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Tendência cruzada média móvel de acordo com a estratégia

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-05 14:12:27
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Resumo

A estratégia Moving Average Crossover Trend Following é uma estratégia quantitativa de negociação que rastreia as tendências do mercado.

Estratégia lógica

O princípio central desta estratégia é julgar as tendências do mercado usando médias móveis exponenciais (EMA) com diferentes parâmetros. A estratégia define uma EMA rápida e uma EMA lenta. Quando a EMA rápida cruza acima da EMA lenta, indica uma reversão de tendência de alta no mercado. Quando a EMA rápida cruza abaixo da EMA lenta, indica uma reversão de tendência de baixa.

Em cruzes ascendentes, a estratégia abrirá posições longas. Em cruzes descendentes, a estratégia abrirá posições curtas. A estratégia manterá sua posição até que o take profit ou o stop loss seja ativado, ou uma cruzação na direção oposta ocorra novamente.

Análise das vantagens

A estratégia apresenta as seguintes vantagens:

  1. A lógica da estratégia é simples e clara, fácil de compreender e implementar, adequada para iniciantes;
  2. A utilização de EMAs para suavizar os preços pode filtrar eficazmente o ruído do mercado e identificar tendências;
  3. Os parâmetros podem ser ajustados de forma flexível para se adaptarem a mercados com ciclos diferentes;
  4. A estratégia pode ser alargada a versões com vários prazos para melhorar a estabilidade.

Análise de riscos

A estratégia apresenta também alguns riscos:

  1. Em mercados variáveis, podem ocorrer múltiplas perdas de parada, afetando a rentabilidade;
  2. Não pode identificar de forma eficaz os tipos de tendências (bullish ou bearish), que podem conduzir a perdas graves;
  3. A configuração inadequada dos parâmetros da EMA pode levar a excesso de negociação ou atrasos de detecção.

Para mitigar os riscos, considerar a combinação de outros indicadores para determinar tipos de tendência ou definir rácios de stop loss mais amplos.

Orientações de otimização

A estratégia pode também ser otimizada nos seguintes aspectos:

  1. Aumentar o julgamento dos tipos de tendência para evitar a abertura de posições contrárias à tendência;
  2. Adicionar juízos de vários prazos para melhorar a qualidade do sinal;
  3. Ajustar dinamicamente as taxas de stop loss e take profit para otimizar os pontos de saída;
  4. Combine outros indicadores para filtrar transacções erradas.

Conclusão

Em resumo, a Moving Average Crossover Trend Following Strategy é uma estratégia de negociação de tendências simples e prática. As idéias centrais da estratégia são claras e fáceis de implementar, e também há espaço para otimização.


/*backtest
start: 2024-01-28 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Zhukov trade', overlay=true, calc_on_every_tick=true, currency=currency.USD)

// INPUT:

// Options to enter fast and slow Exponential Moving Average (EMA) values
emaFast = input.int(title='Fast EMA', defval=10, minval=1, maxval=9999)
emaSlow = input.int(title='Slow EMA', defval=20, minval=1, maxval=9999)

// Option to select trade directions
tradeDirection = input.string(title='Trade Direction', options=['Long', 'Short', 'Both'], defval='Both')

// Options that configure the backtest date range
startDate = input(title='Start Date', defval=timestamp('01 Jan 2023 00:00'))
endDate = input(title='End Date', defval=timestamp('31 Dec 2030 23:59'))

// Set take profit and stop loss percentages
take_profit_percent = input(1.0, title ="Take Profit Percent") / 100.0
stop_loss_percent = input(1.0, title ="Stop Loss Percent") / 100.0

// CALCULATIONS:

// Use the built-in function to calculate two EMA lines
fastEMA = ta.ema(close, emaFast)
slowEMA = ta.ema(close, emaSlow)
emapos = ta.ema(close, 200)

// PLOT:

// Draw the EMA lines on the chart
plot(series=fastEMA, color=color.new(color.orange, 0), linewidth=2)
plot(series=slowEMA, color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
plot(series=emapos, color=color.new(color.red, 0), linewidth=2)

// CONDITIONS:

// Check if the close time of the current bar falls inside the date range
inDateRange = true

// Translate input into trading conditions
longOK = tradeDirection == 'Long' or tradeDirection == 'Both'
shortOK = tradeDirection == 'Short' or tradeDirection == 'Both'

// Decide if we should go long or short using the built-in functions
longCondition = ta.crossover(fastEMA, slowEMA) and inDateRange
shortCondition = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA) and inDateRange

// ORDERS:

// Submit entry (or reverse) orders
if longCondition and longOK
    strategy.entry(id='long', direction=strategy.long)

if shortCondition and shortOK
    strategy.entry(id='short', direction=strategy.short)

// Exit orders
if strategy.position_size > 0 and longOK
    strategy.exit(id='exit long', from_entry='long', limit=strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_percent), stop=strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_percent))

if strategy.position_size < 0 and shortOK
    strategy.exit(id='exit short', from_entry='short', limit=strategy.position_avg_price * (1 - take_profit_percent), stop=strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_percent))


Mais.