Estratégia de acompanhamento da média móvel dinâmica

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-11-24 16:59:25
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Resumo

A ideia central desta estratégia é usar a média móvel dinâmica para rastreamento de tendências, definir stop loss e take profit, e combinar técnicas de candelabro Heikin Ashi para julgamento de sinal longo / curto.

Princípios

A estratégia primeiro calcula o indicador ATR, em seguida, combina a fonte de preço de entrada e parâmetros para calcular a média móvel dinâmica.

Especificamente, o indicador ATR e o parâmetro nLoss são calculados primeiro. Em seguida, o preço do período atual e a posição de stop loss do período anterior são comparados para atualizar a linha de stop loss. Quando o preço atravessa a linha de stop loss do período anterior, sinais longos / curtos pos e cores correspondentes são gerados. Quando os sinais de negociação são ativados, marcas de setas são traçadas. Finalmente, as posições são fechadas com base na lógica stop loss / take profit.

Análise das vantagens

A maior vantagem desta estratégia é o uso de média móvel dinâmica para rastrear mudanças de preço em tempo real. Isso capta tendências melhor do que as médias móveis fixas tradicionais e reduz as chances de stop loss. Além disso, a combinação de stop loss baseado em ATR permite ajuste flexível da posição de stop loss com base na volatilidade do mercado para controlar efetivamente os riscos.

Riscos e soluções

O principal risco desta estratégia é que o preço pode aumentar ou diminuir significativamente, causando sinais falsos quando o stop loss é atingido.

As soluções incluem otimizar o período da média móvel, ajustar o ATR e o coeficiente de stop loss para reduzir a probabilidade de sinais falsos.

Orientações de otimização

A estratégia pode ser otimizada nos seguintes aspectos:

Teste diferentes tipos e períodos de médias móveis para encontrar combinações ideais de parâmetros
Otimizar o parâmetro do período ATR para equilibrar a sensibilidade de perda de parada
Adicionar filtros e indicadores adicionais para melhorar a qualidade do sinal
Ajustar os valores de stop loss/take profit para otimizar o rácio risco-recompensa

Conclusão

A ideia central desta estratégia é usar a média móvel dinâmica para rastrear as mudanças de preço em tempo real, utilizando o indicador ATR para definir dinamicamente as posições de stop loss, controlando o risco estritamente enquanto acompanha as tendências.

/*backtest
start: 2022-11-23 00:00:00
end: 2023-11-05 05:20:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT","stocks":0}]
*/

//@version=5
strategy(title='UT Bot v5', overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
//CREDITS to HPotter for the orginal code. The guy trying to sell this as his own is a scammer lol. 
//Edited and converted to @version=5 by SeaSide420 for Paperina
// Inputs
AllowBuy = input(defval=true, title='Allow Buy?')
AllowSell = input(defval=false, title='Allow Sell?')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')
//revclose = input(defval=true, title='Close when reverse signal?')
Price = input(defval=open, title='Price Source (recommended OPEN to avoid repainting)')
smoothing = input.string(title="Moving Average Type", defval="HMA", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA"])
MA_Period = input(2, title='This changes the MAPeriod')
a = input.float(1, title='This changes the sensitivity',step=0.1)
c = input(11, title='ATR Period')
TakeProfit = input.int(defval=50000, title='Take Profit ($)', minval=1)
StopLoss = input.int(defval=50000, title='Stop Loss ($)', minval=1)
xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR
src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, Price, lookahead=barmerge.lookahead_off) : Price
xATRTrailingStop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2
pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3
xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue
ma_function(src, MA_Period) =>
    switch smoothing
        "SMA" => ta.sma(src, MA_Period)
        "EMA" => ta.ema(src, MA_Period)
        "WMA" => ta.wma(src, MA_Period)
        => ta.hma(src, MA_Period)
thema = ma_function(src, MA_Period)
above = ta.crossover(thema, xATRTrailingStop)
below = ta.crossover(xATRTrailingStop, thema)
buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below
barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop
plot(thema,title="The M.A.",color=color.green,linewidth=2)
plot(xATRTrailingStop,title="The M.A.",color=color.red,linewidth=2)
plotshape(buy,  title = "Buy",  text = "Buy",  style = shape.labelup,   location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, size = size.tiny)
plotshape(sell, title = "Sell", text = "Sell", style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= color.red,   textcolor = color.white, size = size.tiny)
barcolor(barbuy ? color.green : na)
barcolor(barsell ? color.red : na)
strategy.close_all(when=strategy.openprofit>TakeProfit,alert_message="Close- TakeProfit", comment = "TP")
strategy.close_all(when=strategy.openprofit<StopLoss-(StopLoss*2),alert_message="Close- StopLoss", comment = "SL")
strategy.close("buy", when =  sell and AllowSell==false , comment = "close buy")
strategy.close("sell", when =  buy and AllowBuy==false, comment = "close sell")
strategy.entry("buy", strategy.long, when = buy and AllowBuy)
strategy.entry("sell", strategy.short, when = sell and AllowSell)

Mais.