Estratégia de avanço de reversão de mestre de cruzamento


Data de criação: 2023-10-20 17:24:14 última modificação: 2023-10-20 17:24:14
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Estratégia de avanço de reversão de mestre de cruzamento

Visão geral

A estratégia de breakout de travessia mestre-reverso é uma estratégia de negociação simples, mas prática, baseada em médias móveis. Ela usa o cruzamento de médias móveis rápidas e médias móveis lentas como sinais de compra e venda.

Princípio da estratégia

A estratégia usa duas médias móveis: uma média móvel rápida de curto prazo e uma média móvel lenta de longo prazo. A média móvel rápida tem um parâmetro de 12 dias e a média móvel lenta tem um parâmetro de 26 dias. A estratégia primeiro calcula a média móvel simples de 2 dias do ENDPOINT como dados de preços, e depois calcula a média móvel rápida e a média móvel lenta.

Especificamente, a estratégia julga o movimento do mercado comparando o tamanho dos valores das médias móveis rápidas e lentas. Quando o valor da média móvel rápida é maior do que o da média móvel lenta, o mercado é considerado em uma tendência ascendente (Bullish); Quando o valor da média móvel rápida é menor do que a média móvel lenta, o mercado é considerado em uma tendência descendente (Bearish).

A lógica de desencadeamento de um sinal de compra é a seguinte: um sinal de compra é gerado quando o mercado passa de uma tendência descendente para uma tendência ascendente, ou seja, atravessa uma média móvel lenta sobre uma média móvel rápida, e o preço é mais alto do que a média móvel rápida.

A lógica do sinal de venda é a seguinte: O sinal de venda é gerado quando o mercado muda de tendência ascendente para tendência descendente, ou seja, quando a média móvel rápida atravessa a média móvel lenta e o preço está abaixo da média móvel rápida.

Com este tipo de design, a estratégia tem o efeito de aproveitar a oportunidade de uma reversão no momento em que o mercado se reverte.

Análise de vantagens

A estratégia tem as seguintes vantagens:

  1. A lógica da estratégia é simples, clara, fácil de entender e de implementar.

  2. A tecnologia da média móvel é bem desenvolvida, confiável e amplamente utilizada.

  3. O design de duas médias móveis permite filtrar o ruído do mercado e identificar as tendências.

  4. A combinação com o indicador de dinâmica de preços pode melhorar a precisão do momento de compra e venda.

  5. O espaço para otimização de parâmetros é grande, e você pode ajustar os parâmetros de acordo com o mercado para obter melhores resultados.

  6. Pode-se adicionar lógica de stop loss para controlar o risco.

  7. A frequência de negociação deve ser moderada, evitando o excesso de negociação.

  8. Pode ser otimizado em combinação com outros indicadores, como a faixa de Brin, o RSI, etc.

  9. Os dados de retrospectiva são suficientes para verificar a eficácia da estratégia.

Análise de Riscos

A estratégia também apresenta os seguintes riscos:

  1. A estratégia de média móvel dupla é propensa a produzir sinais errados, podendo perder a tendência do mercado ou gerar transações desnecessárias.

  2. A média móvel está atrasada e pode perder a oportunidade de uma rápida reversão.

  3. A configuração errada dos parâmetros pode causar uma frequência de transação muito alta ou muito baixa.

  4. A estratégia é mais adequada para operações em linhas médias e longas, e pode ser menos eficaz para operações em linhas curtas.

  5. A estratégia não é adequada para enfrentar os efeitos de surpresas de mercado.

  6. Existe o risco de perdas durante um determinado período de tempo.

  7. As configurações dos parâmetros de diferentes variedades precisam ser ajustadas.

  8. O impacto pode ser reduzido em situações de grandes turbulências.

Os riscos podem ser reduzidos por:

  1. Parâmetros de otimização, adaptados ao atual ambiente de mercado.

  2. Em combinação com outros indicadores, os sinais de filtragem

  3. Aumentar o controle de perda através de mecanismos de prevenção de perdas.

  4. Ajustar adequadamente a gestão de posições.

  5. Os parâmetros de otimização são testados de acordo com as diferentes variedades.

Direção de otimização

A estratégia pode ser melhorada em:

  1. Otimizar os parâmetros periódicos das médias móveis para que estejam mais em sintonia com a situação atual do mercado.

  2. Teste diferentes tipos de médias móveis, como médias móveis indexadas, médias móveis ponderadas, etc.

  3. Aumentar os índices de transação para verificar a tendência.

  4. Combinação com outros indicadores técnicos, como MACD, RSI etc.

  5. Aumentar as estratégias de stop-loss, como stop-loss móvel, stop-loss de tempo, etc.

  6. Optimizar estratégias de gerenciamento de posições, como ações fixas, proporções dinâmicas, etc.

  7. Optimizar os parâmetros dos testes por intervalos de tempo e por variedades.

  8. Adicionar algoritmos de aprendizagem de máquina para otimização automática de parâmetros e verificação de sinais usando tecnologia de IA.

  9. A tecnologia de aprendizagem profunda é usada para identificar formas gráficas mais complexas.

  10. Explore ideias de design de estratégias sem parâmetros.

Através da otimização contínua, a capacidade de adaptação da estratégia pode ser aumentada para obter um efeito estável em diferentes ambientes de mercado.

Resumir

Resumindo, a visão geral da estratégia de breakout de travessia-reversão é clara, fácil de implementar e possui um certo valor prático. A estratégia capta a vantagem de determinar a tendência do indicador de média móvel e, ao mesmo tempo, aumenta a qualidade do sinal em combinação com o indicador de movimento de preço. Há espaço para melhorias na otimização de parâmetros e controle de risco.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2022-10-13 00:00:00
end: 2023-10-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("CDC Action Zone V.2 strategy", overlay=true)
// Credit Script base from CDC Action Zone V.2 by piriya33
// CDC ActionZone V2 29 Sep 2016
// CDC ActionZone is based on a simple 2MA and is most suitable for use with medium volatility market
// 11 Nov 2016 : Ported to Trading View with minor UI enhancement

src = input(title="Data Array",defval=ohlc4)
prd1=input(title="Short MA period",defval=12)
prd2=input(title="Long MA period",defval=26)
AP = ema(src,2)
Fast = ema(AP,prd1)
Slow = ema(AP,prd2)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromYear  = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2009)
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2009)
ToMonth   = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"

Bullish = Fast>Slow
Bearish = Fast<Slow

Green = Bullish and AP>Fast
Red = Bearish and AP<Fast
Yellow = Bullish and AP<Fast
Blue = Bearish and AP>Fast

//Long Signal
Buy = Green and Green[1]==0
Sell = Red and Red[1]==0

//Short Signal
Short = Red and Red[1]==0
Cover = Red[1] and Red==0

//Plot

l1=plot(Fast,"Fast", linewidth=1,color=red)
l2=plot(Slow,"Slow", linewidth=2,color=blue)
bcolor = Green ? lime : Red ? red : Yellow ? yellow : Blue ? blue : white
barcolor(color=bcolor)
fill(l1,l2,bcolor)

strategy.entry("Buy",true,when=window() and Buy)
strategy.close_all(when=window() and Sell)