Sistema de negociação de média móvel de vários níveis com reconhecimento de padrões de velas
Autora:ChaoZhang, Data: 2024-11-12 16:39:22Tags:EMASMAMA50MA200
Resumo
Esta estratégia é um sistema de negociação de análise técnica abrangente que combina o reconhecimento de padrões clássicos de velas com a análise de tendências. O sistema depende principalmente da identificação de vários padrões clássicos de velas, incluindo mais de dez formações diferentes, ao mesmo tempo em que incorpora médias móveis de curto e longo prazo para confirmar as tendências do mercado e gerar sinais de compra / venda. A estratégia é adaptável a diferentes prazos e adequada tanto para negociação de curto prazo quanto para posse de posição de médio a longo prazo.
Princípios de estratégia
A estratégia utiliza um mecanismo de confirmação de sinais de várias camadas:
- Utiliza a média móvel exponencial (EMA) de 6 períodos como indicador de tendência de curto prazo
- Utiliza médias móveis simples (SMA) de 50 e 200 períodos para julgar a tendência a longo prazo
- Identifica múltiplos padrões de candelabro:
- Família Doji (Doji regular, Gravestone Doji, Dragonfly Doji)
- Padrões de martelo (martelo, enforcamento, martelo invertido, estrela de tiro)
- Padrões de absorção
- Padrões interiores
- Padrões da Estrela da Manhã/Estrela da Noite
- Padrões de Três Soldados/Três Corvos
- Gerar sinais de negociação combinando tendência e análise de padrões
Vantagens da estratégia
- Confirmação multidimensional: Melhora a confiabilidade do sinal através da confirmação dupla de médias móveis e padrões de velas
- Alta adaptabilidade: adapta-se a diferentes ambientes de mercado, captando tendências e reversões
- Controle de riscos abrangente: reduz os falsos sinais através de critérios rigorosos de reconhecimento de padrões
- Lógica operacional clara: Cada sinal de negociação tem condições de entrada específicas
- Alta escalabilidade: o quadro de estratégia permite facilmente o acesso a novos módulos de reconhecimento de padrões
Riscos estratégicos
- Retardo no reconhecimento de padrões: vários candelabros necessários para a confirmação podem perder pontos de entrada ideais
- Superposição de sinais: padrões simultâneos podem causar sinais conflitantes
- Ruído do mercado: pode gerar sinais falsos excessivos em mercados agitados
- Sensibilidade dos parâmetros: a selecção da média móvel do período tem um impacto significativo no desempenho da estratégia
- Complexidade computacional: o cálculo em tempo real de padrões múltiplos pode afetar a eficiência da execução
Orientações para a otimização da estratégia
- Sistema de ponderação do sinal:
- Implementar pesos ajustáveis para diferentes padrões
- Ajustar dinamicamente os pesos com base nas condições do mercado
- Reconhecimento do ambiente de mercado:
- Adicionar indicadores de volatilidade para identificar os estados de mercado
- Ajustar os parâmetros da estratégia com base nas condições do mercado
- Optimização de stop-loss:
- Projeto de stop-loss dinâmico com base nas características do padrão
- Adicionar o mecanismo de trail stop
- Filtragem do sinal:
- Incorporar um mecanismo de confirmação de volume
- Adicionar filtros de força de tendência
- Optimização da eficiência computacional:
- Simplificar algoritmos de reconhecimento de padrões
- Otimizar estruturas de dados
Resumo
Esta estratégia integra várias ferramentas de análise técnica para construir um sistema de negociação completo. Sua força central reside no mecanismo de confirmação de sinal multidimensional, embora enfrente desafios de atraso de sinal e potencial sobreajuste. O desempenho da estratégia pode ser aprimorado adicionando reconhecimento do ambiente de mercado e mecanismos de ajuste de parâmetros dinâmicos. Na aplicação prática, recomenda-se otimizar os parâmetros por meio de backtesting e implementar ao lado de um sistema de gerenciamento de risco.
/*backtest
start: 2023-11-12 00:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("hazed candles", shorttitle="hazed candles", overlay=true)
// Inputs
ema_input = input.int(6, title="EMA value to detect trend")
show_doji = input.bool(true, title="Doji star")
show_doji_grave = input.bool(true, title="Doji grave")
show_doji_dragonfly = input.bool(true, title="Doji dragonfly")
show_hammer = input.bool(true, title="Hammer")
show_hanginman = input.bool(true, title="Hanging man")
show_rhammer = input.bool(true, title="Reversed hammer")
show_falling_star = input.bool(true, title="Falling star")
show_absorption = input.bool(true, title="Absorptions")
show_tweezers = input.bool(true, title="Tweezers")
show_triple_inside = input.bool(true, title="Triple inside")
show_three_soldiers = input.bool(true, title="Three soldiers")
show_three_crows = input.bool(true, title="Three crows")
show_morning_evening_stars = input.bool(true, title="Morning / evening stars")
show_golden_death_cross = input.bool(true, title="Golden / Death cross")
// EMA calculation
prev_p_1 = ta.ema(close, ema_input)
// Variables
lowhigh_long_prop = 10
body_prop_size = 9
bar_size_h = high - close
bar_size_l = math.max(open, close) - math.min(close, open)
body_size_h = high - low
low_body_prop = close - low
high_body_prop = high - close
low_half_eq = (low_body_prop > body_size_h / 2.5 and low_body_prop < body_size_h / 1.65)
high_half_eq = (high_body_prop > body_size_h / 2.5 and high_body_prop < body_size_h / 1.65)
open_close_eq = (bar_size_l < body_size_h / body_prop_size)
///////////////// Doji star ///////////////
doji_star_up = show_doji and close <= prev_p_1 and open_close_eq and high_body_prop and low_half_eq
doji_star_down = show_doji and close > prev_p_1 and open_close_eq and high_body_prop and low_half_eq
plotshape(doji_star_up, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Doji star")
plotshape(doji_star_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Doji star")
// Strategy entries for Doji star
if (doji_star_up)
strategy.entry("Buy Doji Star", strategy.long)
if (doji_star_down)
strategy.entry("Sell Doji Star", strategy.short)
///////////////// Doji grave ///////////////
long_high_body = (high_body_prop > bar_size_l * lowhigh_long_prop)
open_low_eq = ((close - low) < body_size_h / body_prop_size)
doji_grave = show_doji_grave and close > prev_p_1 and open_close_eq and open_low_eq and long_high_body
plotshape(doji_grave, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Doji grave")
// Strategy entries for Doji grave
if (doji_grave)
strategy.entry("Sell Doji Grave", strategy.short)
///////////////// Doji dragonfly ///////////////
long_low_body = (low_body_prop > bar_size_l * lowhigh_long_prop)
open_high_eq = ((high - close) < body_size_h / body_prop_size)
doji_dragonfly = show_doji_dragonfly and close <= prev_p_1 and open_close_eq and open_high_eq and long_low_body
plotshape(doji_dragonfly, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Doji dragonfly")
// Strategy entries for Doji dragonfly
if (doji_dragonfly)
strategy.entry("Buy Doji Dragonfly", strategy.long)
///////////////// Hammer ///////////////
bottom_low = close - bar_size_h * 15
bottom_high = close - bar_size_h * 1.5
top_low = open + bar_size_l * 1.5
top_high = open + bar_size_l * 15
h_down = show_hammer and prev_p_1 > close and open == high and low > bottom_low and low < bottom_high
plotshape(h_down, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Hammer")
// Strategy entries for Hammer
if (h_down)
strategy.entry("Buy Hammer", strategy.long)
///////////////// Hanging man ///////////////
hm_down = show_hanginman and prev_p_1 < close and open == high and low > bottom_low and low < bottom_high
plotshape(hm_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Hanging man")
// Strategy entries for Hanging man
if (hm_down)
strategy.entry("Sell Hanging Man", strategy.short)
///////////////// Reversed hammer ///////////////
rh_down = show_rhammer and prev_p_1 > open and low == close and high > top_low and high < top_high
plotshape(rh_down, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Reversed hammer")
// Strategy entries for Reversed hammer
if (rh_down)
strategy.entry("Buy Reversed Hammer", strategy.long)
///////////////// Fallling star ///////////////
fs_down = show_falling_star and prev_p_1 < close and low == close and high > top_low and high < top_high
plotshape(fs_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Falling star")
// Strategy entries for Falling star
if (fs_down)
strategy.entry("Sell Falling Star", strategy.short)
///////////////// Absorption ///////////////
open_1 = open[1]
close_1 = close[1]
high_1 = high[1]
low_1 = low[1]
open_2 = open[2]
close_2 = close[2]
high_2 = high[2]
low_2 = low[2]
open_3 = open[3]
close_3 = close[3]
high_3 = high[3]
low_3 = low[3]
bar_1 = math.max(open_1, close_1) - math.min(open_1, close_1)
bar_2 = math.max(open_2, close_2) - math.min(open_2, close_2)
bar_3 = math.max(open_3, close_3) - math.min(open_3, close_3)
bar_h = math.max(open, close) - math.min(open, close)
bar_size_min = bar_1 * 1.2
bar_size_f = (bar_h > bar_size_min)
absorption_up = show_absorption and bar_size_f and open_1 > close_1 and open_1 != open and open_3 > open_2 and open_2 > open_1 and open_1 > open and close > open
absorption_down = show_absorption and bar_size_f and open_1 < close_1 and open_1 != open and open_3 < open_2 and open_2 < open_1 and open_1 < open and close < open
plotshape(absorption_up, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Absorption")
plotshape(absorption_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Absorption")
// Strategy entries for Absorption
if (absorption_up)
strategy.entry("Buy Absorption", strategy.long)
if (absorption_down)
strategy.entry("Sell Absorption", strategy.short)
///////////////// Tweezer ///////////////
match_lows = (low_1 == low or (low_2 == low and open_2 == open_1))
sprici_up = show_tweezers and prev_p_1 > open and match_lows and open_3 > open_2 and open_2 > open_1 and open_1 > open and low != open and close_1 != low_1
plotshape(sprici_up, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Tweezer")
match_highs = (high_1 == high or (high_2 == high and open_2 == open_1))
sprici_down = show_tweezers and prev_p_1 <= open and match_highs and open_3 < open_2 and open_2 < open_1 and open_1 < open and high != open and close_1 != high_1
plotshape(sprici_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Tweezer")
// Strategy entries for Tweezer
if (sprici_up)
strategy.entry("Buy Tweezer", strategy.long)
if (sprici_down)
strategy.entry("Sell Tweezer", strategy.short)
///////////////// Triple inside up/down ///////////////
open_close_min = math.min(close, open)
open_close_max = math.max(close, open)
bar = open_close_max - open_close_min
open_close_min_1 = math.min(close[1], open[1])
open_close_max_1 = math.max(close[1], open[1])
open_close_min_2 = math.min(close[2], open[2])
open_close_max_2 = math.max(close[2], open[2])
body_top_1 = math.max(close[1], open[1])
body_low_1 = math.min(close[1], open[1])
triple_inside_up = show_triple_inside and open_close_min_2 == open_close_min_1 and bar_1 > bar_2 * 0.4 and bar_1 < bar_2 * 0.6 and close > open_2 and bar > bar_1 and bar + bar_1 < bar_2 * 2
plotshape(triple_inside_up, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Three inside")
triple_inside_down = show_triple_inside and open_close_max_2 == open_close_max_1 and bar_1 > bar_2 * 0.4 and bar_1 < bar_2 * 0.6 and close < open_2 and bar > bar_1 and bar + bar_1 < bar_2 * 2
plotshape(triple_inside_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Three inside")
// Strategy entries for Triple inside
if (triple_inside_up)
strategy.entry("Buy Triple Inside", strategy.long)
if (triple_inside_down)
strategy.entry("Sell Triple Inside", strategy.short)
///////////////// Triple soldiers / crows ///////////////
triple_solders = show_three_soldiers and prev_p_1 > open_2 and bar > bar_1 * 0.8 and bar < bar_1 * 1.2 and bar > bar_2 * 0.8 and bar < bar_2 * 1.2 and close > close_1 and close_1 > close_2 and open_2 < close_2 and open_1 < close_1
plotshape(triple_solders, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Three soldiers")
triple_crows = show_three_crows and prev_p_1 < open_2 and bar > bar_1 * 0.8 and bar < bar_1 * 1.2 and bar > bar_2 * 0.8 and bar < bar_2 * 1.2 and close < close_1 and close_1 < close_2 and open_2 > close_2 and open_1 > close_1
plotshape(triple_crows, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Three crows")
// Strategy entries for Three soldiers and Three crows
if (triple_solders)
strategy.entry("Buy Three Soldiers", strategy.long)
if (triple_crows)
strategy.entry("Sell Three Crows", strategy.short)
///////////////// Golden death cross ///////////////
ma_50 = ta.sma(close, 50)
ma_200 = ta.sma(close, 200)
ma_50_200_cross = ta.crossover(ma_50, ma_200) or ta.crossunder(ma_50, ma_200)
golden_cross_up = show_golden_death_cross and ma_50_200_cross and ma_50 > ma_200
plotshape(golden_cross_up, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Golden cross")
death_cross_down = show_golden_death_cross and ma_50_200_cross and ma_50 < ma_200
plotshape(death_cross_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Death cross")
// Strategy entries for Golden cross and Death cross
if (golden_cross_up)
strategy.entry("Buy Golden Cross", strategy.long)
if (death_cross_down)
strategy.entry("Sell Death Cross", strategy.short)
///////////////// Morning evening stars ///////////////
morning_star = show_morning_evening_stars and bar > bar_1 and bar_2 > bar_1 and bar > (bar_2 * 0.5) and open_close_min_2 > open_close_min_1 and open_close_min > open_close_min_1 and prev_p_1 > close_2 and prev_p_1 > close_1 and close > close_1 and close_3 > close_2 and close_2 > close_1 and close > body_top_1 and close_2 != close_1 and open != close and open_2 != close_2
plotshape(morning_star, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Morning star")
evening_star = show_morning_evening_stars and bar > bar_1 and bar_2 > bar_1 and bar > (bar_2 * 0.5) and open_close_max_2 < open_close_max_1 and open_close_max < open_close_max_1 and prev_p_1 < close_2 and prev_p_1 < close_1 and close < close_1 and close_3 < close_2 and close_2 < close_1 and close < body_low_1 and close_2 != close_1 and open != close and open_2 != close_2
plotshape(evening_star, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Evening star")
// Strategy entries for Morning star and Evening star
if (morning_star)
strategy.entry("Buy Morning Star", strategy.long)
if (evening_star)
strategy.entry("Sell Evening Star", strategy.short)
Relacionados
- Estratégia de cruzamento de média móvel dupla
- Estratégia de cruzamento multi-EMA com confirmação da tendência
- Estratégia de cruzamento da MOST e da média móvel dupla
- Estratégia de negociação dinâmica de take profit e stop loss baseada em três velas de baixa consecutivas e médias móveis
- Estratégia de ruptura da BMSB
- Indicador: Oscilador de tendência de onda
- Estratégia de compra/venda baseada em padrões de volume e candelabro
- EMA/SMA Seguindo a tendência com a estratégia de negociação de balanço Filtro combinado de volume e sistema percentual de take-profit/stop-loss
- Estratégia de cruzamento da EMA em função de uma tendência dinâmica
- Canal SSL
Mais.
- Estratégia de negociação bidireccional de ruptura de grande volatilidade: Sistema de entrada de limiar baseado em pontos
- Estratégia quantitativa de reversão da média de Bollinger reforçada
- Breakout dinâmico da caixa Darvas com sistema de negociação de confirmação de tendência de média móvel
- Estratégia de negociação quantitativa cruzada da EMA
- Tendência de cruzamento multi-EMA Seguindo estratégia com otimização dinâmica de stop-loss e take-profit
- Estratégia dupla de cruzamento de médias móveis com gestão dinâmica do risco
- Estratégias de contrapartida de duas plataformas
- O risco de risco de risco de risco de risco de risco
- Captura da força da tendência multi-MA com estratégia de captação de lucros
- Sistema de negociação de tendência adaptativa de múltiplas estratégias
- Estratégia de negociação de tendência de impulso da EMA com vários prazos
- Estratégia de negociação equilibrada de rotação longa-curta baseada no tempo
- Estratégia de negociação quantitativa de tendência dinâmica MACD avançada
- Sistema de negociação de breakout de tendência com média móvel (estratégia TBMA)
- Estratégia de seguimento de tendências múltiplas baseada em ATR com sistema de otimização de take-profit e stop-loss
- RSI Sistema de negociação inteligente adaptativo baseado em momento com gestão de riscos a vários níveis
- Estratégia de negociação dinâmica do oscilador RSI adaptativo com otimização de limiar
- Tendência sinérgica de RSI e AO na sequência de uma estratégia quantitativa de negociação
- Estratégia de RSI de tendência adaptativa com sistema de filtro de média móvel
- Estratégia de impulso do RSI cruzado de média móvel dupla com sistema de otimização risco-recompensa