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.
Os principais indicadores desta estratégia incluem indicadores de canal, médias móveis e linhas de desencadeamento de retração.
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.
As principais vantagens desta estratégia são:
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.
Os principais riscos desta estratégia incluem igualmente:
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:
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)