O recurso está a ser carregado... Carregamento...
  1. Quadrado
  2. Estratégias futuras de demarcação

Estratégias futuras de demarcação

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-04-29 13:58:06
Tags:SMA

img

Resumo

A Estratégia de Linhas de Demarcação Futuras de Hurst é uma estratégia de negociação baseada no conceito de Linha de Demarcação Futura (FLD) introduzida por J.M. Hurst na década de 1970. A estratégia prevê os movimentos de preços futuros desenhando uma linha simples, mas profunda em um gráfico financeiro, que é construída compensando os dados de preços meio ciclo à frente no eixo de tempo. Especificamente, a estratégia se concentra na interação entre três ciclos de Hurst: o Ciclo de Sinais, o Ciclo Comercial e o Ciclo de Tendência. Observando os padrões de cruzamento e divergência entre o preço e as linhas FLD, os comerciantes podem medir tendências ou consolidações de mercado e determinar pontos de entrada e saída.

Princípio da estratégia

O núcleo da Estratégia de Demarcação de Linhas Futuras de Hurst é compensar os dados de preço meio ciclo adiante no eixo de tempo para construir a Linha de Demarcação de Futuro (FLD). Por exemplo, no contexto de um ciclo de 40 dias, o FLD seria representado mudando os dados de preço atuais 20 dias adiante no gráfico. A estratégia se concentra principalmente em três ciclos de Hurst: o Ciclo de Sinais (padrão: 20 dias), o Ciclo de Comércio (padrão: 20 dias) e o Ciclo de Tendência (padrão: 80 dias). Observando os padrões de cruzamento e divergência entre o preço e esses três padrões de FLD, os traders podem determinar tendências ou consolidações de mercado. Quando o preço está acima do FLD de Signal, o FLD de Signal está acima do FLD de Comércio, e o FLD de Trade está abaixo da linha de Tendência, o FLD de Trade é desencadeado em uma fase de negociação (Fase A); a estratégia também inclui uma

Vantagens da estratégia

As principais vantagens da Estratégia de Líneas de Demarcação Futuras de Hurst incluem:

  1. Simplicidade: a estratégia baseia-se no conceito simples de FLD e é fácil de compreender e aplicar.
  2. A previsão: ao compensar os dados de preços para o futuro, a FLD fornece uma previsão de movimentos futuros dos preços.
  3. Análise de vários ciclos: a estratégia combina três ciclos Hurst diferentes, oferecendo uma análise de mercado mais abrangente.
  4. Identificação da tendência e da consolidação: observando os padrões de interacção entre as linhas de preço e FLD, os operadores podem determinar tendências ou consolidações de mercado.
  5. Personalização: A estratégia fornece gatilhos ajustáveis Fermando o Comércio, permitindo que os comerciantes definam pontos de saída com base em suas preferências.

Riscos estratégicos

Apesar das suas vantagens, a Estratégia Hurst de Líneas Futuras de Demarcação também apresenta alguns riscos potenciais:

  1. Sensibilidade dos parâmetros: o desempenho da estratégia pode ser sensível a parâmetros como os comprimentos do ciclo e diferentes definições de parâmetros podem dar origem a resultados diferentes.
  2. Adaptabilidade do mercado: a estratégia pode apresentar um desempenho inferior em determinadas condições de mercado, tais como tendências pouco claras ou alta volatilidade.
  3. Lag: uma vez que o FLD é calculado com base em dados históricos, pode haver um certo grau de lag.
  4. O preço de mercado é o preço de mercado do produto.

Para mitigar estes riscos, os operadores podem considerar a otimização de parâmetros, ajustando a estratégia para diferentes condições de mercado e estabelecendo medidas de stop-loss e gestão de risco adequadas.

Orientações para a otimização da estratégia

A estratégia de demarcação das linhas futuras de Hurst pode ser otimizada nos seguintes aspectos:

  1. Optimização de parâmetros: Otimize parâmetros como comprimentos de ciclo e gatilhos de fechamento para melhorar o desempenho da estratégia.
  2. Análise de quadros de tempo múltiplos: aplicar a estratégia a diferentes quadros de tempo para obter uma perspectiva de mercado mais abrangente.
  3. Combinação com outros indicadores: combinar o FLD com outros indicadores técnicos (por exemplo, médias móveis, osciladores) para melhorar a fiabilidade do sinal.
  4. Gestão de riscos: introduzir mecanismos de stop-loss e dimensionamento de posições para controlar os riscos e otimizar os retornos.
  5. Adaptabilidade ao mercado: desenvolver abordagens de otimização específicas para diferentes condições de mercado (por exemplo, tendências, oscilações).

Através destas medidas de otimização, a Estratégia de Líneas de Demarcação Futuras Hurst pode adaptar-se melhor aos diversos ambientes de mercado, melhorando a sua estabilidade e rentabilidade.

Conclusão

A Estratégia de Linhas de Demarcação Futuras de Hurst é uma estratégia de negociação inovadora baseada no conceito de Linha de Demarcação Futura de J.M. Hurst. Ao compensar os dados de preço meio ciclo à frente no eixo de tempo para construir a Linha de Demarcação Futura e combinar três ciclos diferentes de Hurst (Ciclo de Sinais, Ciclo de Comércio e Ciclo de Tendência), a estratégia fornece uma previsão de movimentos futuros de preços. Os traders podem determinar tendências ou consolidações de mercado e identificar pontos de entrada e saída observando os padrões de cruzamento e divergência entre as linhas de preço e FLD. Embora a estratégia tenha vantagens como simplicidade, natureza prospectiva e análise de múltiplos ciclos, ela também tem alguns riscos potenciais, incluindo parâmetro de adaptabilidade, capacidade de adaptação e oportunidades de mercado. Para otimizar a estratégia, os traders podem considerar otimização, análise de múltiplos prazos, combinação de risco com outros indicadores

/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © BarefootJoey

//@version=5
strategy("Hurst Future Lines of Demarcation Strategy", overlay=true)

// FLD Settings
source      = input(ohlc4, 'Source')
smoothFLD   = input.bool(false, 'Smooth FLD')
FLDtransp   = input(33, 'FLD transparency')
FLDsmooth   = input.int(5, "FLD Smoothing", minval=1, tooltip="Number of trading days to smooth the FLD")   
FLD_out = ta.sma(source , smoothFLD ? FLDsmooth : 1)

close_buy_in_1 = input.string('Price', 'Input Close Trigger 1', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
close_buy_in_2 = input.string('Trade', 'Input Close Trigger 2', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])

// Quarter Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col_q = input.color(#da00ff, "Quarter Cycle Color")
cyc_q = input.int(5, "Signal Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_q, FLDtransp), title='Signal FLD', offset = math.round(cyc_q/2) )

// Trade Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col = input.color(#ff9800, "Trade Cycle Color")
cyc = input.int(20, "Trade Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col, FLDtransp), title='Trade FLD', offset = math.round(cyc/2) )

// Double Cycle (Default: 80 day) Length Pivot Cycle
col_d = input.color(color.aqua, "Double Cycle Color")
cyc_d = input.int(80, "Trend Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_d, FLDtransp), title='Trend FLD', offset = math.round(cyc_d/2) )

// Strategy Plots
price = source
signal = FLD_out[math.round(cyc_q/2)]
trade = FLD_out[math.round(cyc/2)]
trend = FLD_out[math.round(cyc_d/2)]

// Trend State
var state = 0
if signal > trade and trade > trend 
    state := 1 // (A)
    state
if state == 1 and price < signal
    state := 2 // (B)
    state
if signal < trade and trade > trend 
    state := 3 // (C)
    state
if state == 3 and price < signal 
    state := 4 // (D)
    state
if signal < trade and trade < trend 
    state := 5 // (E)
    state
if state == 5 and price < signal
    state := 6 // (F)
    state
if signal > trade and trade < trend
    state := 7 // (G)
    state
if state == 7 and price < signal
    state := 8 // (H)
    state
state := state

// Strategy Definitions
close_buy_out_1 = close_buy_in_1 == 'Price' ? price : close_buy_in_1 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_1 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_1 == 'Trend' ? trend : na
close_buy_out_2 = close_buy_in_2 == 'Price' ? price : close_buy_in_2 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_2 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_2 == 'Trend' ? trend : na
buy = ta.crossover(price, signal) and state == 1
close_buy = strategy.position_size>0 and ta.crossunder(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
sell = ta.crossunder(price, signal) and state == 6
close_sell = strategy.position_size<0 and ta.crossover(close_buy_out_1, close_buy_out_2)

// FLD Interaction State Background
interaction_color = state == 1 ? color.green : // A
  state == 2 ? color.aqua : // B
  state == 3 ? color.blue : // C
  state == 4 ? color.purple : // D
  state == 5 ? color.white : // E
  state == 6 ? color.red :// F
  state == 7 ? color.orange : // G
  state == 8 ? color.yellow : na // H

bgcolor(color.new(interaction_color, 90), title= "A-H Background")

bar_color = strategy.position_size>0 ? #00ff0a : strategy.position_size<0 ? #FF0000 : na
barcolor(bar_color)

if buy
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if close_buy
    strategy.close("Buy", qty_percent=100)

if sell
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if close_sell
    strategy.close("Sell", qty_percent=100)

// EoS made w/ ❤ by @BarefootJoey ✌💗📈
Relacionados
Mais.

2019 FMZ - Todos os direitos reservados