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Média móvel e supertrend de rastreamento de estratégia de stop loss

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-17 11:46:01
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Resumo

Esta estratégia usa médias móveis e o indicador de supertendência para determinar tendências de mercado, combinado com um mecanismo de rastreamento de stop loss, para projetar uma estratégia de negociação de stop loss de rastreamento. Quando o indicador de supertendência julga uma tendência de alta, se o preço de fechamento atravessa a média móvel de 14 períodos, vá longo; quando o indicador de supertendência julga uma tendência de queda, se o preço de fechamento atravessa a média móvel de 14 períodos, vá curto.

Princípio da estratégia

Esta estratégia utiliza três indicadores técnicos: média móvel, supertrend e stop loss de rastreamento.

Primeiro, calcule as médias móveis exponenciais de 14 períodos e 44 períodos. A média móvel de 14 períodos é usada para determinar tendências de curto prazo, enquanto a média móvel de 44 períodos é usada para determinar tendências de longo prazo.

Em segundo lugar, calcule o indicador de supertendência para julgar a tendência atual do mercado. O indicador de supertendência consiste no indicador positivo DI+ e no indicador negativo DI-. Quando o DI+ é maior que o DI-, é uma tendência de alta; quando o DI- é maior que o DI+, é uma tendência de baixa.

Finalmente, combine o sinal de média móvel e o julgamento da tendência do indicador de supertendência para gerar sinais de negociação. Quando o indicador de supertendência mostrar alta e o preço quebrar a média móvel de 14 períodos, vá longo; quando o indicador de supertendência mostrar baixa e o preço quebrar a média móvel de 14 períodos, vá curto. Depois de entrar no mercado, defina o ponto de stop loss perto da média móvel de 44 períodos para realizar o rastreamento stop loss.

Análise das vantagens

Esta estratégia combina as vantagens de três indicadores técnicos para fazer julgamentos precisos e parar perdas em tempo útil e tem as seguintes vantagens:

As médias móveis determinam tendências de curto e longo prazo, identificando com precisão os sinais.
O indicador de supertendência determina a principal direcção da tendência e reduz os falsos sinais.
O mecanismo de rastreamento das perdas de parada reduz as perdas de parada única e tem um bom efeito de perda de parada em geral.

Análise de riscos

Esta estratégia tem também alguns riscos:

Risco de ruptura fracassado Os preços podem recuar novamente depois de romper as médias móveis, perdendo o melhor ponto de entrada.
O rastreamento da perda de parada não pode evitar completamente as perdas e só pode controlar perdas individuais dentro de um certo intervalo.
Risco de otimização de parâmetros: configurações inadequadas de períodos de média móvel, parâmetros de supertendência, etc. afetarão a qualidade do sinal.

As soluções correspondentes são:

Use outros indicadores para filtrar sinais e melhorar a taxa de sucesso da fuga.
Otimizar os parâmetros de rastreamento de stop loss para definir o ponto de stop loss em posição razoável.
Teste e otimize os parâmetros para selecionar a melhor combinação de parâmetros.

Orientações de otimização

Esta estratégia pode também ser otimizada nas seguintes direcções:

Aumentar outros indicadores para filtrar sinais errados e melhorar a taxa de vitória da estratégia.
Otimizar os métodos de rastreamento de stop loss para tornar o stop loss mais inteligente e flexível.
Usar métodos de aprendizado de máquina para encontrar parâmetros mais ideais, por exemplo, algoritmos genéticos, aprendizado profundo e outros métodos para encontrar a combinação ideal de parâmetros.
Execute estratégias em prazos mais longos para evitar interferências de ruído de alta frequência.

Conclusão

Esta estratégia combina médias móveis, indicadores de supertrend e técnicas de rastreamento de stop loss para fazer julgamentos precisos e stop loss oportunos.

/*backtest
start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Santanu Strategy", overlay=true)

atrPeriod = input(3, "ATR Length")
factor = input.float(1, "Factor", step = 0.01)

[supertrend, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)

bodyMiddle = plot((open + close) / 2, display=display.none)
upTrend = plot(direction < 0 ? supertrend : na, "Up Trend", color = color.green, style=plot.style_linebr)
downTrend = plot(direction < 0? na : supertrend, "Down Trend", color = color.red, style=plot.style_linebr)

fill(bodyMiddle, upTrend, color.new(color.green, 90), fillgaps=false)
fill(bodyMiddle, downTrend, color.new(color.red, 90), fillgaps=false)

len = input.int(14, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
offset = input.int(title="Offset", defval=0, minval=-500, maxval=500)
out = ta.ema(src, len)

len44 = input.int(44, minval=1, title="Length")
out44 = ta.ema(src, len44)

isRising = ta.rising(out, 1)
isFalling = ta.falling(out, 1)

plotColor = color.black
if isRising
    plotColor := color.green
else if isFalling
    plotColor := color.red
    

plot(out, color=plotColor, title="MA", offset=offset)
plot(out44, color=color.blue, title="MA", offset=offset)

if direction < 0
    if close >= out
        //if low >= out44
        if isRising
            strategy.entry("Buy Now", strategy.long)

if direction > 0
    if close <= out
        //if high <= out44
        if isFalling
            strategy.entry("Sell Now", strategy.short)


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

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