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Estratégia da SMC e da EMA com projecções de lucros e perdas

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-05-24 18:05:39
Tags:EMASMC

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Resumo

Esta estratégia usa duas médias móveis exponenciais (EMA) com períodos diferentes para determinar a tendência atual do mercado. Quando a EMA rápida está acima da EMA lenta, ela é considerada uma tendência de alta, e vice-versa, quando a EMA rápida está abaixo da EMA lenta, ela é considerada uma tendência de baixa. Além disso, a estratégia calcula a relação risco/recompensação e define os níveis de lucro e stop loss para ajudar a otimizar o gerenciamento de riscos na negociação.

Princípio da estratégia

O princípio central desta estratégia é utilizar EMAs com períodos diferentes para capturar tendências de mercado. Quando a EMA rápida (período de 10) está acima da EMA lenta (período de 20), o mercado é considerado em uma tendência de alta, e a estratégia gera um sinal de compra. Por outro lado, quando a EMA rápida está abaixo da EMA lenta, o mercado é considerado em uma tendência de queda, e a estratégia gera um sinal de venda.

Além da identificação de tendências, a estratégia também introduz o conceito de gerenciamento de risco. Ela avalia o risco potencial e a recompensa de cada negociação calculando a relação risco-recompensa. Além disso, a estratégia calcula os níveis de lucro e stop loss com base na posição das EMAs para ajudar a limitar as perdas potenciais e bloquear os lucros.

Vantagens da estratégia

  1. Simples e eficazes: a estratégia utiliza cruzamento simples da EMA para determinar tendências, tornando-a fácil de compreender e implementar.
  2. Gerenciamento de riscos: Ao calcular a relação risco/recompensação e definir os níveis de lucro e stop loss, a estratégia ajuda a otimizar o gerenciamento de riscos.
  3. Adaptabilidade: a estratégia pode ser adaptada a diferentes condições de mercado ajustando os períodos de EMA e os limiares do rácio risco/rendimento.

Riscos estratégicos

  1. Falsos sinais: em mercados instáveis ou em pontos de virada da tendência, os crossovers da EMA podem gerar sinais falsos, levando a decisões de negociação incorretas.
  2. Lag: como uma estratégia de seguimento de tendências, os crossovers da EMA podem gerar sinais depois de a tendência já ter sido estabelecida, perdendo oportunidades de negociação iniciais.
  3. A estratégia utiliza níveis fixos de stop loss, o que pode conduzir a frequentes stop-outs em mercados altamente voláteis, afetando o desempenho da estratégia.

Orientações para a otimização da estratégia

  1. Incorporar outros indicadores: combinar outros indicadores técnicos, tais como RSI, MACD, etc., para melhorar a fiabilidade e precisão dos sinais.
  2. A taxa de prejuízo de liquidação deve ser calculada de acordo com o nível de prejuízo de liquidação de liquidação.
  3. Optimização de parâmetros: Através de backtesting e otimização, encontrar os períodos EMA ideais e limiares da relação risco/recompensa para melhorar o desempenho da estratégia.

Resumo

Esta estratégia usa cruzamento da EMA para identificar tendências e introduz conceitos de gerenciamento de risco, fornecendo aos traders uma estrutura de negociação simples, mas eficaz. Embora a estratégia possa enfrentar riscos como sinais falsos e lag, melhorias adicionais podem ser feitas incorporando outros indicadores, implementando stop loss dinâmicos e otimizando parâmetros.


/*backtest
start: 2023-05-18 00:00:00
end: 2024-05-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("SMC & EMA Strategy with P&L Projections", shorttitle="SMC-EMA", overlay=true)

// Define EMAs
ema_fast = ta.ema(close, 10)
ema_slow = ta.ema(close, 20)

// Calculate SMC conditions (you can adjust these based on your understanding)
is_bullish = ema_fast > ema_slow
is_bearish = ema_fast < ema_slow

// Draw order blocks
plotshape(is_bullish, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Buy Signal")
plotshape(is_bearish, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Sell Signal")

// Calculate risk-to-reward ratio
entry_price = close
take_profit = entry_price + (entry_price - ema_slow)  // Example: 1:1 risk-to-reward
stop_loss = entry_price - (entry_price - ema_slow)

// Calculate P&L
profit = take_profit - entry_price
loss = entry_price - stop_loss
risk_reward_ratio = profit / loss

// Display alerts
alertcondition(is_bullish, title="Buy Alert", message="Smart Money Buy Signal")
alertcondition(is_bearish, title="Sell Alert", message="Smart Money Sell Signal")

// Plot take profit and stop loss levels
plot(take_profit, color=color.green, linewidth=2, title="Take Profit")
plot(stop_loss, color=color.red, linewidth=2, title="Stop Loss")

// Draw risk-to-reward ratio
plotshape(risk_reward_ratio >= 1 ? 1 : 0, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Risk-Reward Ratio (Green)")
plotshape(risk_reward_ratio < 1 ? 1 : 0, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Risk-Reward Ratio (Red)")


if is_bullish
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if is_bearish
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)

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