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Estratégia de negociação de tendência de reversão da média do índice de ouro

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-07 11:03:20
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Resumo

A estratégia de negociação de tendência de reversão da média da proporção dourada identifica direções de tendência mais fortes usando indicadores de canal e médias móveis e abre posições na direção da tendência após o recuo dos preços para uma determinada proporção.

Estratégia lógica

Os principais indicadores desta estratégia incluem indicadores de canal, médias móveis e linhas de desencadeamento de retração.

  1. O indicador de canal é calculado a partir do mais alto máximo e do mais baixo mínimo para identificar o canal de preços.
  2. A média móvel é utilizada para determinar a direcção geral da tendência dos preços.
  3. A linha de desencadeamento do pullback abre então posições depois que os preços se recuperam do limite do canal por uma certa proporção.

Quando o preço toca o fundo do canal, a estratégia registra o ponto mais baixo como ponto de referência e define o sinal de venda.

Por outro lado, quando o preço atinge a parte superior do canal, a estratégia registra o ponto mais alto como ponto de referência e define o sinal de compra.

Por conseguinte, a lógica de negociação desta estratégia consiste em rastrear o canal de preços e intervir na tendência existente quando aparecem sinais de reversão.

Análise das vantagens

As principais vantagens desta estratégia são:

  1. Pode ter um bom desempenho em mercados de forte tendência.
  2. A agressividade de entrar em negociações pode ser ajustada através do parâmetro da taxa de recuperação.
  3. Um controlo razoável da retirada pode limitar as perdas de transacções individuais.

Especificamente, porque a estratégia abre principalmente posições em pontos de inversão de tendência, funciona melhor em mercados com maiores flutuações de preços e tendências mais óbvias. Além disso, ajustar o parâmetro da taxa de pullback pode controlar o nível de agressividade da estratégia para seguir tendências. Finalmente, o stop loss pode controlar muito bem a perda de uma única negociação.

Análise de riscos

Os principais riscos desta estratégia incluem igualmente:

  1. A estratégia é sensível às características de tendência dos instrumentos de negociação.
  2. A configuração inadequada da taxa de retração pode conduzir a uma agressividade excessiva ou a uma sobreconservação.
  3. O tempo de detenção de posições pode ser demasiado longo, o risco overnight necessita de atenção.

Especificamente, se o instrumento de negociação usado na estratégia tiver uma tendência mais fraca e uma flutuação menor, o desempenho pode ser comprometido. Além disso, uma taxa de recuperação muito grande ou muito pequena afetará o desempenho da estratégia. Finalmente, como o período de tempo de detenção da posição da estratégia pode ser mais longo, o controle de risco overnight também precisa de atenção.

Para evitar os riscos acima mencionados, considere otimizar os seguintes aspectos:

  1. Selecionar instrumentos de negociação com características de tendência mais óbvias.
  2. Ajustar o parâmetro da proporção de retração para encontrar a melhor combinação de parâmetros.
  3. Definição de lucros de saída para controlar razoavelmente o tempo de retenção.

Conclusão

A estratégia de negociação de tendência de reversão média do índice de ouro julga as tendências de preços e os sinais de retração através de indicadores simples, abre posições para rastrear tendências em mercados fortes e pertence a um sistema de tendência típico.


/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//
// A port of the TradeStation EasyLanguage code for a mean-revision strategy described at
//     http://traders.com/Documentation/FEEDbk_docs/2017/01/TradersTips.html
//
// "In “Mean-Reversion Swing Trading,” which appeared in the December 2016 issue of STOCKS & COMMODITIES, author Ken Calhoun
//  describes a trading methodology where the trader attempts to enter an existing trend after there has been a pullback. 
//  He suggests looking for 50% pullbacks in strong trends and waiting for price to move back in the direction of the trend
//  before entering the trade."
//
//  See Also:
//    - 9 Mistakes Quants Make that Cause Backtests to Lie (https://blog.quantopian.com/9-mistakes-quants-make-that-cause-backtests-to-lie-by-tucker-balch-ph-d/)
//    - When Backtests Meet Reality (http://financial-hacker.com/Backtest.pdf)
//    - Why MT4 backtesting does not work (http://www.stevehopwoodforex.com/phpBB3/viewtopic.php?f=28&t=4020)
//
// 
// -----------------------------------------------------------------------------
// Copyright 2018 sherwind
//
// This program is free software: you can redistribute it and/or modify
// it under the terms of the GNU General Public License as published by
// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
// any later version.
//
// This program is distributed in the hope that it will be useful,
// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
// GNU General Public License for more details.
// 
// The GNU General Public License can be found here
// <http://www.gnu.org/licenses/>.
//
// -----------------------------------------------------------------------------
//

strategy("Mean-Reversion Swing Trading Strategy v1", shorttitle="MRST Strategy v1", overlay=true)
channel_len  = input(defval=20, title="Channel Period", minval=1)
pullback_pct = input(defval=0.5, title="Percent Pull Back Trigger", minval=0.01, maxval=1, step=0.01)
trend_filter_len = input(defval=50, title="Trend MA Period", minval=1)


upper_band = highest(high, channel_len)
lower_band = lowest(low, channel_len)
trend      = sma(close, trend_filter_len)

low_ref  = 0.0
low_ref  :=  nz(low_ref[1])
high_ref = 0.0
high_ref := nz(high_ref[1])
long_ok  = false
long_ok  := nz(long_ok[1])
short_ok = false
short_ok := nz(short_ok[1])
long_ok2 = false
long_ok2  := nz(long_ok2[1])

if (low == lower_band)
    low_ref  := low
    long_ok  := false
    short_ok := true
    long_ok2 := false

if (high == upper_band)
    high_ref := high
    long_ok  := true
    short_ok := false
    long_ok2  := true

// Pull Back Level
trigger = long_ok2 ? high_ref - pullback_pct * (high_ref - low_ref) : low_ref + pullback_pct * (high_ref - low_ref)

plot(upper_band, title="Upper Band", color=long_ok2?green:red)
plot(lower_band, title="Lower Band", color=long_ok2?green:red)
plot(trigger, title="Trigger", color=purple)
plot(trend, title="Trend", color=orange)

enter_long = long_ok[1] and long_ok and crossover(close, trigger) and close > trend and strategy.position_size <= 0
enter_short = short_ok[1] and short_ok and crossunder(close, trigger) and close < trend and strategy.position_size >= 0

if (enter_long)
    long_ok := false
    strategy.entry("pullback-long", strategy.long, stop=close, comment="pullback-long")
else
    strategy.cancel("pullback-long")

if (enter_short)
	short_ok := false
    strategy.entry("pullback-short", strategy.short, stop=close, comment="pullback-short")
else
    strategy.cancel("pullback-short")

strategy.exit("exit-long", "pullback-long", limit=upper_band, stop=lower_band)
strategy.exit("exit-short", "pullback-short", limit=lower_band, stop=upper_band)


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