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Estratégia de cruzamento da média móvel exponencial de vários prazos

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-07-30 12:02:23
Tags:EMASLTPTF

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Resumo

Esta estratégia de cruzamento de média móvel exponencial de vários prazos é um sistema de negociação automatizado baseado em sinais de cruzamento da EMA. Utiliza EMAs de diferentes prazos para gerar sinais de negociação e incorpora mecanismos de stop-loss e take-profit para gerenciamento de riscos.

Princípios de estratégia

O princípio central desta estratégia é utilizar as médias móveis exponenciais (EMA) de vários prazos para identificar tendências de mercado e gerar sinais de negociação.

  1. Utiliza uma EMA de 9 períodos como linha rápida, uma EMA de 50 períodos como linha lenta e uma EMA de 100 períodos num período de 15 minutos como referência de período superior.

  2. Condições do sinal de compra:

    • A EMA rápida cruza acima da EMA lenta e a EMA rápida está acima da EMA de prazo mais longo; ou
    • A EMA rápida cruza acima da EMA de prazo mais longo.

  3. Condições do sinal de venda:

    • A EMA rápida cruza abaixo da EMA lenta e a EMA rápida está abaixo da EMA de prazo superior; ou
    • A EMA rápida cruza abaixo da EMA de prazo superior.

  4. Gestão do comércio:

    • O valor da posição em risco deve ser calculado em função do valor da posição em risco.
    • Quando o preço atinge o primeiro nível de take-profit (TP1), fecha 25% da posição e move o stop-loss para o ponto de equilíbrio.
    • A posição restante continua a ser executada até atingir o segundo nível de take-profit (TP2) ou stop-loss.

  5. Controle do tempo de negociação:

    • Permite definir horários e dias de negociação específicos.

Vantagens da estratégia

  1. Análise de quadros de tempo múltiplos: a combinação de EMA de diferentes quadros de tempo ajuda a reduzir os falsos sinais e a melhorar a qualidade das trocas.

  2. Segurança de mercado: Segurança de mercado.

  3. Gestão de riscos: emprega uma estratégia fixa de stop-loss e estratégia gradual de take-profit, limitando as perdas potenciais enquanto permite que os lucros sejam executados.

  4. Flexibilidade: Os parâmetros da EMA, os níveis de stop-loss e take-profit podem ser ajustados para diferentes mercados e estilos de negociação.

  5. Automatização: A estratégia pode ser totalmente automatizada usando a plataforma TradingView e PineConnector.

  6. Gestão do tempo: capacidade de definir horas e dias de negociação específicos para evitar a negociação em condições desfavoráveis de mercado.

Riscos estratégicos

  1. Lag: Os EMA são indicadores inerentemente atrasados e podem não reagir suficientemente rapidamente em mercados voláteis.

  2. Falsos sinais: nos mercados variáveis, os crossovers da EMA podem produzir sinais falsos frequentes, levando a excesso de negociação.

  3. A utilização de stop-loss fixos pode não ser adequada para todas as condições de mercado, por vezes sendo demasiado grande ou demasiado pequena.

  4. Dependência dos dados históricos: a eficácia da estratégia depende muito do comportamento do mercado durante o período de backtesting, que poderá diferir no futuro.

  5. Adaptabilidade do mercado: Embora a estratégia tenha um bom desempenho em alguns pares de moedas, pode não ser tão eficaz em outros.

Orientações para a otimização da estratégia

  1. Ajuste dinâmico dos parâmetros: considerar o ajuste dinâmico dos períodos de EMA, dos níveis de stop-loss e take-profit com base na volatilidade do mercado.

  2. Condições de filtragem adicionais: introduzir indicadores técnicos ou de sentimento adicionais para filtrar os sinais comerciais e reduzir os falsos positivos.

  3. Melhoria da estratégia de stop-loss: implementação de trailing stops ou stop-loss dinâmicos baseados em ATR para melhor adaptar-se à volatilidade do mercado.

  4. Otimizar os horários de negociação: realizar uma análise mais detalhada do tempo para encontrar os melhores horários e datas de negociação.

  5. Dimensão melhorada das posições: ajustar o tamanho das posições com base na volatilidade do mercado e no risco da conta.

  6. Análise de correlação entre várias moedas: considerar correlações entre vários pares de moedas para evitar uma sobreexposição a riscos de mercado semelhantes.

  7. Integração de aprendizado de máquina: Utilize algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar os processos de seleção de parâmetros e geração de sinal.

Conclusão

A Estratégia de Crossover de Média Móvel Exponencial Multi-Tempo é um sistema de negociação automatizado que combina tendência seguindo com gestão de risco. Ao alavancar sinais de crossover EMA de diferentes prazos, a estratégia visa capturar tendências de mercado e executar negociações em momentos apropriados. Embora a estratégia tenha um bom desempenho sob certas condições de mercado, ela ainda tem riscos e limitações inerentes. Para melhorar ainda mais a robustez e a adaptabilidade da estratégia, podem ser consideradas a introdução de ajustes dinâmicos de parâmetros, condições de filtragem adicionais e técnicas de gerenciamento de risco mais sofisticadas.

/*backtest
start: 2023-07-30 00:00:00
end: 2024-07-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Miles Multi TF EMA Strategy v 1", overlay=true)

Fast = input.int(9, "Fast EMA")
Xslow = input.int(50, "Slow EMA")

var bool inTrade = false // Ensure inTrade is declared and initialized
var int tradeDirection = 0
var float buy_slPrice = na
var float buy_tp1Price = na
var float buy_tp2Price = na
var float sell_slPrice = na
var float sell_tp1Price = na
var float sell_tp2Price = na
var bool tp1Hit = false
var bool buytp1Hit = false
var bool selltp1Hit = false
var float entryPrice = na
var float lastSignalBar = na
fastEMA = ta.ema(close, Fast)
XslowEMA = ta.ema(close, Xslow)
var int step = 0

// Example SL and TP settings (adjust according to your strategy)
slPips = input.int(150, "Stop Loss")
tp1Pips = input.int(75, "Take Profit 1")
tp2Pips = input.int(150, "Take Profit 2")
beoff = input.int(25, "Breakeven Offset")

// Define the higher time frame
higherTimeFrame = input.timeframe("15", "Higher Timeframe EMA")

// Fetch the EMA from the higher time frame
higherTimeFrameEMA = request.security(syminfo.tickerid, higherTimeFrame, ta.ema(close, 100))

// Input for trading start and end times, allowing end time to extend beyond midnight
startHour = input.int(1, "Start Hour", minval=0, maxval=23)
endHour = input.int(25, "End Hour", minval=0, maxval=47) // Extend maxval to 47 to allow specifying times into the next day

// Adjust endHour to be within 24-hour format using modulo operation
adjustedEndHour = endHour % 24

// Function to determine if the current time is within the trading hours
isTradingTime(currentHour) =>
    if startHour < adjustedEndHour
        currentHour >= startHour and currentHour < adjustedEndHour
    else
        currentHour >= startHour or currentHour < adjustedEndHour

// Get the current hour in the exchange's timezone
currentHour = hour(time, "Australia/Sydney")

// Check if the current time is within the trading hours
trading = isTradingTime(currentHour)

// Plot background color if within trading hours
bgcolor(trading ? color.new(color.blue, 90) : na)

// Inputs for trading days
tradeOnMonday = input.bool(true, "Trade on Monday")
tradeOnTuesday = input.bool(true, "Trade on Tuesday")
tradeOnWednesday = input.bool(true, "Trade on Wednesday")
tradeOnThursday = input.bool(true, "Trade on Thursday")
tradeOnFriday = input.bool(true, "Trade on Friday")

// Current time checks
currentDayOfWeek = dayofweek(time, "Australia/Sydney")

// Check if current time is within trading hours
isTradingHour = (currentHour >= startHour and currentHour < endHour)

// Check if trading is enabled for the current day of the week
isTradingDay = (currentDayOfWeek == dayofweek.monday and tradeOnMonday) or 
               (currentDayOfWeek == dayofweek.tuesday and tradeOnTuesday) or 
               (currentDayOfWeek == dayofweek.wednesday and tradeOnWednesday) or 
               (currentDayOfWeek == dayofweek.thursday and tradeOnThursday) or 
               (currentDayOfWeek == dayofweek.friday and tradeOnFriday)

// Combined check for trading time and day
isTradingTime = isTradingHour and isTradingDay

buySignal = false
sellSignal = false

// Conditions
if (step == 0 or step == 4) and ta.crossover(fastEMA, XslowEMA) and fastEMA > higherTimeFrameEMA
    step := 1

if (step == 0 or step == 4) and ta.crossover(fastEMA, higherTimeFrameEMA)
    step := 1

if step == 3 and ta.crossover(fastEMA, XslowEMA) and fastEMA > higherTimeFrameEMA
    step := 3

if step == 2 and ta.crossover(fastEMA, XslowEMA) and fastEMA > higherTimeFrameEMA
    step := 1

if (step == 0 or step == 3) and ta.crossunder(fastEMA, XslowEMA) and fastEMA < higherTimeFrameEMA
    step := 2

if (step == 0 or step == 3) and ta.crossunder(fastEMA, higherTimeFrameEMA)
    step := 2

if step == 4 and ta.crossunder(fastEMA, XslowEMA) and fastEMA < higherTimeFrameEMA
    step := 4

if step == 1 and ta.crossunder(fastEMA, XslowEMA) and fastEMA < higherTimeFrameEMA
    step := 2

// For buy signals
if step == 1 and isTradingTime and fastEMA > ta.ema(close, Xslow) and fastEMA > higherTimeFrameEMA
    buySignal := true
    inTrade := true
    entryPrice := close
    tradeDirection := 1
    buytp1Hit := false
    lastSignalBar := bar_index
    buy_slPrice := entryPrice - slPips * syminfo.mintick
    buy_tp1Price := entryPrice + tp1Pips * syminfo.mintick // Set TP1
    buy_tp2Price := entryPrice + tp2Pips * syminfo.mintick // Set TP2
    tp1Hit := false
    step := 3
    strategy.entry("Buy", strategy.long, stop=buy_slPrice, limit=buy_tp1Price)

if step == 2 and isTradingTime and fastEMA < ta.ema(close, Xslow) and fastEMA < higherTimeFrameEMA
    sellSignal := true
    inTrade := true
    entryPrice := close
    tradeDirection := -1
    lastSignalBar := bar_index
    selltp1Hit := false
    sell_slPrice := entryPrice + slPips * syminfo.mintick
    sell_tp1Price := entryPrice - tp1Pips * syminfo.mintick // Set TP1
    sell_tp2Price := entryPrice - tp2Pips * syminfo.mintick // Set TP2
    tp1Hit := false
    step := 4
    strategy.entry("Sell", strategy.short, stop=sell_slPrice, limit=sell_tp1Price)

// Move SL to breakeven once TP1 is hit and close 25% of the trade
if (ta.valuewhen(strategy.position_size != 0, strategy.position_size, 0) > 0)
    if high >= buy_tp1Price and not tp1Hit
        tp1Hit := true
        buy_slPrice := entryPrice + beoff * syminfo.mintick
        strategy.close("Buy", qty_percent = 25, comment = "TP1 Hit")
        strategy.exit("Close", from_entry="Buy", stop=buy_slPrice, limit=buy_tp2Price)
        
if (ta.valuewhen(strategy.position_size != 0, strategy.position_size, 0) < 0)
    if low <= sell_tp1Price and not tp1Hit
        tp1Hit := true
        sell_slPrice := entryPrice - beoff * syminfo.mintick
        strategy.close("Sell", qty_percent = 25, comment = "TP1 Hit")
        strategy.exit("Close", from_entry="Sell", stop=sell_slPrice, limit=sell_tp2Price)

// Managing the trade after it's initiated
if inTrade and tradeDirection == 1 and sellSignal
    inTrade := false
    tradeDirection := 0
    buy_slPrice := na
    buy_tp1Price := na
    buy_tp2Price := na
    tp1Hit := false
    step := 2

if inTrade and tradeDirection == -1 and buySignal
    inTrade := false
    tradeDirection := 0
    sell_slPrice := na
    sell_slPrice := na
    sell_tp2Price := na
    tp1Hit := false
    step := 1

if inTrade and tradeDirection == 1 and step == 1
    step := 0

if inTrade and tradeDirection == -1 and step == 2
    step := 0

if inTrade and tradeDirection == 1 and (bar_index - lastSignalBar) >= 1
    if high >= buy_tp1Price and not tp1Hit
        tp1Hit := true
        buytp1Hit := true
        lastSignalBar := bar_index
        buy_slPrice := entryPrice + beoff * syminfo.mintick
        step := 3

    if low <= buy_slPrice and not tp1Hit and (bar_index - lastSignalBar) >= 1
        strategy.close("Buy", qty_percent = 100, comment = "SL Hit")
        inTrade := false
        tradeDirection := 0
        buy_slPrice := na
        buy_tp1Price := na
        buy_tp2Price := na
        tp1Hit := false
        buytp1Hit := false
        step := 0

if inTrade and tradeDirection == 1 and tp1Hit and (bar_index - lastSignalBar) >= 1
    if low <= buy_slPrice
        inTrade := false
        tradeDirection := 0
        buy_slPrice := na
        buy_tp1Price := na
        buy_tp2Price := na
        tp1Hit := false
        buytp1Hit := false
        step := 0

    if high >= buy_tp2Price and (bar_index - lastSignalBar) >= 1
        inTrade := false
        tradeDirection := 0
        buy_slPrice := na
        buy_tp1Price := na
        buy_tp2Price := na
        tp1Hit := false
        buytp1Hit := false
        step := 0

if inTrade and tradeDirection == -1 and (bar_index - lastSignalBar) >= 1
    if low <= sell_tp1Price and not tp1Hit
        tp1Hit := true
        lastSignalBar := bar_index
        selltp1Hit := true
        sell_slPrice := entryPrice - beoff * syminfo.mintick
        step := 4

    if high >= sell_slPrice and not tp1Hit and (bar_index - lastSignalBar) >= 1
        strategy.close("Sell", qty_percent = 100, comment = "SL Hit")
        inTrade := false
        tradeDirection := 0
        sell_slPrice := na
        sell_tp1Price := na
        sell_tp2Price := na
        tp1Hit := false
        selltp1Hit := false
        step := 0

if inTrade and tradeDirection == -1 and tp1Hit  and (bar_index - lastSignalBar) >= 1
    if high >= sell_slPrice
        inTrade := false
        tradeDirection := 0
        sell_slPrice := na
        sell_tp1Price := na
        sell_tp2Price := na
        tp1Hit := false
        selltp1Hit := false
        step := 0
    if low <= sell_tp2Price
        inTrade := false
        tradeDirection := 0
        sell_slPrice := na
        sell_tp1Price := na
        sell_tp2Price := na
        tp1Hit := false
        selltp1Hit := false
        step := 0
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