Esta estratégia combina os indicadores de média móvel exponencial dupla (DEMA) e de filtro de passagem de banda (BPF) para implementar a filtragem dupla das compras de ruptura e das sobrecompras de sobrevenda, formando sinais de negociação estáveis e buscando a máxima rentabilidade.
A estratégia consiste em duas sub-estratégias:
Estratégia da DEMA
Ele usa as médias móveis exponenciais duplas de 2 dias e 20 dias para gerar sinais de compra de cruz de ouro e venda de cruz morta.
Estratégia BPF
O indicador BPF combina transformações matemáticas para detectar os componentes cíclicos nos preços e forma zonas de sobrecompra e sobrevenda dentro de um determinado período para gerar sinais de negociação.
A combinação dos dois fornece uma verificação mais forte da tendência e dos fatores cíclicos quando surgem sinais de compra/venda simultâneos.
A maior vantagem desta estratégia é a filtragem de indicadores duplos que torna os sinais mais estáveis e confiáveis. DEMA suaviza os preços e identifica direções de tendência; BPF reconhece características cíclicas e determina zonas de sobrecompra e sobrevenda. A validação cruzada entre os dois pode reduzir muito os falsos sinais causados pelo ruído dos preços e ajustes cíclicos.
Além disso, a estratégia em si tem uma frequência de negociação pouco frequente, evitando custos excessivos de capital e comissões de excesso de negociação.
O maior risco desta estratégia é o julgamento incorreto dos estados do mercado. É propenso a sinais errados em mercados variados e pode sofrer grandes perdas de parada quando as tendências se revertem. Além disso, as configurações dos parâmetros também podem afetar consideravelmente o desempenho da estratégia.
Para lidar com esses riscos, métodos como a otimização dos parâmetros do indicador, a definição de stop losses / take profits, a combinação de outros indicadores etc. podem ser adotados para controle e melhorias.
A estratégia pode ser otimizada nos seguintes aspectos:
Optimização do ciclo de tempo. Teste diferentes configurações de parâmetros DEMA e BPF para determinar as combinações de períodos ideais.
Adicionar configurações de stop loss/take profit. Definir razoavelmente as amplitudes de stop loss para evitar a ampliação de perdas; tirar lucros adequadamente para bloquear ganhos parciais.
Adicionar outros filtros de indicadores, tais como Volume, MACD etc. para evitar sinais enganosos de alto volume de desdobramento e posicionamento.
Optimização adaptativa de parâmetros: tornar os parâmetros DEMA e BPF adaptáveis com base nas últimas condições de mercado para manter a atualidade do indicador.
A estratégia integra os pontos fortes dos indicadores duplos EMA e BPF com filtragem dupla para melhorar a qualidade do sinal e buscar lucros estáveis de médio a longo prazo. Os riscos vêm principalmente de julgamentos errôneos da condição do mercado e ajuste inadequado dos parâmetros. Métodos como validação de múltiplos indicadores e otimização dinâmica de parâmetros podem tornar a estratégia mais elástica e adaptável para maior custo-eficácia.
/*backtest start: 2023-01-10 00:00:00 end: 2024-01-16 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 //////////////////////////////////////////////////////////// // Copyright by HPotter v1.0 05/04/2022 // This is combo strategies for get a cumulative signal. // // First strategy // This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov // Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met. // // Second strategy // The related article is copyrighted material from // Stocks & Commodities Mar 2010 // // // WARNING: // - For purpose educate only // - This script to change bars colors. //////////////////////////////////////////////////////////// EMA20(Length) => pos = 0.0 xPrice = close xXA = ta.ema(xPrice, Length) nHH = math.max(high, high[1]) nLL = math.min(low, low[1]) nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0) pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1 pos BPF(Length,Delta,SellZone,BuyZone) => pos = 0.0 xPrice = hl2 beta = math.cos(3.14 * (360 / Length) / 180) gamma = 1 / math.cos(3.14 * (720 * Delta / Length) / 180) alpha = gamma - math.sqrt(gamma * gamma - 1) BP = 0.0 BP := 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(BP[1]) - alpha * nz(BP[2]) pos:= BP > SellZone ? 1 : BP <= BuyZone? -1 : nz(pos[1], 0) pos strategy(title='Combo 2/20 EMA & Bandpass Filter', shorttitle='Combo', overlay=true) var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●' Length = input.int(14, minval=1, group=I1) var I2 = '●═════ Bandpass Filter ═════●' LengthBPF = input.int(20, minval=1, group=I2) Delta = input(0.5, group=I2) SellZone = input.float(5, step = 0.01, group=I2) BuyZone = input.float(-5, step = 0.01, group=I2) var misc = '●═════ MISC ═════●' reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc) var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●' d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader) m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader) y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader) StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false posEMA20 = EMA20(Length) prePosBPF = BPF(LengthBPF,Delta,SellZone,BuyZone) iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosBPF == -1 and StartTrade ? -1 : 0 pos = posEMA20 == 1 and prePosBPF == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1 iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2 if possig == 1 strategy.entry('Long', strategy.long) if possig == -1 strategy.entry('Short', strategy.short) if possig == 0 strategy.close_all() barcolor(possig == -1 ? #b50404 : possig == 1 ? #079605 : #0536b3)