A estratégia de negociação Forex baseada na EMA de escada de volume

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-11-07 17:03:57
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Resumo

Esta é uma estratégia de negociação forex de curto prazo (1-5 minutos) que utiliza principalmente a relação de preço de volume na teoria da maré e múltiplas EMAs de escada para prever pontos de reversão de tendência para negociação de rastreamento de tendência de curto prazo.

Princípio

Os sinais de negociação desta estratégia vêm de duas partes:

  1. A estratégia calcula a EMA do preço médio do volume de diferentes períodos (configurável) para julgar a mudança nas tendências de alta e baixa. Se o curto período EMA cruzar acima do longo período EMA, é considerado um sinal de alta. Se o curto período EMA cruzar abaixo do longo período EMA, é considerado um sinal de baixa.

  2. Os sinais de reversão de tendência são julgados pela EMA de escada. A EMA de escada refere-se ao estabelecimento de várias EMAs com parâmetros diferentes, como 10 dias, 20 dias, 50 dias, etc. Julgar a reversão de tendência de acordo com sua ordem.

A estratégia irá combinar estes dois sinais para determinar a entrada. Especificamente, se a relação de preço de volume for julgada como de alta e a EMA da Escadaria mostrar que várias EMAs se tornaram de alta, as posições longas serão tomadas. Por outro lado, se a relação de preço de volume for julgada como de baixa e a EMA da Escadaria mostrar que várias EMAs se tornaram de baixa, as posições curtas serão tomadas.

Vantagens

Esta estratégia combina as vantagens do preço médio de volume e de múltiplas EMAs, o que pode melhorar a precisão e a estabilidade dos sinais:

  1. A avaliação da relação volume-preço com base no preço médio de volume pode ser mais precisa do que a simples avaliação do preço pela EMA, evitando ser enganado por flutuações de preços mais elevadas.

  2. A EMA escalonada pode aumentar a dimensão do julgamento pela ordem de diferentes EMAs de parâmetros, evitando o ruído de uma única EMA.

  3. A combinação dos dois sinais permite a verificação mútua e reduz os falsos sinais.

  4. É adequado para negociações de curto prazo de alta frequência e pode captar rapidamente pequenas oportunidades de reversão dentro do intervalo.

  5. Os parâmetros da estratégia podem ser configurados de forma flexível para serem otimizados para diferentes variedades e frequências.

Riscos

Esta estratégia tem também alguns riscos:

  1. Dependendo excessivamente de indicadores técnicos, existe a possibilidade de ser enganado por condições de mercado erráticas.

  2. As operações a curto prazo são relativamente sensíveis aos custos de negociação, sendo necessário controlar bem o deslizamento e as comissões.

  3. Os parâmetros da EMA a curto prazo necessitam de uma otimização frequente, caso contrário podem tornar-se inválidos.

  4. A divergência de preços de volume não gera necessariamente uma reversão, existindo o risco de um erro de apreciação.

  5. A ordem de múltiplas EMAs não é completamente fiável e pode também causar erros de apreciação.

Contramedidas:

  1. Combine fatores mais fundamentais para o julgamento.

  2. Ajustar as posições para garantir que as perdas em operações individuais não sejam demasiado elevadas.

  3. Re-teste e otimize regularmente os parâmetros.

  4. Negociar perto dos principais níveis de suporte/resistência para aumentar a taxa de sucesso.

  5. Utilização com outros indicadores para verificação multidimensional.

Orientações de otimização

Esta estratégia pode também ser otimizada nos seguintes aspectos:

  1. Teste diferentes métodos de cálculo da relação volume-preço para encontrar parâmetros mais estáveis.

  2. Aumentar mais níveis dos indicadores da EMA da Escadaria.

  3. Combinar outros sinais de indicadores para filtragem, tais como RSI, MACD, etc.

  4. Otimizar os mecanismos de stop loss, como mover o stop loss, ordens pendentes, etc.

  5. Otimizar os parâmetros com base nas características dos diferentes instrumentos de negociação para desenvolver conjuntos de parâmetros adequados.

  6. Introduzir algoritmos de aprendizagem de máquina para treinar modelos de julgamento usando big data.

  7. Explorar diferentes estratégias de saída, tais como saídas fixas, saídas de rastreamento de tendências, etc.

  8. Introduzir mecanismos de parâmetros adaptáveis para ajustar automaticamente os parâmetros com base nas alterações do mercado.

Resumo

Esta estratégia combina as vantagens do preço médio de volume e da EMA de escada para negociação de rastreamento de tendências de curto prazo. A estratégia tem alta estabilidade e precisão, mas o controle de risco e a otimização de parâmetros precisam ser observados. Com otimização e teste contínuos, combinados com outros indicadores técnicos, pode se tornar uma estratégia de negociação de curto prazo eficiente.


/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © exlux99

//@version=5

strategy("Forex Fractal EMA Scalper", overlay=true)
// Define "n" as the number of periods and keep a minimum value of 2 for error handling.
n = input.int(title="Period Fractals", defval=2, minval=2, group="Optimization Parameters")

src = input(hl2, title="Source for EMA's", group="Optimization Parameters")
len1 = input.int(10, minval=1, title="Length EMA 1", group="Optimization Parameters")
out1 = ta.ema(src, len1)
len2 = input.int(20, minval=1, title="Length EMA 2", group="Optimization Parameters")
out2 = ta.ema(src, len2)
len3 = input.int(100, minval=1, title="Length EMA 3", group="Optimization Parameters")
out3 = ta.ema(src, len3)



// UpFractal
bool upflagDownFrontier = true
bool upflagUpFrontier0 = true
bool upflagUpFrontier1 = true
bool upflagUpFrontier2 = true
bool upflagUpFrontier3 = true
bool upflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    upflagDownFrontier := upflagDownFrontier and (high[n-i] < high[n])
    upflagUpFrontier0 := upflagUpFrontier0 and (high[n+i] < high[n])
    upflagUpFrontier1 := upflagUpFrontier1 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+i + 1] < high[n])
    upflagUpFrontier2 := upflagUpFrontier2 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+i + 2] < high[n])
    upflagUpFrontier3 := upflagUpFrontier3 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+i + 3] < high[n])
    upflagUpFrontier4 := upflagUpFrontier4 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+4] <= high[n] and high[n+i + 4] < high[n])
flagUpFrontier = upflagUpFrontier0 or upflagUpFrontier1 or upflagUpFrontier2 or upflagUpFrontier3 or upflagUpFrontier4

upFractal = (upflagDownFrontier and flagUpFrontier)


// downFractal
bool downflagDownFrontier = true
bool downflagUpFrontier0 = true
bool downflagUpFrontier1 = true
bool downflagUpFrontier2 = true
bool downflagUpFrontier3 = true
bool downflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    downflagDownFrontier := downflagDownFrontier and (low[n-i] > low[n])
    downflagUpFrontier0 := downflagUpFrontier0 and (low[n+i] > low[n])
    downflagUpFrontier1 := downflagUpFrontier1 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+i + 1] > low[n])
    downflagUpFrontier2 := downflagUpFrontier2 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+i + 2] > low[n])
    downflagUpFrontier3 := downflagUpFrontier3 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+i + 3] > low[n])
    downflagUpFrontier4 := downflagUpFrontier4 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+4] >= low[n] and low[n+i + 4] > low[n])
flagDownFrontier = downflagUpFrontier0 or downflagUpFrontier1 or downflagUpFrontier2 or downflagUpFrontier3 or downflagUpFrontier4

downFractal = (downflagDownFrontier and flagDownFrontier)

// plotshape(downFractal, style=shape.triangledown, location=location.belowbar, offset=-n, color=#F44336, size = size.small)
// plotshape(upFractal, style=shape.triangleup,   location=location.abovebar, offset=-n, color=#009688, size = size.small)


long= out1 > out2 and out2>out3 and upFractal
short= out1 < out2 and out2<out3 and downFractal


strategy.entry("long",strategy.long,when= short)
strategy.entry("short",strategy.short,when=long)

tp=input(25, title="TP in PIPS", group="Risk Management")*10
sl=input(25, title="SL in PIPS", group="Risk Management")*10


strategy.exit("X_long", "long", profit=tp,  loss=sl  )
strategy.exit("x_short", "short",profit=tp, loss=sl  )


Mais.