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Estratégia de negociação de fluxo de tendência adaptativo com filtros múltiplos

Autora:ChaoZhang, Data: 2025-01-06 11:58:25
Tags:EMASMAMACDATRHLC3

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Resumo

Esta estratégia é um sistema adaptativo de tendência baseado em múltiplos filtros de indicadores técnicos. Ele combina vários indicadores técnicos, incluindo a média móvel exponencial (EMA), a média móvel simples (SMA) e a divergência de convergência da média móvel (MACD), ajustando dinamicamente os parâmetros para se adaptar a diferentes ambientes de mercado para captura e controle de riscos eficientes. A estratégia emprega um mecanismo de filtragem em camadas, melhorando significativamente a confiabilidade dos sinais de negociação através da combinação sinérgica de vários indicadores técnicos.

Princípio da estratégia

A lógica central baseia-se num mecanismo de filtragem de três camadas:

  1. Capa de reconhecimento de tendências adaptativa: utiliza uma combinação de EMAs rápidas e lentas para calcular a linha de base da tendência e ajusta dinamicamente as linhas superiores e inferiores do canal com base na volatilidade do mercado.
  2. Camada de filtro SMA: garante que a direção do movimento dos preços esteja alinhada com a tendência geral usando a média móvel simples.
  3. MACD Confirmation Layer: Valida ainda os sinais de negociação utilizando a funcionalidade de confirmação de tendência do indicador MACD.

A geração de sinais de negociação requer que todas as condições de filtro sejam atendidas: transição de tendência, confirmação da direção da SMA e suporte à linha de sinal MACD. A estratégia também inclui um sistema dinâmico de gerenciamento de posições baseado no patrimônio da conta, ajustando automaticamente o tamanho da posição por meio de um fator de alavancagem.

Vantagens da estratégia

  1. Forte adaptabilidade: A estratégia pode adaptar-se a diferentes ambientes de mercado através do ajuste dinâmico de parâmetros.
  2. Controle de riscos abrangente: mecanismos de filtragem múltiplos reduzem significativamente a probabilidade de falsos sinais.
  3. Alta personalização: Os usuários podem ajustar vários parâmetros de acordo com o estilo de negociação pessoal.
  4. Alto nível de automação: Suporta mensagens de alerta no formato JSON para uma fácil integração com sistemas de negociação automatizados.
  5. Boa visualização: fornece um rico feedback visual, incluindo bandas de tendência e marcadores de sinal.

Riscos estratégicos

  1. Dependência da tendência: pode gerar sinais falsos frequentes em mercados oscilantes.
  2. Risco de atraso: múltiplos mecanismos de filtragem podem provocar atrasos no tempo de entrada.
  3. Sensibilidade dos parâmetros: diferentes combinações de parâmetros podem resultar em variações significativas no desempenho da estratégia.
  4. Risco de alavancagem: uma alavancagem excessiva pode aumentar as perdas.

Orientações para a otimização da estratégia

  1. Adaptação à volatilidade: adicionar um mecanismo dinâmico de stop-loss baseado no ATR.
  2. Reconhecimento do ambiente de mercado: adicionar um sistema de classificação do estado de mercado para utilizar diferentes combinações de parâmetros em diferentes ambientes de mercado.
  3. Avaliação da qualidade do sinal: Estabelecer um sistema de avaliação da força do sinal para ajustar dinamicamente as posições com base na força do sinal.
  4. Optimização da gestão de capital: introduzir algoritmos de gestão de dinheiro mais sofisticados para um controlo de posição mais preciso.

Resumo

A estratégia alcança uma tendência relativamente confiável através de mecanismos de filtragem de várias camadas e ajuste dinâmico de parâmetros. Embora existam certos riscos de atraso e dependência de parâmetros, o desempenho estável ainda pode ser alcançado na negociação real através de otimização razoável de parâmetros e medidas de controle de risco.

/*backtest
start: 2024-12-29 00:00:00
end: 2025-01-05 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 45m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("Adaptive Trend Flow Strategy with Filters for SPX", overlay=true, max_labels_count=500, 
     initial_capital=1000, commission_type=strategy.commission.cash_per_order, commission_value=0.01, slippage=2,
     margin_long=20, margin_short=20, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// User-defined inputs for trend logic
atr           = input.int(14, "Main Length", minval=2, group = "Find more strategies like this on pineindicators.com")
length        = input.int(2, "Main Length", minval=2)
smooth_len    = input.int(2, "Smoothing Length", minval=2)
sensitivity   = input.float(2.0, "Sensitivity", step=0.1)

// User-defined inputs for SMA filter
use_sma_filter = input.bool(true, "Enable SMA Filter?")
sma_length = input.int(4, "SMA Length", minval=1)

// User-defined inputs for MACD filter
use_macd_filter = input.bool(true, "Enable MACD Filter?")
macd_fast_length = input.int(2, "MACD Fast Length", minval=1)
macd_slow_length = input.int(7, "MACD Slow Length", minval=1)
macd_signal_length = input.int(2, "MACD Signal Length", minval=1)
// User-defined inputs for leverage
leverage_factor = input.float(4.5, "Leverage Factor", minval=1.0, step=0.1)
id           = input("besttrader123", title= "Your TradingView username", group = "Automate this strategy with plugpine.com")
key           = input("nc739ja84gf", title= "Unique identifier (UID)")
ticker        = input("SPX", title= "Ticker/symbol of your broker")
bullcolor     = #0097a7
bearcolor     = #ff195f
showbars      = input.bool(true, "Color Bars?")
showbg        = input.bool(true, "Background Color?")
showsignals   = input.bool(true, "Show Signals?")


// Trend calculation functions
calculate_trend_levels() =>
    typical = hlc3
    fast_ema = ta.ema(typical, length)
    slow_ema = ta.ema(typical, length * 2)
    basis = (fast_ema + slow_ema) / 2
    vol = ta.stdev(typical, length)
    smooth_vol = ta.ema(vol, smooth_len)
    upper = basis + (smooth_vol * sensitivity)
    lower = basis - (smooth_vol * sensitivity)
    [basis, upper, lower]

get_trend_state(upper, lower, basis) =>
    var float prev_level = na
    var int trend = 0
    if na(prev_level)
        trend := close > basis ? 1 : -1
        prev_level := trend == 1 ? lower : upper
    if trend == 1
        if close < lower
            trend := -1
            prev_level := upper
        else
            prev_level := lower
    else
        if close > upper
            trend := 1
            prev_level := lower
        else
            prev_level := upper
    [trend, prev_level]

[basis, upper, lower] = calculate_trend_levels()
[trend, level] = get_trend_state(upper, lower, basis)

// SMA filter
sma_value = ta.sma(close, sma_length)
sma_condition = use_sma_filter ? close > sma_value : true

// MACD filter
[macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, macd_fast_length, macd_slow_length, macd_signal_length)
macd_condition = use_macd_filter ? macd_line > signal_line : true

// Signal detection with filters
long_signal = trend == 1 and trend[1] == -1 and sma_condition and macd_condition
short_signal = trend == -1 and trend[1] == 1

// Plotting visuals
p2 = plot(basis, color=trend == 1 ? bullcolor : bearcolor, linewidth=2)
p1 = plot(level, color=close > level ? bullcolor : bearcolor, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// if showsignals and ta.crossover(close, level)
//     label.new(bar_index, level, "▲", color=bullcolor, textcolor=chart.bg_color, style=label.style_label_upper_right)
// if showsignals and ta.crossunder(close, level)
//     label.new(bar_index, level, "▼", color=bearcolor, textcolor=chart.fg_color, style=label.style_label_lower_right)

qty = strategy.equity / close * leverage_factor

// Automated alerts
if long_signal
    alert('{"AccountID": "' + id + '","Key": "' + key + '", "symbol": "' + ticker + '", "action": "long", "volume": ' + str.tostring(qty) + '}', alert.freq_once_per_bar)
if short_signal
    alert('{"AccountID": "' + id + '","Key": "' + key + '", "symbol": "' + ticker + '", "action": "closelong"}', alert.freq_once_per_bar)

// Strategy entries and exits
if long_signal
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=qty)
if short_signal
    strategy.close("Long")

// Optional SMA and MACD plot
plot(use_sma_filter ? sma_value : na, color=color.new(color.blue, 80), title="SMA")
plot(use_macd_filter ? macd_line : na, color=color.new(color.orange, 80), title="MACD Line")
plot(use_macd_filter ? signal_line : na, color=color.new(color.red, 80), title="Signal Line")
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