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A média do custo em dólar após a estratégia de tendência de baixa

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-17 17:57:58
Tags:

Dollar Cost Averaging After Downtrend Strategy

Resumo

A ideia principal desta estratégia consiste em acompanhar regularmente os preços médios baixos após o fim das quedas de curto prazo, especificamente, a estratégia identificará o fim de uma queda de curto prazo no final de cada mês, de modo a adicionar posições regularmente; ao mesmo tempo, limpar posições quando a última linha K fechar.

Princípio da estratégia

Julgamento do sinal de localização regular: após 24*30 linhas K (que representam um mês), determina-se que o ponto de localização regular foi atingido e o primeiro sinal é emitido.
Quando ocorre uma divergência do MACD e o MACD desce abaixo da linha de sinal, determina-se que o declínio de curto prazo terminou.
Regras de entrada: quando o sinal de rastreamento regular e o sinal de fim de queda de curto prazo são acionados ao mesmo tempo, um sinal de rastreamento é liberado e as posições longas são abertas.
Regras de saída: quando a última linha K se fechar, limpar todas as posições.

O que precede é o fluxo de negociação básica e princípios da estratégia.\(1000 por mês em backtests, que serão ampliados para 33 meses, ou seja, um investimento total de33,000.

Análise das vantagens

A maior vantagem desta estratégia é que pode regularmente construir posições em níveis baixos. De uma perspectiva de longo prazo, pode obter um preço de custo médio relativamente acessível para gerar altos retornos. Além disso, usar o indicador MACD para identificar pontos de compra de curto prazo também é bastante confiável e claro, o que pode evitar entrar em um beco sem saída até certo ponto, e isso também pode evitar perdas até certo ponto.

Em geral, trata-se de uma estratégia de média de custos que é mais adequada para os detentores a médio e longo prazo que compram regularmente lotes para obter retornos satisfatórios.

Riscos e soluções

O principal risco da estratégia é a incapacidade de determinar com precisão o fim do declínio a curto prazo. O julgamento do indicador MACD do fim do declínio pode atrasar-se, o que levará ao fracasso de entrar no ponto ideal. Além disso, o investimento disperso de fundos também aumenta os custos operacionais.

Considere adicionar mais indicadores para determinar tendências, como Bandas de Bollinger, KDJ, etc. Esses indicadores podem antecipar o tempo de reversão com antecedência. Ao mesmo tempo, a quantidade de fundos investidos a cada mês pode ser otimizada para reduzir o impacto dos custos operacionais nos retornos.

Orientações de otimização

A estratégia pode ser melhorada nas seguintes direcções:

Otimizar o ciclo de acompanhamento regular, como o acompanhamento uma vez a cada dois meses, para reduzir o problema da troca excessivamente frequente.
Incorporar mais indicadores para determinar o fim de um declínio a curto prazo, aproximando o ponto de entrada do ponto mais baixo.
Otimizar a quantidade de fundos investidos a cada mês para encontrar a configuração ideal.
Tente incorporar estratégias de stop loss para evitar perdas excessivas quando os preços caem muito.
Teste o impacto dos diferentes períodos de detenção nos rendimentos para encontrar os dias de detenção ideais.

Resumo

A ideia geral desta média de custo em dólares após uma estratégia de tendência de queda é clara e fácil de entender. Combinando o reabastecimento regular e o julgamento de curto prazo, pode obter um preço de custo médio mais acessível. As participações de médio e longo prazo desta estratégia podem gerar retornos estáveis e são adequadas para investidores que buscam valor de investimento de longo prazo. Ao mesmo tempo, existem algumas direções que podem ser otimizadas para melhorar ainda mais a estratégia para que seu desempenho possa subir um nível.

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © BHD_Trade_Bot

// @version=5
strategy(
 shorttitle            = 'DCA After Downtrend v2',
 title                 = 'DCA After Downtrend v2 (by BHD_Trade_Bot)',
 overlay               = true,
 calc_on_every_tick    = false,
 calc_on_order_fills   = false,
 use_bar_magnifier     = false,
 pyramiding            = 1000,
 initial_capital       = 0,
 default_qty_type      = strategy.cash,
 default_qty_value     = 1000,
 commission_type       = strategy.commission.percent,
 commission_value      = 1.1)



// Backtest Time Period
start_year   = input(title='Start year'   ,defval=2017)
start_month  = input(title='Start month'  ,defval=1)
start_day    = input(title='Start day'    ,defval=1)
start_time   = timestamp(start_year, start_month, start_day, 00, 00)

end_year     = input(title='end year'     ,defval=2050)
end_month    = input(title='end month'    ,defval=1)
end_day      = input(title='end day'      ,defval=1)
end_time     = timestamp(end_year, end_month, end_day, 23, 59)

window() => time >= start_time and time <= end_time ? true : false
h1_last_bar = (math.min(end_time, timenow) - time)/1000/60/60 < 2



// EMA
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// EMA_CD
emacd = ema50 - ema200
emacd_signal = ta.ema(emacd, 20)
hist = emacd - emacd_signal

// BHD Unit
bhd_unit = ta.rma(high - low, 200) * 2
bhd_upper = ema200 + bhd_unit
bhd_upper2 = ema200 + bhd_unit * 2
bhd_upper3 = ema200 + bhd_unit * 3
bhd_upper4 = ema200 + bhd_unit * 4
bhd_upper5 = ema200 + bhd_unit * 5

bhd_lower = ema200 - bhd_unit
bhd_lower2 = ema200 - bhd_unit * 2
bhd_lower3 = ema200 - bhd_unit * 3
bhd_lower4 = ema200 - bhd_unit * 4
bhd_lower5 = ema200 - bhd_unit * 5

// Count n candles after x long entries
var int nPastCandles = 0
var int entryNumber = 0
if window()
    nPastCandles := nPastCandles + 1



// ENTRY CONDITIONS

// 24 * 30 per month
entry_condition1 = nPastCandles > entryNumber * 24 * 30

// End of downtrend
entry_condition2 = emacd < 0 and hist < 0 and hist > hist[2]

ENTRY_CONDITIONS = entry_condition1 and entry_condition2


if ENTRY_CONDITIONS
    entryNumber := entryNumber + 1
    entryId = 'Long ' + str.tostring(entryNumber)
    strategy.entry(entryId, strategy.long)
    
    

// CLOSE CONDITIONS

// Last bar
CLOSE_CONDITIONS = barstate.islast or h1_last_bar

if CLOSE_CONDITIONS
    strategy.close_all()



// Draw
colorRange(src) =>
    if src > bhd_upper5
        color.rgb(255,0,0)
    else if src > bhd_upper4
        color.rgb(255,150,0)
    else if src > bhd_upper3
        color.rgb(255,200,0)
    else if src > bhd_upper2
        color.rgb(100,255,0)
    else if src > bhd_upper
        color.rgb(0,255,100)
    else if src > ema200
        color.rgb(0,255,150)
    else if src > bhd_lower
        color.rgb(0,200,255)
    else if src > bhd_lower2
        color.rgb(0,150,255)
    else if src > bhd_lower3
        color.rgb(0,100,255)
    else if src > bhd_lower4
        color.rgb(0,50,255)
    else
        color.rgb(0,0,255)
        
bhd_upper_line = plot(bhd_upper, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_upper_line2 = plot(bhd_upper2, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_upper_line3 = plot(bhd_upper3, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_upper_line4 = plot(bhd_upper4, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_upper_line5 = plot(bhd_upper5, color=color.new(color.teal, 90))

bhd_lower_line = plot(bhd_lower, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_lower_line2 = plot(bhd_lower2, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_lower_line3 = plot(bhd_lower3, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_lower_line4 = plot(bhd_lower4, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_lower_line5 = plot(bhd_lower5, color=color.new(color.teal, 90))
// fill(bhd_upper_line5, bhd_lower_line5, color=color.new(color.teal, 95))

plot(ema50, color=color.orange, linewidth=3)
plot(ema200, color=color.teal, linewidth=3)
plot(close, color=color.teal, linewidth=1)
plot(close, color=colorRange(close), linewidth=3, style=plot.style_circles)

Mais.