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Estratégia de apoio e resistência com sistema dinâmico de gestão de riscos

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-07-29 14:01:49
Tags:ATR

Resumo

Esta estratégia de negociação quantitativa é baseada no conceito de níveis de suporte e resistência, combinado com um sistema dinâmico de gerenciamento de riscos. Ele utiliza Pontos de Pivot para determinar níveis potenciais de suporte e resistência e executa negociações quando o preço toca esses níveis-chave. A estratégia também incorpora o indicador Adaptive True Range (ATR) para ajustar dinamicamente os níveis de stop-loss e take-profit, adaptando-se às mudanças na volatilidade do mercado. Além disso, a estratégia considera a gestão de dinheiro e o controle de risco, limitando o valor máximo por negociação e usando alavancagem para otimizar a utilização do capital.

Princípios de estratégia

Identificação do suporte e da resistência:
- Utiliza o método de cálculo Pivot Point para determinar os níveis de suporte e resistência potenciais.
- Fórmula do Pivot Point: (Alto do dia anterior + Baixo do dia anterior + Fechamento do dia anterior) / 3
Sinais de entrada:
- Gera um sinal longo quando o preço toca ou rompe o nível de suporte.
- Gera um sinal curto quando o preço toca ou rompe o nível de resistência.
Gestão de riscos:
- O indicador ATR é utilizado para definir dinamicamente os níveis de stop-loss e take-profit.
- O valor da posição em risco deve ser calculado em função do valor da posição em risco.
- O objectivo de lucro é fixado ao preço corrente +/- (3 * ATR).
Dimensão da posição:
- Calcula a dimensão da posição com base na percentagem de risco e no montante máximo da transação.
- Considera o fator de alavancagem para otimizar a utilização do capital.
Execução de operações:
- Usa a função strategy.entry() para executar transações.
- Utilizaçõesstrategy.exit() função de gestão de stop-loss e take-profit.

Vantagens da estratégia

Adaptabilidade dinâmica: Ao utilizar o indicador ATR, a estratégia pode ajustar automaticamente os níveis de stop-loss e take-profit com base na volatilidade do mercado, tornando-a eficaz em diferentes condições de mercado.
Gestão do risco: a estratégia incorpora várias camadas de medidas de controlo do risco, incluindo stop-loss dinâmico, percentagem de risco fixa e limite máximo do montante da negociação, ajudando a proteger a segurança do capital.
Optimização da alavancagem: através do uso razoável da alavancagem, a estratégia pode melhorar a eficiência do capital, controlando o risco.
Combinação de indicadores técnicos: a estratégia combina conceitos clássicos de análise técnica (suporte e resistência) com indicadores quantitativos modernos (ATR), formando um sistema de negociação abrangente.
Flexibilidade: os parâmetros da estratégia podem ser ajustados em função dos diferentes mercados e das preferências pessoais em matéria de riscos, demonstrando uma boa adaptabilidade.

Riscos estratégicos

Risco de Falsa Breakout: em mercados de gama, os preços podem frequentemente tocar níveis de suporte e resistência sem formarem breakouts verdadeiros, levando a sinais falsos frequentes.
Desempenho em mercados em tendência: em mercados de forte tendência, a estratégia pode fechar posições demasiado cedo, perdendo movimentos significativos de preços.
Risco de Gestão de Dinheiro: Embora a estratégia limite o montante máximo por transação, pode ainda enfrentar atrasos significativos em caso de perdas consecutivas.
Risco de alavancagem: o uso de alavancagem elevada pode amplificar as perdas, especialmente durante a volatilidade extrema do mercado.
Os custos de deslizamento e de negociação: a estratégia não considera os custos de deslizamento e de negociação, que podem afetar os resultados reais das negociações.

Orientações para a otimização da estratégia

Filtragem da tendência: introduzir indicadores de tendência (como médias móveis) para filtrar os sinais de negociação, negociando apenas na direção da tendência para reduzir falhas.
Análise de quadros de tempo múltiplos: Incorporar níveis de suporte e resistência de quadros de tempo mais altos para melhorar a confiabilidade dos sinais de negociação.
Ajuste dinâmico dos parâmetros: utilizar algoritmos adaptativos para ajustar dinamicamente os multiplicadores do ATR e as percentagens de risco para se adaptarem aos diferentes estados do mercado.
Adicionar filtros de negociação: incluir condições adicionais, como confirmação de volume e filtros de volatilidade, para melhorar a qualidade das negociações.
Otimizar a gestão do dinheiro: implementar uma estratégia dinâmica de gestão do dinheiro, ajustando os níveis de risco com base no desempenho da conta.
Adicione Negociações de Reversão: Enquanto vai longo em níveis de suporte, considere ir curto em níveis de resistência para aproveitar plenamente as oportunidades do mercado.
Considere fatores fundamentais: Integrar dados do calendário econômico para evitar negociações antes e depois de comunicados de imprensa importantes.

Conclusão

A estratégia de suporte e resistência com sistema de gerenciamento de risco dinâmico é uma estratégia de negociação quantitativa abrangente que combina inteligentemente a análise técnica tradicional com métodos quantitativos modernos. Ao usar Pivot Points para identificar níveis de preços-chave e utilizar ATR para gerenciamento de risco dinâmico, a estratégia demonstra potencial para se adaptar a diferentes condições de mercado. No entanto, para melhorar ainda mais a robustez e lucratividade da estratégia, recomenda-se implementar várias otimizações, incluindo a adição de filtros de tendência, análise de vários prazos e técnicas de gerenciamento de dinheiro mais sofisticadas. Através da melhoria contínua e do backtesting, esta estratégia tem o potencial de se tornar um sistema de negociação confiável, fornecendo valor para os traders quantitativos.

/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Mon Robot de Trading', overlay=true)

// Paramètres
capital = 2000  // Capital initial de 2000 euros
maxAmountPerTrade = 2000  // Montant maximum à utiliser par trade
leverage = 20  // Effet de levier de 1:20
spread = 0.5  // Spread moyen en pips
riskPerTrade = 0.2  // 20% du capital initial par transaction
atrLength = 14  // Longueur de l'ATR pour le trailing stop

// Calcul des points de pivot
pivotHigh = high[1] + low[1] + close[1] / 3
pivotLow = high[1] + low[1] + close[1] / 3

// Plot des points de pivot sur le graphique
plot(pivotHigh, color=color.new(color.red, 0), linewidth=1, title='Resistance')
plot(pivotLow, color=color.new(color.green, 0), linewidth=1, title='Support')

// Calcul de l'ATR pour la gestion du risque et du trailing stop
atrValue = ta.atr(atrLength)

// Calcul de la taille de la position basée sur le pourcentage de risque du capital et le montant maximum par trade
riskAmount = capital * riskPerTrade
positionSize = math.min(maxAmountPerTrade * leverage / (atrValue * 2), riskAmount / (atrValue * 2))  // Taille de la position en lots limitée par le montant maximum par trade et le risque autorisé

// Implémentation de la stratégie avec trailing stop et take-profit
if low <= pivotLow
    strategy.entry('Buy', strategy.long, qty=positionSize)

    // Définition de l'exit pour les achats (longs)
    stopLossPrice = close - (atrValue * 2 + spread / 10)
    takeProfitPrice = close + atrValue * 3 - spread / 10
    strategy.exit('Exit Buy', 'Buy', stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)

if high >= pivotHigh
    strategy.entry('Sell', strategy.short, qty=positionSize)

    // Définition de l'exit pour les ventes (courts)
    stopLossPrice = close + atrValue * 2 + spread / 10
    takeProfitPrice = close - (atrValue * 3 - spread / 10)
    strategy.exit('Exit Sell', 'Sell', stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)

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