O recurso está a ser carregado... Carregamento...
  1. Quadrado
  2. Supertendência de média móvel múltipla com estratégia de negociação de ruptura de Bollinger

Supertendência de média móvel múltipla com estratégia de negociação de ruptura de Bollinger

Autora:ChaoZhang, Data: 2025-01-06 13:48:19
Tags:RSIEMABBADXS.T.

img

Resumo

Esta estratégia é um sistema de negociação abrangente que combina múltiplos indicadores, principalmente baseados em médias móveis exponenciais (EMA), indicador de supertendência, bandas de Bollinger (BB) e índice de força relativa (RSI). A lógica central constrói sinais de negociação em torno da EMA e da Supertendência, incorporando BB e RSI para análise suplementar da volatilidade e do impulso do mercado.

Princípios de estratégia

A estratégia utiliza uma combinação de indicadores técnicos de várias camadas para captar as tendências do mercado e as oportunidades de volatilidade:

  1. Utiliza a EMA tripla (13,34,100) para estabelecer um sistema de tendência, determinando a direção da tendência através de cruzamentos e posições relativas
  2. Integra o indicador Supertrend para confirmação da tendência e referência de stop-loss
  3. Emprega o indicador ADX para filtrar tendências fortes, definindo 25 como limiar de força da tendência
  4. Utiliza Bandas de Bollinger (20,2) para monitorizar os intervalos de volatilidade dos preços
  5. Implementa o RSI de três prazos (14) para analisar as condições de sobrecompra/supervenda no mercado

Ativadores de sinal de negociação:

  • Entrada longa: Supertrend vira para alta + EMA13 cruza acima do EMA34 + preço acima do EMA100 + ADX>25
  • Entrada curta: Supertrend vira para alta + EMA13 cruza abaixo do EMA34 + preço abaixo do EMA100 + ADX>25
  • Sinais de saída: o preço cruza a Supertrend para as respectivas saídas da posição

Vantagens da estratégia

  1. A integração de múltiplos indicadores técnicos proporciona sinais de negociação mais fiáveis, reduzindo eficazmente os falsos sinais
  2. O sistema de EMA tripla capta as características da tendência em diferentes prazos
  3. A incorporação do ADX assegura a negociação apenas em mercados de forte tendência
  4. A análise do índice de variação do risco em quadros de tempo múltiplos oferece uma avaliação abrangente da dinâmica do mercado
  5. O indicador de supertrend fornece pontos de referência objetivos de stop-loss
  6. A integração das bandas de Bollinger ajuda a determinar os estados de volatilidade do mercado e as potenciais oportunidades de ruptura

Riscos estratégicos

  1. O sistema de indicadores múltiplos pode provocar sinais atrasados, afetando o tempo de entrada
  2. Pode gerar sinais de ruptura falsos frequentes em mercados variados
  3. O limiar ADX fixo pode apresentar resultados inconsistentes em diferentes ambientes de mercado
  4. A volatilidade rápida do mercado pode resultar numa colocação de stop-loss subótima Sugestões de controlo de riscos:
  • Ajuste dinâmico do limiar ADX com base nas características do mercado
  • Introduzir um mecanismo de stop loss adaptado à volatilidade
  • Adicionar análise de volume para confirmação de sinal

Orientações para a otimização da estratégia

  1. Optimização do parâmetro do indicador
  • Considerar a introdução de períodos de EMA adaptativos
  • Ajustar dinamicamente o multiplicador Supertrend com base na volatilidade
  • Otimizar os parâmetros das bandas de Bollinger para diferentes fases do mercado
  1. Melhoria do sistema de sinalização
  • Integrar fatores de volume para a verificação de sinais comerciais
  • Adicionar análise da estrutura de mercado
  • Implementar filtros de volatilidade
  1. Melhoria da gestão dos riscos
  • Projeto de mecanismo dinâmico de stop-loss
  • Estabelecer um sistema de dimensionamento da posição
  • Adicionar filtros de tempo de negociação

Resumo

Esta estratégia constrói um sistema de negociação relativamente completo através da combinação orgânica de múltiplos indicadores técnicos. A cooperação EMA e Supertrend fornece sinais de negociação primários, a filtragem ADX garante que a negociação ocorra em ambientes de tendência forte, enquanto as Bandas de Bollinger e a análise auxiliar do RSI fornecem perspectivas de mercado adicionais. As principais vantagens da estratégia estão na confiabilidade do sinal e na integridade do sistema, mas também enfrenta desafios no atraso do sinal e na otimização de parâmetros. Através das direções de otimização propostas, a estratégia tem o potencial de melhorar a lucratividade mantendo a estabilidade.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//made by Chinmay 

//@version=6
strategy("CJ - Multi1", overlay=true)

// Input for RSI length
rsi_length = input.int(14, title="RSI Length")

// Calculate Daily RSI
daily_rsi = ta.rsi(close, rsi_length)

// Calculate Weekly RSI (using security function to get weekly data)
weekly_rsi = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.rsi(close, rsi_length))

// Calculate Monthly RSI (using security function to get weekly data)
monthly_rsi = request.security(syminfo.tickerid, "M", ta.rsi(close, rsi_length))

// Plot the RSIs
plot(daily_rsi, color=color.blue, title="Daily RSI", linewidth=2)
plot(weekly_rsi, color=color.red, title="Weekly RSI", linewidth=2)
plot(monthly_rsi, color=color.black, title="Monthly RSI", linewidth=2)

// Create horizontal lines at 30, 50, and 70 for RSI reference
hline(30, "Oversold", color=color.green)
hline(70, "Overbought", color=color.red)
hline(50, "Neutral", color=color.gray)

// Bollinger Bands Calculation
bb_length = 20
bb_mult = 2
bb_stddev = ta.stdev(close, bb_length)
bb_average = ta.sma(close, bb_length)
bb_upper = bb_average + bb_mult * bb_stddev
bb_lower = bb_average - bb_mult * bb_stddev

plot(bb_upper, color=color.new(#ffb13b, 0), linewidth=2)
plot(bb_average, color=color.new(#b43bff, 0), linewidth=2)
plot(bb_lower, color=color.new(#ffb13b, 0), linewidth=2)

// Inputs for EMA
ema_L1 = input.int(defval=13, title="EMA Length 1")
ema_L2 = input.int(defval=34, title="EMA Length 2")
ema_L3 = input.int(defval=100, title="EMA Length 3")
adx_level = input.int(defval=25, title="ADX Level")

// Inputs for Supertrend
atr_l = input.int(defval=10, title="ATR Length")
factor = input.float(defval=3.0, title="Supertrend Multiplier")

// Calculate EMA
ema1 = ta.ema(close, ema_L1)
ema2 = ta.ema(close, ema_L2)
ema3 = ta.ema(close, ema_L3)

// Calculate Supertrend
[supertrend, direction] = ta.supertrend(factor, atr_l)

// Calculate ADX and DI
[diplus, diminus, adx] = ta.dmi(14,14)

// Buy and Sell Conditions
buy = direction == -1 and ema1 > ema2 and close > ta.ema(close, 100) and adx > adx_level
short = direction == -1 and ema1 < ema2 and close < ta.ema(close, 100) and adx > adx_level

sell = ta.crossunder(close, supertrend)
cover = ta.crossover(close, supertrend)

// Strategy Logic
if buy
    strategy.entry("Buy", strategy.long, comment="Long Entry")

if sell
    strategy.close("Buy", comment="Sell Exit")

// Uncomment for Short Strategy
if short
    strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short Entry")

if cover
    strategy.close("Short", comment="Cover Exit")
Relacionados
Mais.

2019 FMZ - Todos os direitos reservados