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Estratégia de avanço a curto prazo baseada no Golden Crossover

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-27 17:46:55
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Resumo

Esta é uma estratégia de rastreamento de curto prazo baseada em médias móveis. Ele usa o cruzamento dourado de médias móveis de longo prazo e de curto prazo como sinais de compra e a cruz de morte como sinais de venda. Combinado com o indicador RSI para filtrar falsos sinais, esta é uma estratégia de negociação de curto prazo típica adequada para negociação intradiária de alta frequência.

Estratégia lógica

A estratégia usa uma média móvel simples de 200 períodos como linha de longo prazo e uma média móvel exponencial de 21 períodos como linha de curto prazo. Ela gera sinais de compra quando o preço cruza acima da linha de longo prazo e o RSI está abaixo de 20.

A estratégia também define um stop loss de 1% e 1% de take profit. Ou seja, o stop loss para posições longas é definido em 99% do preço de entrada, e o take profit é de 101% do preço de entrada. Para posições curtas é o oposto. Isso garante um controle rigoroso do risco para cada negociação.

Vantagens

A maior vantagem desta estratégia reside em sua capacidade de rastreamento de curto prazo. As combinações de cruz de ouro / morte de médias móveis são indicadores técnicos eficazes comprovados para identificar mudanças de tendência de curto prazo. Combinados com a filtragem de valor extremo do RSI, eles podem detectar efetivamente oportunidades de reversão de curto prazo e ajustar prontamente as posições. Tais estratégias de alta frequência podem capturar completamente as flutuações de preços de curto prazo e obter lucros.

Outra vantagem é o rigoroso mecanismo de stop loss definido na estratégia. Seja longo ou curto, o stop loss é definido em 1% abaixo do preço de entrada/saída, o que permite um stop loss rápido para evitar a ampliação da perda.

Riscos

O maior risco desta estratégia é que pode resultar em negociação excessiva. Quando o preço oscila perto das médias móveis, tende a desencadear frequentemente aberturas e fechamentos, o que não é propício ao controle dos custos de carregamento e taxas de transação.

Outro risco está nos sinais falsos das médias móveis. Quando os preços experimentam flutuações acentuadas, a tendência real pode não mudar, mas a média móvel ainda pode dar sinais errados. É quando a filtragem de valor extremo do RSI precisa ser confiada para evitar perseguir tops e bottoms. Os parâmetros do RSI podem ser testados e otimizados para tornar a filtragem mais rigorosa.

Orientações de otimização

Os seguintes aspectos da estratégia podem ser ainda mais otimizados:

Adicionar outros indicadores para filtragem, tais como KD, MACD, etc., para determinar a tendência real do mercado com base em múltiplos indicadores, evitando sinais falsos.
Otimizar os parâmetros da média móvel através do ensaio de diferentes parâmetros do ciclo para efeitos de desempenho.
Otimizar os parâmetros de stop loss e take profit para expandir adequadamente o intervalo de stop loss para reduzir a probabilidade de ser interrompido.
Adicionar filtros de sessão de negociação para tomar posições apenas durante as horas de negociação ativas para minimizar os riscos overnight.
Adicionar ciclo intradiário e filtros de armazém vazios para reduzir a frequência de negociação desnecessária e os custos de despesas.

Conclusão

Em resumo, esta é uma estratégia típica de rastreamento de curto prazo. Utiliza as combinações cruzadas de ouro / morte de médias móveis para determinar tendências de curto prazo, complementadas por indicadores RSI para filtrar falsos sinais. A estratégia tem a vantagem de negociação intradiária de alta frequência que pode capturar completamente as flutuações de preços de curto prazo. Mas também tem certos riscos de falsos sinais e negociação excessiva.

/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("simple pull back", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Input values
malongperiod = input.int(200, "Long Term SMA Period", group="Parameters")
mashortperiod = input.int(21, "Short Term SMA Period", group="Parameters")
stoprate = 1  // Set the stop loss percentage to 1%
profit = input.int(1, "Take Profit Percentage", group="Parameters") // Change the take profit percentage to 1%
startday = input(title="Start Trade Day", defval=timestamp("01 Jan 2000 13:30 +0000"), group="Period")
endday = input(title="End Trade Day", defval=timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Period")

// Plotting indicators
malong = ta.sma(close, malongperiod)
mashort = ta.ema(close, mashortperiod)

plot(malong, color=color.aqua, linewidth=2)
plot(mashort, color=color.yellow, linewidth=2)

// Date range
datefilter = true

// Long entry condition
if close > malong and close < mashort and strategy.position_size == 0 and datefilter and ta.rsi(close, 3) < 20
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Short entry condition
if close < malong and close > mashort and strategy.position_size == 0 and datefilter and ta.rsi(close, 3) > 80
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit conditions with 1% stop loss and 1% take profit
strategy.exit("Cut", "Long", stop=(1 - 0.01 * stoprate) * strategy.position_avg_price, limit=(1 + 0.01 * profit) * strategy.position_avg_price)

if close > mashort and close < low[1] and strategy.position_size > 0
    strategy.close("Long")
if close < mashort and close > high[1] and strategy.position_size < 0
    strategy.close("Short")

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