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Tendência de ruptura de várias ordens seguindo a estratégia

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-07-30 17:18:11
Tags:ATRBBEMASAR

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Resumo

A estratégia de seguimento de tendências de ruptura de várias ordens é uma estratégia quantitativa de negociação baseada em indicadores de análise técnica, projetada para capturar tendências de mercado e entrar em posições várias vezes durante condições favoráveis. Esta estratégia combina vários indicadores, incluindo Bollinger Bands, Average True Range (ATR), Parabolic SAR e Exponential Moving Average (EMA), para determinar pontos de entrada e saída através de várias seleções de condições. A ideia principal é abrir posições longas quando o preço ultrapassa a banda superior de Bollinger e atende a outras condições, ao mesmo tempo em que emprega dimensionamento dinâmico de posição e stop-loss porcentual fixo para controlar o risco. Além disso, a estratégia estabelece um limite máximo no número de posições abertas para evitar concentração excessiva de risco.

Princípios de estratégia

  1. Condições de entrada:

    • Preços acima da faixa superior de Bollinger
    • O preço está acima do indicador SAR
    • O preço está acima da EMA
    • ATR está acima da média móvel simples de 100 períodos
    • Número atual de posições abertas inferior ao máximo permitido
  2. Condições de saída:

    • Preço cai abaixo da faixa de Bollinger média
    • Preço cai abaixo do indicador SAR
  3. Gestão da posição:

    • Utiliza o dimensionamento dinâmico das posições com base no capital da conta, no risco por transação e na percentagem de stop-loss
    • Definir um limite máximo para o número de posições abertas
  4. Controle de riscos:

    • Aplica um percentual fixo de stop-loss para cada ordem
    • Utiliza o indicador ATR para filtrar condições de mercado de baixa volatilidade
  5. Aplicação do indicador:

    • Bandas de Bollinger: utilizadas para julgar os breakouts e retracements de preços
    • SAR: Auxilia na determinação da direcção da tendência e no calendário da saída
    • EMA: confirma tendências a médio e longo prazo
    • ATR: Julga a volatilidade do mercado e filtra condições de baixa volatilidade

Vantagens da estratégia

  1. Mecanismo de confirmação múltipla: Combinando múltiplos indicadores técnicos, aumenta a fiabilidade dos sinais de entrada e reduz os riscos de falhas.

  2. Dimensão dinâmica da posição: ajusta o tamanho da posição de forma dinâmica com base no património da conta, na tolerância ao risco e na volatilidade do mercado, controlando efetivamente o risco e permitindo ganhos maiores em condições favoráveis de mercado.

  3. Equilíbrio entre o seguimento da tendência e o controlo do risco: a estratégia acompanha as tendências, controlando o risco através de stop-loss e limites máximos de posição, alcançando um equilíbrio entre os retornos e o risco.

  4. Alta adaptabilidade: através de um projeto parametrizado, a estratégia pode ser ajustada de forma flexível de acordo com diferentes ambientes de mercado e preferências de risco do comerciante.

  5. Filtragem da volatilidade: utiliza o indicador ATR para filtrar as condições de mercado de baixa volatilidade, ajudando a evitar negociações frequentes quando o mercado não tem uma direção clara.

  6. Oportunidades de entrada múltipla: permite a entrada de múltiplas entradas dentro da mesma tendência, benéfica para capturar mais lucros em movimentos de tendência fortes.

Riscos estratégicos

  1. Risco de excesso de negociação: em mercados oscilantes, os sinais de ruptura falsos frequentes podem conduzir a excesso de negociação e a um aumento dos custos de transação.

  2. Risco de deslizamento e liquidez: em mercados em rápida evolução, deslizamentos graves ou problemas de liquidez insuficientes podem afetar a eficácia da execução da estratégia.

  3. Risco de reversão da tendência: Embora sejam definidos stop-loss, podem ainda ocorrer perdas significativas durante reversões graves da tendência.

  4. Sensibilidade aos parâmetros: o desempenho da estratégia pode ser sensível às definições dos parâmetros, o que pode exigir ajustes frequentes em diferentes ambientes de mercado.

  5. Risco sistémico: a detenção simultânea de várias posições altamente correlacionadas pode expor a estratégia a riscos sistémicos durante a volatilidade extrema do mercado.

  6. Risco de retirada: em mercados laterais ou oscilantes de longo prazo, a estratégia pode enfrentar riscos significativos de retirada.

Orientações para a otimização da estratégia

  1. Introduzir o reconhecimento do regime de mercado: desenvolver um módulo de reconhecimento do estado do mercado para ajustar dinamicamente os parâmetros da estratégia ou alternar os modos de negociação com base em diferentes ambientes de mercado (tendência, oscilação, alta volatilidade, etc.).

  2. Otimizar o mecanismo de saída: considerar a introdução de trailing stops ou stop-loss dinâmicos baseados em ATR para melhor garantir os lucros e adaptar-se à volatilidade do mercado.

  3. Adicionar filtros de tempo de negociação: Analisar as características do mercado durante diferentes períodos de tempo para evitar tempos de negociação ineficientes e melhorar a eficiência geral da estratégia.

  4. Incorporar operações contra-tendência: com base na estratégia principal de tendência, adicionar capacidades para captar reversões de curto prazo, como considerar operações contra-tendência ao tocar a faixa de Bollinger inferior.

  5. Melhorar a gestão das posições: considerar o ajustamento dinâmico das posições com base na força da tendência, aumentando as posições nas tendências mais fortes e reduzindo-as nas tendências mais fracas.

  6. Integrar fatores fundamentais: combinar indicadores fundamentais (como publicações de dados económicos, eventos importantes) para filtrar ou melhorar os sinais de negociação.

  7. Análise de vários prazos: introduzir uma análise de vários prazos para garantir o alinhamento da tendência em prazos maiores.

  8. Gestão da correlação: desenvolver um módulo para monitorizar e gerir as correlações entre diferentes instrumentos de negociação para uma melhor diversificação dos riscos.

  9. Otimização de aprendizado de máquina: Utilize algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar os processos de seleção de parâmetros e geração de sinal, melhorando a adaptabilidade e o desempenho da estratégia.

Conclusão

A Multi-Order Breakout Trend Following Strategy é um sistema de negociação quantitativo que combina múltiplos indicadores técnicos, com o objetivo de capturar tendências de mercado e controlar o risco através de condições estritas de entrada e medidas de gerenciamento de risco. As principais vantagens desta estratégia estão em seus múltiplos mecanismos de confirmação, gerenciamento dinâmico de posição e adaptabilidade à volatilidade do mercado.

Através de otimização adicional, como a introdução de reconhecimento do regime de mercado, melhoria dos mecanismos de saída e adição de filtros de tempo de negociação, a robustez e rentabilidade da estratégia podem ser aumentadas.

Em geral, esta estratégia fornece um bom ponto de partida para a tendência após a negociação. Através de monitoramento contínuo, backtesting e otimização, tem o potencial de se tornar uma estratégia de negociação quantitativa confiável. No entanto, os investidores que usam esta estratégia ainda devem avaliar cuidadosamente sua própria tolerância ao risco e realizar testes simulados completos antes da negociação ao vivo.


/*backtest
start: 2024-06-29 00:00:00
end: 2024-07-29 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Multi-Order Breakout Strategy", overlay=true)

// Parameters
risk_per_trade = input.float(1.0, "Risk Per Trade")
lookback = input(20, "Lookback Period")
breakout_mult = input.float(2.0, "Breakout Multiplier")
stop_loss_percent = input.float(2.0, "Stop Loss Percentage")
max_positions = input(5, "Maximum Open Positions")
atr_period = input(14, "ATR Period")
ma_len = input(100, "MA Length")

// Calculate Bollinger Bands and other indicators
[middle, upper, lower] = ta.bb(close, lookback, breakout_mult)
atr = ta.atr(atr_period)
sar = ta.sar(0.02, 0.02, 0.2)

ma = ta.ema(close, ma_len)
plot(ma, color=color.white)

// Entry conditions
long_condition = close > upper and close > sar and close > ma

// Exit conditions
exit_condition = ta.crossunder(close, middle) or ta.crossunder(close, sar)

// Count open positions
var open_positions = 0

// Dynamic position sizing
position_size = (strategy.equity * risk_per_trade/100) / (close * stop_loss_percent / 100)


// Strategy execution
if (long_condition and open_positions < max_positions and atr > ta.sma(atr, 100) and position_size > 0)
    strategy.entry("Long " + str.tostring(open_positions + 1), strategy.long, qty=position_size)
    open_positions := open_positions + 1

// Apply fixed stop loss to each position
for i = 1 to max_positions
    strategy.exit("SL " + str.tostring(i), "Long " + str.tostring(i), stop=strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_percent/100))

// Close all positions on exit condition
if (exit_condition and open_positions > 0)
    strategy.close_all()
    open_positions := 0

// Plot
plot(upper, "Upper BB", color.blue)
plot(lower, "Lower BB", color.blue)
plot(middle, "Middle BB", color.orange)
plot(sar, "SAR", color.purple, style=plot.style_cross)

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