Estratégia de ajuste de média móvel suavizada


Data de criação: 2023-10-24 16:52:52 última modificação: 2023-10-24 16:52:52
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Estratégia de ajuste de média móvel suavizada

Visão geral

A estratégia usa o indicador de correia de Bryn para determinar a tendência e combina o indicador RSI para evitar o excesso de compra, bem como a filtragem de elementos de alumínio e a filtragem de cores para validar ainda mais os sinais de negociação. Em geral, a principal idéia da estratégia é comprar no início da tendência e sair antes da reversão da tendência para obter lucro.

Princípios

A estratégia utiliza primeiro a linha de trajeto inferior no indicador da faixa de Brin, que é considerada uma oportunidade de posição ritual quando o preço está abaixo do trajeto inferior. Para evitar a compra excessiva, a estratégia também introduz o indicador RSI, que exige que o RSI seja menor que 30 para gerar um sinal de compra. Além disso, a estratégia também configura um filtro de entidade de silicone, que exige que a entidade da linha K atual seja maior do que metade da média das últimas 10 linhas de K. Finalmente, o filtro de cor exige que a entrada seja verde (sunset) para verificar ainda mais o tempo de compra.

Quando o preço atravessa a faixa de Brin para baixo, o RSI é menor que 30, a entidade é suficiente, para a linha K verde, gerando um sinal de compra. E quando o preço fechar acima da abertura, a entidade é maior do que a metade da entidade média, para um sinal de reversão de tendência, neste momento, a posição de parada é parada.

Análise de vantagens

A maior vantagem desta estratégia é a capacidade de determinar com sucesso o momento em que a tendência começa a entrar no campo e sair antes que a tendência se inverta, o que gera um grande potencial de lucro. Concretamente, as principais vantagens são:

  1. O indicador de correia de Brin determina a direção da tendência com precisão. O indicador de correia de Brin determina o movimento dos preços através da adaptação da amplitude da oscilação dos preços. Usando esse indicador, é possível determinar efetivamente o início e o fim da tendência.

  2. O indicador RSI evita o excesso de compra. O RSI pode medir o excesso de compra e venda, combinado com o RSI, para evitar a compra errada quando o preço é ajustado a curto prazo.

  3. Os filtros de corpo aumentam a confiabilidade do sinal. Um corpo de corpo maior representa uma ruptura mais forte, e o filtro de corpo pode garantir a compra de uma ruptura mais forte.

  4. O filtro de cor confirma a hora da compra. A compra só é feita quando a linha K é verde, para verificar novamente a hora da compra.

  5. Os comerciantes costumam dizer que a tendência de queda é a queda do fluxo, e que a mudança de tendência pode ser julgada em tempo hábil.

Análise de Riscos

A estratégia também apresenta alguns riscos que devem ser lembrados:

  1. O indicador da faixa de Brin pode emitir um sinal de ruptura errada. Quando o mercado se agita, a faixa de Brin também pode produzir um sinal de ruptura errada.

  2. A estratégia não estabelece um stop loss, o que pode levar a um maior prejuízo se o erro for julgado.

  3. Condições de filtragem são muito rigorosas e podem fazer com que você perca a oportunidade de comprar.

  4. Dependendo da otimização de parâmetros e dos efeitos de retroalimentação. A configuração de parâmetros e condições de filtragem precisa ser otimizada e verificada, e os efeitos do disco rígido também precisam ser verificados.

  5. A viragem verde determina que a reversão de tendência é instável. A viragem verde da linha K não determina a reversão de tendência.

Risco de estratégia correspondente, você pode definir um stop loss para controlar os prejuízos; otimização das condições de filtragem, reduzir a probabilidade de compra perdida; a utilização de vários indicadores de verificação de compra de tempo, aumentar a taxa de sucesso. Além disso, também é necessário verificar os resultados de retorno em campo.

Direção de otimização

A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:

  1. Optimizar os parâmetros da faixa de Bryn para encontrar a melhor combinação de parâmetros. Pode testar diferentes comprimentos de ciclo, múltiplos de diferença padrão, etc.

  2. Teste diferentes indicadores de overbought e oversold em vez do RSI, como o KDJ, o Williamson, etc.

  3. Adição de stop loss móvel para controlar o risco. Definição de uma estratégia de stop loss móvel razoável com base nos dados de feedback.

  4. Parâmetros de condição de filtragem de otimização. Parâmetros de filtragem e de ciclo de testes de diferentes tamanhos de entes de filtragem de silicone.

  5. Tente combinar o sinal de confirmação com outros indicadores, como o indicador de confirmação de quantidade.

  6. Teste diferentes sinais de reversão. Por exemplo, sinais de cruzamento de equilíbrio para determinar a reversão de tendência.

  7. Teste de variedades de negociação e períodos de tempo. Avalie a eficácia da estratégia em diferentes mercados.

Resumir

A estratégia, em geral, tem uma forte capacidade de acompanhamento de tendências e adaptabilidade. A principal vantagem é usar a direção da tendência de Boolean e o RSI e as condições de filtragem para garantir a oportunidade de compra.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//Donate: 3BMEXvKkuJLobJrcpMm12bKTZoCnojZTjh

//@version=2
strategy(title = "Noro's Wizard Strategy v1.1", shorttitle = "Wizard str 1.1", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 10)

//Settings
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
length = input(40, defval = 40, minval = 1, maxval = 200, title = "BB Period")
usebod = input(false, defval = false, title = "Use Body-Filter")
usecol = input(false, defval = false, title = "Use Color-Filter")
usersi = input(true, defval = true, title = "Use RSI-Filter")
showar = input(false, defval = false, title = "Show Arrows")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//Bollinger
src = low
mult = 2
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
lower = basis - dev
plot(lower, color = lime, linewidth = 3, title="Bottom Line")

//Fast RSI Filter
fastup = rma(max(change(close), 0), 7)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7)
rsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
rsif = rsi < 30 or usersi == false

//Body Filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 2 or usebod == false

//Signals
up1 = low < lower and (close < open or usecol == false) and body and rsif
exit = close > open and nbody > abody / 2

//Arrows
needar = up1 and showar
plotarrow(needar ? 1 : na)

//Trading
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]

if up1
    if strategy.position_size < 0
        strategy.close_all()
        
    strategy.entry("Long", strategy.long, lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
    
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
    strategy.close_all()