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Super Trend LSMA Estratégia de longo prazo

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-18 10:43:14
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Resumo

A Super Trend LSMA Long Strategy é uma estratégia longa que combina o indicador Super Trend com a média móvel LSMA.

Estratégia lógica

As regras de negociação desta estratégia são as seguintes:

Quando o indicador Super Trend dar um sinal longo e o preço de fechamento estiver acima da média móvel do LSMA, vá longo.

Quando o indicador Super Trend dar um sinal curto, feche a posição longa.

Isto é, a Super Tendência é utilizada para determinar a direção geral da tendência, enquanto a LSMA é utilizada para determinar pontos de entrada específicos.

Análise das vantagens

Esta estratégia combina a tendência seguindo com médias móveis. Pode capturar a grande tendência e usar a média móvel para filtrar sinais falsos, evitando assim ficar preso. Em comparação com o uso de apenas um único indicador de tendência ou média móvel, tem melhor controle de risco.

Além disso, a própria Super Tendência tem algum atraso. Combinado com a característica de suavização do LSMA, ele pode efetivamente filtrar o ruído do mercado e evitar ser enganado por falsas rupturas.

Análise de riscos

O maior risco desta estratégia é a incapacidade de determinar com precisão os pontos de reversão da tendência. Devido ao atraso da Super Trend e LSMA, as perdas podem ser ampliadas quando a tendência muda.

Além disso, as configurações de parâmetros também afetam o desempenho da estratégia. Se os parâmetros ATR ou os parâmetros do fator forem definidos incorretamente, a eficácia da Super Tendência será comprometida. Se o período LSMA for definido muito curto, o efeito de filtragem será pobre e será vulnerável ao ruído. Portanto, a otimização de parâmetros é crucial.

Orientações de otimização

Esta estratégia pode ser otimizada nos seguintes aspectos:

Usar algoritmos de aprendizagem de máquina para otimizar automaticamente parâmetros para se adequarem melhor a diferentes ambientes de mercado.
Adicionar mecanismos de stop loss. Liquidação obrigatória quando as perdas atingirem um nível de stop loss pré-estabelecido.
Adicionar módulo de gestão de posições: aumentar as posições adequadamente quando se formam tendências importantes e reduzir as posições quando as tendências terminam.
Adicionar mais indicadores de filtragem, tais como indicadores de volatilidade, indicadores de volume, etc., para evitar riscos de reversão da tendência.
Use modelos de aprendizagem profunda em vez de simples Super Tendências para julgar tendências, tornando a determinação de tendências mais inteligente.

Conclusão

A Super Trend LSMA Long Strategy integra as vantagens dos indicadores de rastreamento de tendências e indicadores de média móvel. Pode capturar o quadro geral em períodos de tempo mais longos e usar médias móveis para filtrar o ruído. Com otimização de parâmetros, mecanismos de stop loss, módulos de controle de risco mais fortes, a lucratividade e as capacidades de controle de risco desta estratégia podem ser ainda melhoradas, tornando-se uma estratégia quantitativa muito prática.

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "Supertrend LSMA long Strategy", overlay = true,  pyramiding=1,initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1)


atrPeriod = input(14, "ATR Length")
factor = input(3, "Factor")

//Time
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

//LSMA
lengthx = input(title="Length LSMA", type=input.integer, defval=101)
offset = 0//input(title="Offset", type=input.integer, defval=0)
src = input(close, title="Source")
lsma = linreg(src, lengthx, offset)



[_, direction] = supertrend(factor, atrPeriod)

if(time_cond)
    if change(direction) < 0 and close > lsma
        strategy.entry("long", strategy.long)
    
    if change(direction) > 0 //and close < lsma
        strategy.close("long")
        //strategy.entry("short", strategy.short)

//strategy.close("long",when=close<lsma)
//strategy.close("short",when=change(direction) < 0 )

    
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

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