
Visão geral
A estratégia utiliza um conjunto de indicadores técnicos, incluindo o Moving Average EMA, o Moving Average Convergence Spread MACD, o SuperTrend, o Average Directional Index ADX e o Average True Rate ATR, para determinar a tendência do mercado, a volatilidade e os sinais de negociação através de uma combinação desses indicadores, com o objetivo de obter um bom retorno no comércio de criptomoedas. A estratégia utiliza os benefícios dos diferentes indicadores para buscar um equilíbrio entre o julgamento de tendências, o julgamento de oscilações e o controle de risco, fornecendo assim sinais de negociação confiáveis para os comerciantes.
Princípio da estratégia
- Usando um cruzamento de EMAs de 12 e 26 dias como base para o julgamento da tendência, quando a EMA de 12 dias cruza a EMA de 26 dias, indica uma tendência ascendente, e vice-versa, indica uma tendência descendente.
- Usando o indicador MACD como julgamento auxiliar, quando o diagrama MACD é maior que 0, o posicionamento é aberto em combinação com o sinal multi-cabeça do EMA; quando o diagrama MACD é menor que 0, o posicionamento é aberto em combinação com o sinal de cabeça vazia do EMA.
- O indicador ADX é usado para avaliar se o mercado está em uma tendência. Quando o ADX é maior que 15, o mercado é considerado em um período de tendência.
- O indicador ATR é usado para julgar a volatilidade do mercado. Quando o ATR é maior que 0,5 vezes o ATR de 20 dias, o mercado é considerado altamente volátil.
- A introdução do indicador SuperTrend como uma condição de parada de perda, que abre uma posição de alta quando o preço cai abaixo da SuperTrend, e abre uma posição de baixa quando o preço quebra a SuperTrend.
- Abrir uma posição de acordo com um sinal de overhead ou um sinal de headless quando as condições EMA, MACD, ADX e ATR são satisfeitas; e fechar uma posição quando a condição de parada de SuperTrend é acionada.
Vantagens estratégicas
- Portfólio de indicadores múltiplos: A estratégia utiliza vários indicadores técnicos para analisar o mercado em várias dimensões, como tendências, oscilações e controle de risco, aumentando a confiabilidade dos sinais de negociação.
- Perceber tendências: A combinação de EMA e MACD permite que a estratégia perceba melhor a direção das tendências do mercado, fornecendo uma base para decisões de negociação.
- Controle de risco: introdução dos indicadores ADX e ATR para julgar a força e a volatilidade das tendências do mercado, controlando o risco de negociação até certo ponto.
- Mecanismo de Stop Loss: Usando o indicador SuperTrend como condição de stop loss, é possível limitar efetivamente a perda máxima de uma única transação, protegendo o capital de negociação.
- Flexibilidade de parâmetros: Os parâmetros de indicadores da estratégia podem ser ajustados com flexibilidade de acordo com diferentes condições de mercado e variedades de negociação para se adaptar a um ambiente de mercado em mudança.
Risco estratégico
- Optimização de parâmetros: a estratégia envolve vários indicadores e parâmetros, como o ciclo EMA, o parâmetro MACD, o limite ADX, etc. A escolha desses parâmetros tem um impacto importante no efeito da estratégia e requer otimização e configuração repetida dos parâmetros.
- Adaptabilidade ao mercado: a estratégia pode ter um mau desempenho em certas condições de mercado, como mercados turbulentos ou pontos de mudança de tendência, em que a estratégia pode emitir sinais de negociação errados.
- Pontos de deslizamento e custos de negociação: a estratégia pode gerar sinais de negociação mais frequentes em mercados de alta volatilidade, resultando em pontos de deslizamento e custos de negociação mais elevados, afetando os lucros da estratégia.
- Limites de retrospectiva: Os resultados de retrospectiva da estratégia podem ter algumas limitações, a situação do mercado nas negociações reais pode diferir dos dados históricos e o desempenho da estratégia em operações em disco pode não ser totalmente compatível com os resultados de retrospectiva.
Direção de otimização da estratégia
- Otimização de parâmetros dinâmicos: otimização dinâmica dos parâmetros-chave da estratégia para diferentes condições de mercado e tipos de negociação, aumentando a adaptabilidade e a robustez da estratégia.
- Introdução de indicadores de sentimento de mercado: com base nos indicadores existentes, introdução de indicadores que refletem o sentimento do mercado, como o índice de pânico (VIX), etc., para análise quantitativa do sentimento do mercado, auxiliando a decisão de negociação.
- Melhorar o mecanismo de parada de perda: com base na parada de SuperTrend, introduzir outros métodos de parada de perda, como parada móvel, parada percentual, etc., para aumentar a flexibilidade e a eficácia da parada de perda.
- Optimização de gerenciamento de posições: ajuste dinâmico do tamanho das posições de acordo com a intensidade e a volatilidade das tendências do mercado, aumentando as posições quando as tendências são claras, reduzindo as posições em mercados turbulentos e aumentando a eficiência do uso de fundos.
- Análise de múltiplos períodos de tempo: Combinação de sinais de diferentes períodos de tempo, como dia, 4 horas, etc., para a confirmação múltipla de sinais de negociação, aumentando a confiabilidade do sinal.
Resumir
EMA-MACD-SuperTrend-ADX-ATR estratégia de sinais de negociação de múltiplos indicadores é uma estratégia de negociação quantitativa com o uso integrado de vários indicadores técnicos. Através da combinação de indicadores como EMA, MACD, ADX e ATR, a estratégia é capaz de analisar o mercado em várias dimensões, como tendências, oscilações e controle de risco, fornecendo sinais de negociação confiáveis para os comerciantes.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-03-23 00:00:00
end: 2024-03-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA-MACD-SuperTrend-ADX-ATR Strategy",
overlay = true,
initial_capital = 1000,
default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
default_qty_value = 70)
//MACD
[macdLine, signalLine, hist] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
//Plot Candlesticks
candlestickscolor = (hist >= 0 ? (hist[1] < hist ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist[1] < hist ? #FFCDD2 : #FF5252))
plotcandle(open, high, low, close,
color = candlestickscolor,
bordercolor = candlestickscolor)
//EMA
ema12 = ta.ema(close, 12)
ema26 = ta.ema(close, 26)
//Plot EMA
plot(ema26, color= #EE6969, linewidth = 2)
plot(ema12, color= #B4CBF0, linewidth = 2)
//Average Directional Index (ADX) Calculation
trueRange = ta.rma(ta.tr, 14)
plusDM = ta.rma(math.max(high - high[1], 0), 14)
minusDM = ta.rma(math.max(low[1] - low, 0), 14)
plusDI = 100 * ta.rma(plusDM / trueRange, 14)
minusDI = 100 * ta.rma(minusDM / trueRange, 14)
adxValue = 100 *ta.rma(math.abs(plusDI - minusDI) / (plusDI + minusDI), 14)
//Trend Confirmation (ADX)
trending = adxValue > 15
//Volatility Filter (ATR)
atrValue = ta.atr(14)
volatility = atrValue > 0.5 * ta.atr(20)
//SuperTrend
atrlength = input.int(10, "ATR Length", step = 1)
factor = input.float(3, "Factor", step = 0.1)
[supertrend, direction] = ta.supertrend(factor, atrlength)
supertrend := barstate.isfirst ? na : supertrend
//Plot SuperTrend
uptrend = plot(direction < 0 ? supertrend : na,
"Up Trend", color = color.green, style = plot.style_linebr, linewidth = 1)
downtrend = plot(direction > 0 ? supertrend : na,
"Down Trend", color = color.red, style = plot.style_linebr, linewidth = 1)
bodymiddle = plot(barstate.isfirst ? na : (open + close)/2, "Body Middle", display = display.none)
fill(bodymiddle, uptrend, color.new(color.green, 90), fillgaps = false)
fill(bodymiddle, downtrend, color.new(color.red, 90), fillgaps = false)
//Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(ema12, ema26) and trending and volatility and hist > 0
shortCondition = ta.crossunder(ema12, ema26) and trending and volatility and hist < 0
long_SL_Con = ta.crossunder(close, supertrend)
short_SL_Con = ta.crossover(close, supertrend)
//Plot Signal
plotshape(longCondition,
title='Buy', text='Buy',
location= location.belowbar,
style=shape.labelup, size=size.tiny,
color=color.green, textcolor=color.new(color.white, 0))
plotshape(shortCondition,
title='Sell', text='Sell',
location= location.abovebar,
style=shape.labeldown, size=size.tiny,
color=color.red, textcolor=color.new(color.white, 0))
//Backtest
start = timestamp(2020, 1, 1, 0, 0, 0)
end = timestamp(2024, 1, 1, 0, 0, 0)
backtestperiod = time >= start and time <= end
if longCondition and backtestperiod
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if long_SL_Con and backtestperiod
strategy.close("Buy")
if shortCondition and backtestperiod
strategy.entry("Sell", strategy.short)
if short_SL_Con and backtestperiod
strategy.close("Sell")