriptCopy code// Input per un numero intero
length = input(14, title="Lunghezza SMA", type=input.integer)

Numeri Decimali

pinescriptCopy code// Input per un numero decimale
factor = input(0.5, title="Fattore di Smoothing", type=input.float)

Booleani

pinescriptCopy code// Input per un valore booleano (vero/falso)
showPlot = input(true, title="Mostra Media Mobile", type=input.bool)

Stringhe

pinescriptCopy code// Input per una stringa
symbol = input("AAPL", title="Simbolo", type=input.string)

Passo 3: Limitare i Valori degli Input

A volte potreste voler limitare i valori degli input personalizzati a un intervallo specifico. Ecco come farlo:

pinescriptCopy code// Limitiamo la lunghezza della media mobile a valori compresi tra 1 e 200
length = input(14, minval=1, maxval=200, title="Lunghezza SMA")

Passo 4: Aggiungere Passaggi Incrementali agli Input Numerici

Se volete consentire all’utente di regolare i valori degli input in piccoli passaggi incrementali, potete utilizzare il parametro step.

pinescriptCopy code// Passaggi incrementali di 1 per la lunghezza della media mobile
length = input(14, minval=1, maxval=200, title="Lunghezza SMA", step=1)

Passo 5: Utilizzare Input Personalizzati in Indicatori Compositi

Gli input personalizzati possono essere utilizzati anche negli indicatori composti. Ad esempio, potreste voler creare un indicatore che includa più medie mobili con lunghezze diverse.

pinescriptCopy code//@version=4
study("Medie Mobili Multiple", shorttitle="MM Multipla", overlay=true)

// Definiamo gli input per le lunghezze delle medie mobili
length1 = input(14, title="Lunghezza SMA 1")
length2 = input(50, title="Lunghezza SMA 2")
length3 = input(200, title="Lunghezza SMA 3")

// Calcoliamo le medie mobili con le lunghezze definite dall'utente
sma1 = sma(close, length1)
sma2 = sma(close, length2)
sma3 = sma(close, length3)

// Tracciamo le medie mobili sul grafico
plot(sma1, color=color.blue, title="SMA 1")
plot(sma2, color=color.orange, title="SMA 2")
plot(sma3, color=color.green, title="SMA 3")

Conclusione

Ecco a voi, amici trader e programmatori, tutto ciò che c’è da sapere sugli input personalizzati in Pine Script! Spero che questa guida vi abbia fornito le conoscenze necessarie per aggiungere flessibilità e interattività ai vostri script, consentendovi di adattarli dinamicamente alle vostre esigenze di analisi di mercato. Continuate a esplorare e a sperimentare con gli input personalizzati e scoprirete infinite possibilità per migliorare le vostre strategie di trading. Buon coding e buon trading! 🚀

Risorse Aggiuntive

  • Documentazione UfficialePine Script Reference
  • Corsi e Tutorial: Cercate su YouTube e piattaforme di e-learning per ulteriori tutorial e corsi su Pine Script.

Se questo articolo ti è stato utile, condividilo con altri aspiranti programmatori e trader! Seguimi per ulteriori guide e consigli su Pine Script e il mondo del trading. Buona fortuna e buon trading! 🚀

Se hai dubbi o domande a riguardo puoi farmele pure su

Instagram: https://www.instagram.com/investoinvestigando.it/

Qui puoi trovare tutta la guida: LINK

EURUSD – EMA – Strategia automatica

Ciao, oggi ti parlo di una delle strategie più semplici che ci siano, ovvero l’intersezione di due Medie Mobili Esponenziali (EMA).

Ciao sono Drilon e sono un programmatore con la passione per la finanza personale, questo è il mio blog dove racconto il mio percorso.

Idea di base

L’idea di base della strategia è quella di aprire un ordine BUY quando l’ema a breve termine va sopra l’ema a lungo termine, aprire un ordine SEL quando l’ema a breve termine va sotto l’ema a lungo termine.

All’apertura di un ordine si chiude l’ordine nel verso opposto!

Processo

Partendo dall’ottimizzazione dei parametri in un periodo che va dal 2019 al 2023 trovo le migliori combinazioni in questo lasso di tempo. Dopodiché la testo in un range più ampio che va dal 2011 al 2023.

Se in entrambe le situazioni la strategia si comporta bene ed ha un andamento che reputo valido a quel punto la metto in live.

Ottimizzazione

Ottimizzazione

Questo è quello che ho ottenuto dall’ottimizzazione, un andamento abbastanza costante.

L’ottimizzazione l’ho fatta sul timeframe, e le lunghezze delle due ema. Volendo si può mettere un filtro temporale sulle ore e vedere in che range di tempo conviene operare (Next step).

Backtest

backtest

Questo è il risultato del backtest dal 2011 al 2023! Non è male un 35% di profitto (ho aumentato i lotti rispetto all’ottimizzazione)

Non ha nemmeno un drawdown eccessivo però l’andamento non mi convince, non è costante. Si nota che nei primi 90 ordini non si comporta bene.
Il prossimo step sarebbe quello di andare a vedere il grafico e vedere cosa è successo in quei 90 ordini.

In questo modo possiamo trovare qualcosa per migliorare la strategia.

Conclusione

Personalmente non è una strategia che mi convince e che metterei in live, ci si può lavorare però per com’è ora assolutamente no. Il problema è che il mercato ovviamente non si comporta sempre allo stesso modo, quindi è veramente difficile trovare un setup di medie mobili che funzioni sempre.

Codice

using System;
using System.Linq;
using cAlgo.API;
using cAlgo.API.Indicators;
using cAlgo.API.Internals;
using cAlgo.Indicators;

namespace cAlgo.Robots
{
    [Robot(TimeZone = TimeZones.UTC, AccessRights = AccessRights.None)]
    public class IIScalping : Robot
    {

        [Parameter("Source", Group = "Data series")]
        public DataSeries Source { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 100000)]
        public double takeProfit { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 100000)]
        public double stopLoss { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 60)]
        public int fastPeriod { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 240)]
        public int slowPeriod { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 0.01)]
        public double lots { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 1)]
        public int maxOrder { get; set; }

        private ExponentialMovingAverage emaFast;
        private ExponentialMovingAverage emaSlow;

        protected override void OnBar()
        {
            // Put your core logic here
            emaFast = Indicators.ExponentialMovingAverage(Source, fastPeriod);
            emaSlow = Indicators.ExponentialMovingAverage(Source, slowPeriod);
            
            
            int currentBar = Bars.Count - 1;
            var positions = Positions.FindAll("Order");
      
                

                if (emaFast.Result.LastValue > emaSlow.Result.LastValue)
                {
                    Close(TradeType.Sell);
                    Open(TradeType.Buy, lots);
                }

                if (emaFast.Result.LastValue < emaSlow.Result.LastValue)
                {
                    Close(TradeType.Buy);
                    Open(TradeType.Sell, lots);
                }

        }

        private void Close(TradeType tradeType)
        {
            foreach (var position in Positions.FindAll("Order", SymbolName, tradeType))
                ClosePosition(position);
        }

        private void Open(TradeType tradeType, double lots)
        {
            var position = Positions.FindAll("Order", SymbolName, tradeType);
            var volumeInUnits = Symbol.QuantityToVolumeInUnits(lots);
            if (position == null || position.Length < maxOrder)
                ExecuteMarketOrder(tradeType, SymbolName, (double)volumeInUnits, "Order", stopLoss, takeProfit);
        }
    }
}

Parametri:

  • takeProfit: 10000 (non si utilizza)
  • stopLoss: 10000 (non si utilizza)
  • fastPeriod: 65
  • slowPeriod: 34
  • maxOrder: 1 (ordini aperti contemporaneamente)

Una strategia per sempre? – AlgoTrading

Ciao, oggi torno a parlarti di una strategia automatica che ho scritto e testato personalmente, siamo sempre a una strategia da utilizzare sempre. Sono Drilon e sono un programmatore con la passione per la finanza personale!

La strategia ha dato risultati veramente interessanti, utilizzabile per ogni tipologia di portafoglio.

Idea

L’idea di base è quella di una “toccata e fuga” poiché noi siamo dei piccoli pesci per il mercato, non possiamo immaginare di combattere gli squali. L’imitiamoci a prendere il nostro e stare tranquilli.

Attenzione però, non è scalping perché non si punta tanto in pochissimo tempo per poter guadagnare qualcosa.

L’idea è di prendere una piccola parte di un grande movimento, infatti l’obiettivo è quello di prendere 10/15 pips e fine.

Vedi questo grafico? Indica la probabilità di arrivare al target (lato sinistro asse delle Y) in un numero di candele (lato basso asse delle X). Quindi perchè puntare a fare 200 pips se statisticamente è provato che è molto difficile? Andiamo a fare operazioni quasi certe!

Quindi, tornando alla strategia, l’idea è di utilizzare un qualcosa che ci indichi il trend principale (Media Mobile Esponenziale) e qualcosa che ci indichi quando entrare a mercato e per quanto starci, il 100% di probabilità di arrivare a target non c’è! Utilizzerò lo Stochastic! Quindi avremo qualcosa del genere:

Come si opera?

Allora si entra a mercato quando le medie mobili esponenziali sono verso lo stesso trend e lo stochastic incrocia ed entra nella zona azzurra, con un piccolo dettaglio però, bisogna entrare a mercato solo se l’intreccio attuale dello stochastic è avvenuto seguendo il trend rispetto all’intreccio precedente.

Mi spiego meglio!

Esempio di operazione di SELL

Abbiamo le medie mobili esponenziali tutte tendenti verso il basso, entriamo nel punto 3 perché l’intreccio precedente dello stochastic è avvenuto nel punto 2 ed il prezzo nel punto 2 era maggiore rispetto al punto 3, quindi conferma il trend ribassista sul quale noi vogliamo puntare.

Nel punto 2 non si entra poiché c’è stato un intreccio precedente nel punto 1 che è avvenuto a un prezzo più basso, quindi nel punto 2 poteva esserci un’inversione (Poi è sceso ma è l’incertezza del mercato).

Se si guarda più indietro in realtà noi si sarebbe entrati nel punto 1 perché il precedente intreccio dello stochastic era a un prezzo più alto, ma questo era giusto per farti un esempio e capire la strategia.

Ma quando esco? L’obiettivo è 10 pips di target oppure quando lo stochastic arriva nella zona opposta alla nostra, nel caso del sell si esce quando lo stochastic arriva sotto i 20.

Stessa cosa, capovolta, per quanto riguarda il buy

Codice

Dopo aver fatto l’optimization questo è il risultato:

In 11 anni ha eseguito 181 ordini, di cui 170 andati a target e 11 chiusi in negativo!

Non male eh? Il profitto però, come vedi, non è altissimo, è di 228$ che in 11 anni fanno abbastanza schifo, però questo a noi ci serve solo come test per capire se la strategia funziona o no! Questo è stato fatto puntando sempre il minimo (0.01 lotti)

Vuoi sapere la cosa bella? Che ha un drawdown di soli 33$!

Quindi se hai un capitale di 100$ puoi già partire con questa strategia, se hai un capitale di 1k puoi aumentare i lotti e utilizzarne (0.1) e otterresti un guadagno di circa 2280$ rischiando 330$.

Quindi dipende anche dal budget personale!

Questi sono i parametri da utilizzare:

Poi comunque puoi sbizzarrirti come più credi, facendo altri test e altri parametri.

using System;
using System.Linq;
using cAlgo.API;
using cAlgo.API.Indicators;
using cAlgo.API.Internals;
using cAlgo.Indicators;

namespace cAlgo.Robots
{
    [Robot(TimeZone = TimeZones.UTC, AccessRights = AccessRights.None)]
    public class IIScalping : Robot
    {

        [Parameter("Source", Group = "Data series")]
        public DataSeries Source { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 10)]
        public double takeProfit { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 10)]
        public double stopLoss { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 8)]
        public int hourEnter { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 18)]
        public int hourExit { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 60)]
        public int fastPeriod { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 240)]
        public int slowPeriod { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 0.01)]
        public double lots { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 2)]
        public int multiplier { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 1)]
        public int maxOrder { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 8)]
        public int stochLength { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 3)]
        public int stochParams { get; set; }

        private ExponentialMovingAverage emaFast;
        private ExponentialMovingAverage emaSlow;
        private StochasticOscillator stoch;
        
        double stochLevel = 0.0;


        protected override void OnStart()
        {
            // Put your initialization logic here

        }

        protected override void OnBar()
        {
            // Put your core logic here
            emaFast = Indicators.ExponentialMovingAverage(Source, fastPeriod);
            emaSlow = Indicators.ExponentialMovingAverage(Source, slowPeriod);
            stoch = Indicators.StochasticOscillator(stochLength, stochParams, stochParams, MovingAverageType.Exponential);
            
            
            int currentBar = Bars.Count - 1;
            bool check = checkTime();
            var positions = Positions.FindAll("Order");
            if (check == true)
            {
                

                //Open(TradeType.Buy, lots);
                
                if(emaFast.Result.LastValue > emaSlow.Result.LastValue && stoch.PercentK[currentBar] > stoch.PercentD[currentBar] && stoch.PercentK[currentBar - 1] <= 20 && stochLevel == 0.0){
                    stochLevel = Bars.LastBar.Close;
                }
                
                if(emaFast.Result.LastValue < emaSlow.Result.LastValue && stoch.PercentK[currentBar] < stoch.PercentD[currentBar] && stoch.PercentK[currentBar - 1] >= 80 && stochLevel == 0.0){
                    stochLevel = Bars.LastBar.Close;
                }

                if (emaFast.Result.LastValue > emaSlow.Result.LastValue && stoch.PercentK[currentBar] > stoch.PercentD[currentBar] && stoch.PercentK[currentBar - 1] <= 20 && Bars.LastBar.Close > stochLevel)
                {
                    stochLevel = 0.0;
                    //stopLoss = (Bars[currentBar-1].Close - Bars[currentBar-1].Low)*100000;
                    Open(TradeType.Buy, lots);
                }

                if (emaFast.Result.LastValue < emaSlow.Result.LastValue && stoch.PercentK[currentBar] < stoch.PercentD[currentBar] && stoch.PercentK[currentBar - 1] >= 80 && Bars.LastBar.Close < stochLevel)
                {
                    stochLevel = 0.0;
                    //stopLoss = (Bars[currentBar-1].High - Bars[currentBar-1].Close)*100000;
                    Open(TradeType.Sell, lots);
                }

            }
            
            if(positions.Length>0 && (positions[0].TradeType == TradeType.Buy)){
                if(stoch.PercentK[currentBar] >= 80){
                    Close(TradeType.Buy);
                }
            }
            
            
            if(positions.Length>0 && (positions[0].TradeType == TradeType.Buy)){
                if(stoch.PercentK[currentBar] <= 20){
                    Close(TradeType.Sell);
                }
            }

        }

        protected override void OnStop()
        {
            // Put your deinitialization logic here
        }

        private bool checkTime()
        {
            DateTime date = Server.Time;
            if (date.Hour >= hourEnter && date.Hour <= hourExit)
            {
                return true;
            }
            else
            {
                return false;
            }
        }

        private void Close(TradeType tradeType)
        {
            foreach (var position in Positions.FindAll("Order", SymbolName, tradeType))
                ClosePosition(position);
        }

        private void Open(TradeType tradeType, double lots)
        {
            var position = Positions.FindAll("Order", SymbolName, tradeType);
            var volumeInUnits = Symbol.QuantityToVolumeInUnits(lots);
            if (position == null || position.Length < maxOrder)
                ExecuteMarketOrder(tradeType, SymbolName, volumeInUnits, "Order", stopLoss, takeProfit);
        }
    }


}

Questo è il broker che utilizzo: https://www.icmarkets.eu/en/

Questa è un’altra strategia: https://www.investoinvestigando.it/algotrading-macd-ema/