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Tendência dinâmica da EMA na sequência da estratégia de negociação

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-05-11 11:31:46
Tags:EMAATR

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####Visão geral Esta estratégia usa indicadores técnicos como a média móvel exponencial (EMA), o preço mais alto, o preço mais baixo e a faixa verdadeira média (ATR) para identificar a direção da tendência atual, analisando a relação entre o preço e a EMA, o preço mais alto e o preço mais baixo.

Princípio de Estratégia

  1. Calcular o ATR para medir a volatilidade do mercado e fornecer uma base para a construção de canais dinâmicos.
  2. Calcule os preços mais altos e mais baixos como base para determinar a direção da tendência.
  3. Calcule a EMA_HL, que é a EMA dos preços mais altos e mais baixos, como a linha central do canal dinâmico.
  4. Calcular EMA_HIGHEST e EMA_LOWEST somando e subtraindo um certo múltiplo de ATR da EMA_HL para obter as faixas superior e inferior.
  5. Calcular SELL_LINE adicionando um certo múltiplo de ATR ao preço mais alto para criar um nível de resistência dinâmica.
  6. O preço de fechamento é o preço de venda do produto, o preço de venda do produto e o preço de venda do produto.
  7. Geração de um sinal de venda quando a EMA_HIGHEST ultrapassa o preço mais alto e o preço de fechamento está acima da EMA_MID, ou quando o preço mais alto atinge a SELL_LINE.

Vantagens da estratégia

  1. Utiliza a EMA, o preço mais alto, o preço mais baixo e outros indicadores para julgar de forma abrangente a tendência, resultando em sinais confiáveis.
  2. Incorpora o ATR como medida da volatilidade para construir canais dinâmicos, adaptando-se às diferentes condições de mercado.
  3. Definir SELL_LINE como um nível de resistência dinâmica para bloquear os lucros e controlar o risco de retirada.
  4. Os parâmetros são ajustáveis, o que torna a estratégia adequada a diferentes instrumentos e prazos, com uma certa universalidade e flexibilidade.

Riscos estratégicos

  1. A identificação da tendência pode atrasar-se, levando a um momento de entrada subótimo.
  2. A configuração inadequada dos parâmetros pode resultar em sinais frequentes e aumento dos custos de negociação.
  3. A estratégia pode não ter um bom desempenho nos mercados de gama e requer métodos adicionais de julgamento.
  4. Em condições de mercado extremas, tais como rápidas inversões de tendência, a estratégia pode falhar, exigindo configurações de stop-loss.

#### Estratégia Optimização Direções

  1. Introduzir mais indicadores, tais como o volume de negociação e a volatilidade, para enriquecer as dimensões do julgamento da tendência e melhorar a fiabilidade do sinal.
  2. Otimizar parâmetros, tais como múltiplos ATR e períodos EMA, para encontrar a combinação ideal de parâmetros e melhorar a estabilidade da estratégia.
  3. Incorporar a gestão de posições, como o ajustamento dinâmico de posições baseado no ATR, para controlar a exposição ao risco de transação única.
  4. Definir níveis de stop-loss e take-profit para controlar a perda máxima e o lucro máximo por negociação, melhorando a relação risco-recompensa.
  5. Combinar com outras estratégias, tais como estratégias de ruptura e estratégias de reversão média, para formar uma carteira de estratégias e melhorar a robustez geral.

Resumo Esta estratégia utiliza indicadores técnicos como EMA, preço mais alto e preço mais baixo, combinados com ATR para construir canais dinâmicos. Ela gera sinais de negociação quebrando acima do preço mais baixo e quebrando abaixo do preço mais alto para capturar os movimentos da tendência. É uma estratégia simples e prática de seguir tendências com parâmetros ajustáveis, oferecendo boa adaptabilidade e flexibilidade.


/*backtest
start: 2023-05-05 00:00:00
end: 2024-05-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Maboi_q

//@version=5
strategy("buy sell Trend", overlay=true)

atr_length = input.int(defval=14, title='atr length')
highest_length = input.int(defval=60, title='highest length')
highest_s_length = input.int(defval=60, title='sell highest length')
lowest_length = input.int(defval=30, title='lowest length')
sell_l_length = input.int(defval=55, title='sell line length')

f = 2.382
f2 = 5.618

atr = ta.atr(atr_length)
highest = ta.highest(highest_length)
lowest = ta.lowest(lowest_length)

f_atr = atr * f
ema_hl = ta.ema((highest[1] + lowest[1]) / 2, 14)
ema_highest = ema_hl + f_atr
ema_lowest = ema_hl - f_atr
ema_mid = (ema_highest + ema_lowest) / 2

bs_hi = ta.highest(highest_s_length)
f_atr2 = atr * f2
sell_line = ta.ema(bs_hi[1] + f_atr2, sell_l_length)

buy_cond = ta.crossover(ema_lowest, lowest) and close < ema_mid
sell_cond = (ta.crossunder(ema_highest, highest) and close > ema_mid) or high >= sell_line

if buy_cond
    strategy.entry('BUY', strategy.long)

if sell_cond
    strategy.entry('SELL', strategy.short)


plot(sell_line, color=color.new(color.maroon, 50))
plot(highest, color=color.new(color.red, 50))
plot(lowest, color=color.new(color.green, 50))
plot(ema_highest, color=color.new(color.blue, 50))
// plot(ema_mid, color=color.new(color.gray, 50))
plot(ema_lowest, color=color.new(color.blue, 50))

plotshape(buy_cond, title='buy', style=shape.triangleup, location=location.belowbar, 
 color=color.green, textcolor=color.green, size=size.tiny)

plotshape(sell_cond, title='sell', style=shape.triangledown, location=location.abovebar, 
 color=color.red, textcolor=color.red, size=size.tiny)

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