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Tendência da média móvel tripla seguindo a estratégia

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-01 11:02:17
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Resumo

Esta estratégia combina o conceito de negociação de tartarugas com a análise de fase de Niko Bakker, usando três médias móveis de diferentes ciclos para determinar a direção da tendência para seguir a tendência.

Estratégia lógica

Calcule três médias móveis de diferentes ciclos: o período médio móvel rápido é de 8 dias, o período médio médio móvel é de 21 dias e o período médio móvel lento é de 55 dias.
Determinar as condições de entrada: quando a média móvel rápida cruzar acima da média móvel média e as três médias móveis estiverem em tendência ascendente, fazer o longo; quando a média móvel rápida cruzar abaixo da média móvel média e as três médias móveis estiverem em tendência descendente, fazer o curto.
Determinar as condições de saída: fechar posições quando a média móvel rápida cruza a média móvel média na direção oposta.
Dimensão de posição: usar dimensionamento de posição fixo, abrir 1 contrato de cada vez.

Análise das vantagens

O uso de três médias móveis ajuda a determinar a direção da tendência e evitar falhas.
Seguindo a tendência para o potencial de lucro.
A utilização de médias móveis resulta em lucros estáveis e em reduções relativamente baixas.
A estratégia de stop loss controlada reduz a probabilidade de grandes perdas.

Análise de riscos

São propensos a pequenas perdas, reduzindo a eficiência dos lucros.
As médias móveis estão atrasadas e podem perder os pontos de inversão da tendência.
O dimensionamento das posições fixas não pode controlar de forma eficaz os riscos, podendo causar uma chamada de margem durante uma flutuação significativa do mercado.
A otimização inadequada dos parâmetros leva a excesso de negociação, aumentando os custos de negociação e o deslizamento.

Optimização

Otimizar os períodos de média móvel para se adequarem às características do instrumento de negociação.
Utilize o ATR para ajustar dinamicamente o dimensionamento da posição.
Adicione estratégia de stop loss.
Incorporar indicadores de volume de negociação para determinar a fiabilidade das tendências.

Resumo

Esta estratégia integra indicadores técnicos tradicionais e a filosofia da negociação de tartarugas, usando três médias móveis para rastrear tendências. Com a otimização adequada dos parâmetros, pode alcançar uma boa lucratividade. Mas também tem alguns riscos. Stop loss, dimensionamento de posição e outras medidas precisam ser utilizadas para controlar riscos e obter lucros constantes a longo prazo a partir desta estratégia quantitativa de negociação.

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// LOVE JOY PEACE PATIENCE KINDNESS GOODNESS FAITHFULNESS GENTLENESS SELF-CONTROL 
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © JoshuaMcGowan

//@version=4

// 1. Define strategy settings
strategy(title="Triple Moving Average", overlay=true,
     pyramiding=0, initial_capital=1000,
     commission_type=strategy.commission.cash_per_order,
     commission_value=4, slippage=2)
     
fastMALen = input(title="Fast MA Length", type=input.integer, defval=8)
medMALen  = input(title="Medium MA Length", type=input.integer, defval=21)
slowMALen = input(title="Slow MA Length", type=input.integer, defval=55)

//endMonth = input(title="End Month Backtest", type=input.integer, defval=11)
//endYear  = input(title="End Year Backtest", type=input.integer, defval=2019)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 12, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear  = input(defval = 2016, title = "From Year", minval = 2017)
ToMonth   = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true

usePosSize = input(title="Use Position Sizing?", type=input.bool, defval=true)
riskPerc   = input(title="Risk %", type=input.float, defval=0.5, step=0.25)

// 2. Calculate strategy values
fastMA = sma(close, fastMALen)
medMA  = sma(close, medMALen)
slowMA = sma(close, slowMALen)

//Position Sizing
riskEquity  = (riskPerc / 100) * strategy.equity
atrCurrency = (atr(20) * syminfo.pointvalue)
posSize     = usePosSize ? floor(riskEquity / atrCurrency) : 1

//Backtest Window
//tradeWindow = (time <= timestamp(endYear, endMonth, 1, 0, 0))

// 3. Determine long trading conditions
enterLong = crossover(fastMA, medMA) and
     (fastMA > slowMA) and (medMA > slowMA) and
     window() 

exitLong = crossunder(fastMA, medMA)

// 4. Code short trading conditions
enterShort = crossunder(fastMA, medMA) and
     (fastMA < slowMA) and (medMA < slowMA) and
     window() 

exitShort = crossover(fastMA, medMA)

// 5. Output strategy data
plot(series=fastMA, color=color.green, title="Fast MA")
plot(series=medMA, color=color.purple, title="Medium MA")
plot(series=slowMA, color=color.red, title="Slow MA",
     linewidth=2)
     
bgColour =
     enterLong and (strategy.position_size < 1) ? color.green :
     enterShort and (strategy.position_size > -1) ? color.red :
     exitLong and (strategy.position_size > 0) ? color.lime :
     exitShort and (strategy.position_size < 0) ? color.orange :
     na

bgcolor(color=bgColour, transp=85)

// 6. Submit entry orders
if (enterLong)
    strategy.entry(id="EL", long=true, qty=1)

if (enterShort)
    strategy.entry(id="ES", long=false, qty=1)

// 7. Submit exit orders
strategy.close_all(when=exitLong and
     (strategy.position_size > 0))
strategy.close_all(when=exitShort and
     (strategy.position_size < 0))

strategy.close_all(when=not window())

//END

Mais.