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BMSB Bollinger SuperTrend Estratégia de negociação

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-05-14 15:52:32
Tags:SMAEMABMSB

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Resumo

Esta estratégia é uma estratégia de negociação de tendência baseada em Bandas de Bollinger e médias móveis. Ao comparar a relação entre a média móvel simples (SMA) e a média móvel exponencial (EMA), determina a direção da tendência atual. Quando o preço de fechamento cruza acima da média móvel maior, um sinal de compra é gerado; quando o preço de fechamento cruza abaixo da média móvel menor, um sinal de venda é gerado. A estratégia tenta capturar a tendência principal do mercado e fechar posições no tempo em que a tendência se inverte, a fim de lucrar com os mercados de tendência.

Princípios de estratégia

  1. Calcular a média móvel simples de 20 dias (SMA) e a média móvel exponencial de 21 dias (EMA).
  2. Comparar o tamanho da SMA e da EMA, definir a maior como bmsbmayor e a menor como bmsbmenor, representando as linhas de referência para tendências de alta e baixa, respectivamente.
  3. Quando o preço de fechamento cruza acima bmsbmayor, é gerado um sinal de compra; se a posição atual for curta, feche primeiro a posição curta e, em seguida, abra uma posição longa.
  4. Quando o preço de fechamento cruza abaixo de bmsbmenor, é gerado um sinal de venda; se a posição atual for longa, feche primeiro a posição longa e, em seguida, abra uma posição curta.
  5. Trace bmsbmayor e bmsbmenor no gráfico, usando cores verdes e vermelhas, respectivamente, para exibir visualmente as linhas de referência de tendência de touro e de baixa.

Vantagens da estratégia

  1. Simples e fáceis de entender: a lógica da estratégia é clara, utilizando os indicadores da média móvel mais comuns, que são fáceis de compreender e implementar.
  2. Seguimento de tendências: Ao comparar o tamanho de duas médias móveis, pode determinar efetivamente a direção da tendência atual e negociar em linha com a tendência principal.
  3. Adaptabilidade: uma vez que a média móvel exponencial é utilizada, reage mais sensivelmente às alterações de preços e pode adaptar-se melhor às alterações no ritmo do mercado.
  4. Stop-loss oportuno: quando a tendência se inverte, a posição original é fechada a tempo, evitando a detenção de posições perdedoras por muito tempo e reduzindo as perdas potenciais.
  5. Visual: Ao traçar linhas de referência de tendência de touro e de urso no gráfico, o julgamento da tendência torna-se mais intuitivo, facilitando as decisões comerciais.

Riscos estratégicos

  1. Optimização de parâmetros: a seleção de períodos de média móvel tem um impacto significativo no desempenho da estratégia e diferentes mercados e instrumentos podem exigir configurações de parâmetros diferentes, exigindo otimização de parâmetros e backtesting.
  2. Mercado agitado: Em um mercado agitado, a estratégia pode gerar mais sinais falsos, levando a negociações frequentes e desgaste de capital.
  3. Atraso da tendência: as médias móveis são indicadores de atraso e podem haver atrasos de sinalização no início e no final das tendências, perdendo os melhores pontos de entrada e saída.
  4. Eventos de cisne negro: A estratégia baseia-se principalmente em dados históricos de preços e pode não ser capaz de responder em tempo útil a eventos importantes repentinos e condições extremas de mercado.

Orientações para a otimização da estratégia

  1. Introduzir mais indicadores: com base nas médias móveis, podem ser introduzidos outros indicadores técnicos, como o RSI e o MACD, para considerar de forma abrangente os sinais de vários indicadores e melhorar a precisão do julgamento da tendência.
  2. Ajuste dinâmico dos parâmetros: De acordo com a volatilidade do mercado e as características do mercado, ajustar dinamicamente o período das médias móveis e outros parâmetros para tornar a estratégia mais adaptável às alterações do mercado.
  3. Adicionar stop-loss e take-profit: fixar níveis razoáveis de stop-loss e take-profit para controlar a exposição ao risco de uma única transação e melhorar a relação risco-benefício.
  4. Gerenciamento de posições: De acordo com a força da tendência e a credibilidade do sinal, ajustar dinamicamente o tamanho da posição, aumentando a posição quando a força da tendência for elevada e reduzindo a posição quando a tendência não for clara.
  5. Combinar com a análise fundamental: Combinar a análise técnica com a análise fundamental e, com base no julgamento da tendência, considerar os fatores macroeconómicos, o desenvolvimento da indústria e outros para tomar decisões comerciais mais abrangentes.

Resumo

A Estratégia de Negociação Bollinger SuperTrend BMSB é uma estratégia simples e prática de acompanhamento de tendências que determina tendências de alta e baixa comparando o tamanho de duas médias móveis, e pode alcançar bons resultados em mercados de tendência. No entanto, a estratégia também tem algumas limitações, como mau desempenho em mercados agitados e atrasos de sinal. Portanto, em aplicações práticas, podemos considerar a introdução de mais indicadores, otimização de parâmetros, fortalecimento da gestão de riscos e outros aspectos para melhorar a estabilidade e lucratividade da estratégia. Ao mesmo tempo, também devemos prestar atenção em combinar a análise fundamental para fazer um julgamento abrangente do mercado e tomar decisões de negociação mais razoáveis.


/*backtest
start: 2024-04-13 00:00:00
end: 2024-05-13 00:00:00
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("BMSB Strategy Mejora", overlay=true)

// Indicators
src = close
sma = ta.sma(src, 20)
ema = ta.ema(src, 21)

// Bull Super Market as var
bmsbmayor = sma > ema ? sma : ema
bmsbmenor = sma > ema ? ema : sma

// Buy and Sell conditions
buySignal = ta.crossover(close, bmsbmayor)
sellSignal = ta.crossunder(close, bmsbmenor)

// Buy and Sell orders
if (buySignal)
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close("Sell")
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellSignal)
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close("Buy")
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Plot
plot(bmsbmayor, color=color.green)
plot(bmsbmenor, color=color.red)




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