Estratégia de negociação do indicador de média móvel
Data de criação:
2023-12-06 17:10:00
última modificação:
2023-12-06 17:10:00
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Visão geral da estratégia
A estratégia é baseada em vários indicadores de médias móveis para produzir sinais de negociação. A estratégia se concentra em médias móveis de curto, médio e longo prazo ao mesmo tempo, para determinar a direção da tendência e gerar sinais de negociação com base em sua interseção.
Nome da política
Estratégia Multi Moving Average Crossover
Princípio da estratégia
A estratégia usa três médias móveis de diferentes períodos, incluindo a linha de 7 dias, a linha de 13 dias e a linha de 21 dias. A lógica de negociação é baseada nos seguintes pontos:
- Quando a linha de 7 dias de curto prazo atravessa a linha de 13 dias de médio prazo e a linha de 21 dias de longo prazo está em tendência ascendente, gera um sinal de multiplicação;
- Quando a linha de 7 dias de curto prazo atravessa a linha de 13 dias de médio prazo e a linha de 21 dias de longo prazo está em tendência de queda, gera um sinal de curto prazo.
Ao combinar as médias móveis de diferentes períodos de tempo, é possível avaliar com mais precisão as tendências do mercado e evitar erros de negociação.
Vantagens estratégicas
- Usando múltiplos grupos de médias móveis, é possível avaliar com mais precisão o movimento do mercado, evitando ser enganado por falsas rupturas ou flutuações de curto prazo no mercado.
- O sinal só é produzido quando a tendência é clara, o que reduz o número de transações desnecessárias, reduzindo assim os custos de transação.
- A configuração dos parâmetros é flexível, permitindo que o ciclo da média móvel seja ajustado de acordo com as preferências pessoais, adaptando-se a diferentes variedades e condições de mercado.
Risco estratégico
- Em mercados com ajustes de turbulência, pode haver sinais errados frequentes.
- A média móvel é um indicador de tendência que não permite determinar com precisão o ponto de viragem.
- As medias móveis cruzadas atrasam a identificação de tendências, podendo perder parte dos lucros.
- Pode-se reduzir o risco através da introdução de outros sinais de verificação de indicadores técnicos, otimizando os parâmetros da média móvel.
Direção de otimização da estratégia
- Considere a introdução de indicadores de volatilidade para avaliar a intensidade da tendência e evite negociar em mercados de turbulência.
- Tente usar técnicas quantitativas como aprendizado de máquina para otimizar automaticamente os parâmetros da média móvel.
- Aumentar a estratégia de parada de perdas, em tempo hábil quando os prejuízos se expandem.
- Considere usar a lista de limites para reduzir os pontos de deslizamento ao cruzar a média móvel.
Resumir
A estratégia, combinada com médias móveis de três períodos de tempo curtos e longos, julga as tendências do mercado com base em suas relações cruzadas, é uma estratégia de acompanhamento de tendências relativamente estável e eficiente. A otimização dos parâmetros indicadores, do mecanismo de parada de perdas e do método de pedido pode aumentar ainda mais a taxa de vitória e a lucratividade da estratégia.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Crypto-Oli
//@version=4
strategy("CryptOli 3 MAs long/short Backtest", initial_capital=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true)
// this is an educational Script - basicly its very simple - you can see how minimal changes impact results, thats why i posted it
// Credits to Quantnomad to publish tons of free educational script
// this Script is based on https://www.tradingview.com/script/0NgUadGr-Ultimate-MA-Cross-Indicator/ Quantnomads Ultimate MA Indicator
// HA - Option for calcucaltion based on HA-Candles (very famous recently)
// Source Input - Option (Candletype for calculation, close, ohlc4 ect.) --- there are huge differences --- try it by your own
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE
// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2015, title="From Year", minval=1970)
// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2030, title="To Year", minval=1970)
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")
ma_type = input(title = "MA Type", type = input.string, defval = "SMMA", options = ['SMA', 'EMA', 'WMA', 'VWMA', 'HMA', 'SMMA', 'DEMA'])
src = input(ohlc4)
short_ma_len = input(title = "Short MA Length", type = input.integer, defval = 7, minval = 1)
short_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
middle_ma_len = input(title = "Middle MA Length", type = input.integer, defval = 13, minval = 2)
middle_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
long_ma_len = input(title = "Long MA Length", type = input.integer, defval = 21, minval = 2)
long_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
tick_round(x) =>
round(x / syminfo.mintick) * syminfo.mintick
// Set initial values to 0
short_ma = 0.0
middle_ma = 0.0
long_ma = 0.0
// Simple Moving Average (SMA)
if ma_type == 'SMA'
short_ma := sma(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := sma(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := sma(long_ma_src, long_ma_len)
// Exponential Moving Average (EMA)
if ma_type == 'EMA'
short_ma := ema(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := ema(long_ma_src, long_ma_len)
// Weighted Moving Average (WMA)
if ma_type == 'WMA'
short_ma := wma(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := wma(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := wma(long_ma_src, long_ma_len)
// Hull Moving Average (HMA)
if ma_type == 'HMA'
short_ma := wma(2*wma(short_ma_src, short_ma_len/2)-wma(short_ma_src, short_ma_len), round(sqrt(short_ma_len)))
middle_ma := wma(2*wma(middle_ma_src, middle_ma_len/2)-wma(middle_ma_src, middle_ma_len), round(sqrt(middle_ma_len)))
long_ma := wma(2*wma(long_ma_src, long_ma_len /2)-wma(long_ma_src, long_ma_len), round(sqrt(long_ma_len)))
// Volume-weighted Moving Average (VWMA)
if ma_type == 'VWMA'
short_ma := vwma(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := vwma(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := vwma(long_ma_src, long_ma_len)
// Smoothed Moving Average (SMMA)
if ma_type == 'SMMA'
short_ma := na(short_ma[1]) ? sma(short_ma_src, short_ma_len) : (short_ma[1] * (short_ma_len - 1) + short_ma_src) / short_ma_len
middle_ma := na(middle_ma[1]) ? sma(middle_ma_src, middle_ma_len) : (middle_ma[1] * (middle_ma_len - 1) + middle_ma_src) / middle_ma_len
long_ma := na(long_ma[1]) ? sma(long_ma_src, long_ma_len) : (long_ma[1] * (long_ma_len - 1) + long_ma_src) / long_ma_len
// Double Exponential Moving Average (DEMA)
if ma_type == 'DEMA'
e1_short = ema(short_ma_src, short_ma_len)
e1_middle = ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
e1_long = ema(long_ma_src, long_ma_len)
short_ma := 2 * e1_short - ema(e1_short, short_ma_len)
middle_ma := 2 * e1_middle - ema(e1_middle, middle_ma_len)
long_ma := 2 * e1_long - ema(e1_long, long_ma_len)
// Plot MAs
plot(short_ma, color = color.green, linewidth = 1)
plot(middle_ma, color = color.yellow, linewidth = 1)
plot(long_ma, color = color.red, linewidth = 1)
if close>long_ma and short_ma>middle_ma and time_cond
strategy.entry("Long", strategy.long)
if close<long_ma and short_ma<middle_ma and time_cond
strategy.entry("Short", strategy.short)