Estratégia de negociação de rompimento de momentum com base em padrões de velas
ChaoZhang
Este artigo descreve uma estratégia de negociação de ruptura dinâmica baseada na forma de linha K. A estratégia determina a tendência do mercado e o momento de entrada através da identificação da forma de linha K.
Visão geral da estratégia
A estratégia de ruptura de dinâmica julga principalmente os potenciais sinais de reversão, entrando no campo por meio da identificação de formas de engolir múltiplos ou de engolir o ar. Depois de identificar o sinal, siga rapidamente a tendência e realize ganhos extras.
Princípio da estratégia
A lógica de julgamento central da estratégia de ruptura dinâmica baseia-se na identificação de formas de engolir, que são divididas em multi-cabeças e cabeças vazias.
A troca múltipla de cabeças significa que o preço de fechamento do dia é maior do que o preço de abertura e o preço de fechamento da linha K anterior é menor do que o preço de abertura da linha K anterior. Esta forma geralmente indica uma mudança no sentimento do mercado e uma reversão da psicologia de muitos espaços, portanto, é um bom momento para um acompanhamento adequado.
A absorção de cabeça vazia é exatamente o oposto da absorção de cabeça múltipla, o que significa que o preço de fechamento do dia está abaixo do preço de abertura, e o preço de fechamento da linha K anterior é superior ao preço de abertura da linha K anterior. Isso também indica uma mudança no sentimento do mercado e, portanto, é uma oportunidade para a intervenção de cabeça vazia.
Depois de identificar a forma de absorção, a estratégia de ruptura dinâmica estabelece rapidamente posições, alcança o excesso de alavancagem e rastreia a potencial tendência de reversão. Além disso, a estratégia também ajusta dinamicamente o preço de parada e o preço de parada, controlando rigorosamente o risco enquanto garante o lucro.
Vantagens estratégicas
- O mercado de ações está em uma fase de crescimento rápido, mas o mercado de ações está em uma fase de crescimento rápido.
- Risco-benefício-match, parâmetros de stop-loss razoáveis
- A taxa de alavancagem pode ser adaptada para diferentes preferências de risco
- Transações totalmente automáticas, mais eficientes
Risco estratégico
- A forma de engolir é apenas para referência, não é possível determinar a reversão completa
- Probabilidade de falha de reversão, com possibilidade de se formar uma onda estreita
- Levação excessiva pode provocar ruptura de posição
- A necessidade de fundos suficientes para sustentar uma posição adequada
Otimizar para o risco pode ser feito de várias maneiras:
- Combinação com outros indicadores de filtragem
- Ajuste adequado do risco de limitação de alavancagem
- Aumentar os passos para a construção de postos de produção, com um custo médio por lotes
- Optimizar estratégias de stop loss para garantir ganhos
Otimização de Estratégia
A estratégia de impulsionar a ruptura pode ser otimizada a partir das seguintes dimensões:
Verificação multifatorial da confiabilidade do sinal Indicadores como linha média, taxa de oscilação e outros podem ser adicionados para verificar o sinal de engopamento e garantir a confiabilidade do sinal.
Indicadores emocionais para avaliar a psicologia do mercado A combinação de indicadores de julgamento emocional, como o índice de pânico e o índice de ganância do mercado, pode determinar com mais precisão quando o mercado se reverteu.
Otimização de estratégias de stop loss Pode-se bloquear os lucros através de stop loss móvel, stop progressiva e stop móvel, reduzindo o risco de retirada.
Introdução de transações algorítmicas Os modelos de algoritmos, como o aprendizado de máquina, podem ajudar a avaliar os sinais de negociação e aumentar a automatização das estratégias.
Resumir
A estratégia de ruptura de dinâmica é, em geral, uma estratégia de reversão mais típica. Ela reverte os sinais chave da linha K, julgando rapidamente e seguindo a tendência do mercado. Embora ainda haja algum risco, ela pode ser efetivamente otimizada de várias maneiras, controlando o risco de ganho em intervalos razoáveis e adequados para investidores ativamente empreendedores.
/*backtest
start: 2022-11-27 00:00:00
end: 2023-11-09 05:20:00
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basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
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strategy(title = "MomGulfing", shorttitle = "MomGulfing", overlay = true, initial_capital=10000, pyramiding=3, calc_on_order_fills=false, calc_on_every_tick=false, currency="USD", default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=1000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.04)
syear = input(2021)
smonth = input(1)
sday = input(1)
fyear = input(2022)
fmonth = input(12)
fday = input(31)
start = timestamp(syear, smonth, sday, 01, 00)
finish = timestamp(fyear, fmonth, fday, 23, 59)
date = time >= start and time <= finish ? true : false
longs = input(true)
shorts = input(true)
rr = input(2.5)
position_risk_percent = input(1)/100
signal_bar_check = input.string(defval="3", options=["1", "2", "3"])
margin_req = input(80)
sl_increase_factor = input(0.2)
tp_decrease_factor = input(0.0)
check_for_volume = input(true)
var long_sl = 0.0
var long_tp = 0.0
var short_sl = 0.0
var short_tp = 0.0
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var short_lev = 0.0
initial_capital = strategy.equity
position_risk = initial_capital * position_risk_percent
bullishEngulfing_st = close[1] < open[1] and close > open and high[1] < close and (check_for_volume ? volume[1]<volume : true)
bullishEngulfing_nd = close[2] < open[2] and close[1] > open[1] and close > open and high[2] > close[1] and high[2] < close and (check_for_volume ? volume[2]<volume : true)
bullishEngulfing_rd = close[3] < open[3] and close[2] > open[2] and close[1] > open[1] and close > open and high[3] > close[2] and high[3] > close[1] and high[3] < close and (check_for_volume ? volume[3]<volume : true)
bullishEngulfing = signal_bar_check == "1" ? bullishEngulfing_st : signal_bar_check == "2" ? bullishEngulfing_st or bullishEngulfing_nd : bullishEngulfing_st or bullishEngulfing_nd or bullishEngulfing_rd
long_stop_level = bullishEngulfing_st ? math.min(low[1], low) : bullishEngulfing_nd ? math.min(low[2], low[1], low) : bullishEngulfing_rd ? math.min(low[3], low[2], low[1], low) : na
rr_amount_long = close-long_stop_level
long_exit_level = close + rr*rr_amount_long
long_leverage = math.floor(margin_req/math.floor((rr_amount_long/close)*100))
bearishEngulfing_st = close[1] > open[1] and close < open and low[1] > close and (check_for_volume ? volume[1]<volume : true)
bearishEngulfing_nd = close[2] > open[2] and close[1] < open[1] and close < open and low[2] < close[1] and low[2] > close and (check_for_volume ? volume[2]<volume : true)
bearishEngulfing_rd = close[3] > open[3] and close[2] < open[2] and close[1] < open[1] and close < open and low[3] < close[2] and low[3] < close[1] and low[3] > close and (check_for_volume ? volume[3]<volume : true)
bearishEngulfing = signal_bar_check == "1" ? bearishEngulfing_st : signal_bar_check == "2" ? bearishEngulfing_st or bearishEngulfing_nd : bearishEngulfing_st or bearishEngulfing_nd or bearishEngulfing_rd
short_stop_level = bearishEngulfing_st ? math.max(high[1], high) : bearishEngulfing_nd ? math.max(high[2], high[1], high) : bearishEngulfing_rd ? math.max(high[3], high[2], high[1], high) : na
rr_amount_short = short_stop_level-close
short_exit_level = close - rr*rr_amount_short
short_leverage = math.floor(margin_req/math.floor((rr_amount_short/short_stop_level)*100))
long = longs and date and bullishEngulfing
short = shorts and date and bearishEngulfing
bgcolor(long[1] ? color.new(color.teal, 80) : (short[1] ? color.new(color.purple, 80) : na))
if long and strategy.position_size <= 0
long_lev := long_leverage
if short and strategy.position_size >= 0
short_lev := short_leverage
long_pos_size = long_lev * position_risk
long_pos_qty = long_pos_size/close
short_pos_size = short_lev * position_risk
short_pos_qty = short_pos_size/close
if long
if strategy.position_size <= 0
long_sl := long_stop_level
long_tp := long_exit_level
else if strategy.position_size > 0
long_sl := long_stop_level + sl_increase_factor*rr_amount_long
long_tp := long_exit_level - tp_decrease_factor*rr_amount_long
strategy.entry("L"+str.tostring(long_lev)+"X", strategy.long, qty=long_pos_qty)
label_text = str.tostring(long_lev)+"X\nSL:"+str.tostring(long_sl)+"\nTP:"+str.tostring(long_tp)
label.new(bar_index+1, na, text=label_text, color=color.green, style=label.style_label_up, xloc=xloc.bar_index, yloc=yloc.belowbar)
else if short
if strategy.position_size >= 0
short_sl := short_stop_level
short_tp := short_exit_level
else if strategy.position_size < 0
short_sl := short_stop_level - sl_increase_factor*rr_amount_short
short_tp := short_exit_level + tp_decrease_factor*rr_amount_short
strategy.entry("S"+str.tostring(short_lev)+"X", strategy.short, qty=short_pos_qty)
label_text = str.tostring(short_lev)+"X\nSL:"+str.tostring(short_sl)+"\nTP:"+str.tostring(short_tp)
label.new(bar_index+1, na, text=label_text, color=color.red, style=label.style_label_down, xloc=xloc.bar_index, yloc=yloc.abovebar)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="L TP/SL", stop=long_sl, limit=long_tp)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit(id="S TP/SL", stop=short_sl, limit=short_tp)
sl_level = strategy.position_size > 0 ? long_sl : strategy.position_size < 0 ? short_sl : na
plot(sl_level, color=color.red, style=plot.style_linebr)
tp_level = strategy.position_size > 0 ? long_tp : strategy.position_size < 0 ? short_tp : na
plot(tp_level, color=color.green, style=plot.style_linebr)