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  2. O valor da posição em risco é o valor da posição em risco da posição em risco.

O valor da posição em risco é o valor da posição em risco da posição em risco.

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-18 16:08:26
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Resumo

A estratégia é chamada de London Session SMA Cross ETH Reversal Trading Strategy. A ideia principal desta estratégia é utilizar a alta liquidez durante a sessão de Londres, combinada com os sinais de cruz de ouro e cruz morta das linhas SMA, para realizar negociações de reversão no principal par de negociação de moeda digital ETH/USDT.

Princípio da estratégia

A lógica central desta estratégia é primeiro determinar as horas de negociação da sessão de Londres, depois calcular a linha SMA de um determinado ciclo e, finalmente, julgar se o preço tem cruz de ouro ou cruz morta com a SMA durante a sessão de Londres. Especificamente, a estratégia define primeiro o horário de início e fim da sessão de Londres e, em seguida, define o parâmetro de comprimento da linha SMA para 50 períodos. Nesta base, a estratégia usa a função ta.sma para calcular a linha SMA de 50 períodos. Em seguida, a estratégia julga se o preço atual está na sessão de Londres e dentro do intervalo de tempo de backtesting. Se essas duas condições forem atendidas, use as funções ta.crossover e ta.crosstest para determinar se o preço e a linha de ouro têm uma cruz de ouro ou uma cruz morta. Quando uma cruz de ouro ocorre, vá longo; quando uma cruz morta ocorre, vá curto.

A principal vantagem desta estratégia é que utiliza a alta liquidez da sessão de Londres para negociação, o que pode obter melhores oportunidades de entrada. Ao mesmo tempo, os sinais de cruz de ouro e cruz morta da linha SMA são sinais de indicador técnico clássico e eficaz. Portanto, essa combinação pode filtrar sinais falsos até certo ponto e melhorar a estabilidade e lucratividade da estratégia.

Vantagens da estratégia

  1. Aproveitar a elevada liquidez da sessão de Londres para obter melhores oportunidades de entrada
  2. A cruz de ouro e a cruz morta das linhas SMA são sinais técnicos clássicos e eficazes
  3. A utilização combinada pode melhorar a qualidade do sinal e filtrar falsos sinais
  4. Adotar um método de negociação de reversão, adequado para negociação a curto prazo
  5. Alta utilização de capital, os lucros podem ser amplificados através de alavancagem

Riscos e soluções

A estratégia apresenta igualmente alguns riscos, nomeadamente:

  1. Os sinais de cruz de ouro e cruz morta podem ser frequentemente atingidos em um mercado de tendências
  2. A configuração inadequada do período SMA pode gerar muitos sinais falsos
  3. A negociação de reversão é propensa a ficar presa em mercados limitados ao intervalo

Os seguintes métodos podem ser utilizados para controlar e eliminar estes riscos:

  1. Incorporar indicadores de tendência a evitar durante a consolidação da tendência
  2. Otimizar os parâmetros da SMA para encontrar o melhor ciclo de negociação
  3. Configurar perda de parada para controlar perda única

Orientações de otimização

Os seguintes aspectos da estratégia podem ser otimizados:

  1. Outros indicadores podem ser introduzidos para combinação, tais como RSI, KD, etc., para formar regras de filtragem de múltiplos indicadores para melhorar a qualidade do sinal
  2. O parâmetro do ciclo da linha SMA pode ser otimizado para encontrar o melhor ciclo de negociação
  3. As médias móveis de ciclo de tempo mais longo podem ser introduzidas com base na SMA para formar combinações cruzadas de médias móveis múltiplas
  4. Otimizar as sessões de negociação para testar quais as sessões de melhor desempenho
  5. Introduzir algoritmos de aprendizagem de máquina para treinar e filtrar sinais

Conclusão

Em geral, esta estratégia realiza uma estratégia de reversão de curto prazo relativamente simples e prática através da negociação em sessões de alta liquidez e combinando indicador técnico clássico de cruzes médias móveis. As vantagens desta estratégia incluem alta utilização de capital, indicadores técnicos simples e fácil implementação.

/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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

// Define London session times
london_session_start_hour = 6
london_session_start_minute = 59
london_session_end_hour = 15
london_session_end_minute = 59

// Define SMA input parameters
sma_length = input.int(50, title="SMA Length")
sma_source = input.source(close, title="SMA Source")

// Calculate SMA
sma = ta.sma(sma_source, sma_length)

// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)

// Define backtesting time range
start_date = timestamp(2021, 1, 1, 0, 0)
end_date = timenow

// Filter for London session and backtesting time range
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp
in_backtesting_range = time >= start_date and time <= end_date

// Long condition: Close price crosses above SMA during London session
long_condition = ta.crossover(close, sma)

// Short condition: Close price crosses below SMA during London session
short_condition = ta.crossunder(close, sma)

// Plot SMA for reference
plot(sma, title="SMA", color=color.blue)

// Strategy entries and exits
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
Mais.

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