
A média móvel binomial (BMA) é um novo tipo de indicador de média móvel. Utiliza metade do fator binomial para calcular o preço médio, com vantagens únicas, de boa eficácia e praticidade.
Esta estratégia combina um BMA rápido e um BMA lento, formando um sinal de negociação semelhante ao MACD e pertence à estratégia de acompanhamento de tendências. Pode ser usada em vários períodos e é adequada para operações de linha média e longa.
Estratégia de tendência de média móvel binomial
Calcule a média móvel binária ((BMA) ̳ que, de acordo com o comprimento do ciclo definido pelo usuário, calcula o coeficiente binário e, em seguida, toma metade do seu valor como o preço médio ponderado. Por exemplo, com um comprimento de ciclo de 5, calcule 9 vezes o coeficiente binário e tome metade do seu peso médio ponderado. Isso torna as linhas K mais recentes mais pesadas e mais lisas.
Configure o ciclo BMA rápido e o ciclo BMA lento. O BMA rápido é mais sensível às mudanças de preço e o BMA lento é mais estável.
Quando o BMA rápido atravessa o BMA lento, faça mais; quando o BMA rápido atravessa o BMA lento, faça um vazio. Depois de entrar no campo, mantenha a posição até que o sinal de reversão apareça.
A maior vantagem desta estratégia reside na novidade na forma de cálculo do indicador BMA, que aumenta as vantagens das médias móveis, aumentando a suavidade e a utilidade. Em comparação com a EMA e a SMA, a BMA tem maior peso sobre as linhas K mais recentes e, ao mesmo tempo, retém mais informações históricas. Isso permite capturar melhor as tendências e produzir menos falsos sinais.
Além disso, a combinação do BMA rápido e lento aproveita as vantagens da média móvel, que filtra o ruído e produz sinais de negociação apenas em pontos de mudança de tendência. A estratégia em si é lógica simples, fácil de entender e implementar, adequada para operações de linha média e longa.
Os principais riscos desta estratégia são:
Como todas as estratégias de acompanhamento de tendências, é fácil perder quando a tendência se inverte. A solução é definir um stop loss ou otimizar os parâmetros para tornar o BMA mais sensível.
A configuração inadequada do parâmetro BMA também afeta a eficácia da estratégia. Se o BMA rápido for muito sensível, aumentará o falso sinal; Se o BMA lento for muito atrasado, poderá perder a oportunidade de tendência.
Esta estratégia de negociação padrão de posições completas permite a configuração de gestão de posições de acordo com as preferências de risco, reduzindo a perda individual.
A principal direção de otimização da estratégia é o teste do próprio BMA e dos parâmetros combinados.
Configuração de ciclo: teste diferentes ciclos BMA rápidos e ciclos BMA lentos para encontrar a combinação de parâmetros ideal. Em geral, o ciclo rápido é entre 10-30 e o ciclo lento é entre 20-60
Peso BMA: pode-se testar uma distribuição de peso diferente, seja metade do coeficiente binário integral, ou preferencialmente nas linhas K mais recentes. Isso pode melhorar ainda mais a suavidade do BMA.
Condições de filtragem: pode-se definir condições de filtragem, como a quebra de preço, aumento de volume de transação, para evitar sinais irracionais.
Os mecanismos de parada de prejuízos e a gestão de posições também podem ser testados para controlar os riscos.
Esta estratégia, pela primeira vez, apresenta um indicador único de médias móveis binárias, que aumenta a forma como as médias móveis são calculadas, aumentando a praticidade e a estabilidade da estratégia. O cruzamento de BMAs rápidas e lentas gera um sinal de negociação simples e eficaz.
/*backtest
start: 2022-12-07 00:00:00
end: 2023-12-07 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/
// © HosseinDaftary
//@version=4
strategy("Binomial Moving Average","BMA", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100 ,max_bars_back=96)
//Binomial Moving Average:This type of moving average that is made by myself and i did not see anywhere before uses the half of binomial cofficients for
//averaging the prices for example if the period be 5 then we use the 9 degree binomial cofficients(that yields 10 cofficients) and use half of them.
//we use 126/256 for last bar,84/256,36/256,9/256 and finally use 1/256 for 5th bar. Seemingly this MA works better than EMA.
fa_ma=input(title='Fast MA',defval=10)
sl_ma=input(title='Slow MA',defval=30)
fac(n)=>
fact=1
for i= 1 to n
fact:=fact*i
fact
cof= array.new_float(sl_ma)
hn_ma(price,length)=>
sum=1.0
sum1=0.0
array.set(cof,length-1,1)
for i=2 to length
array.set(cof,length-i,fac(2*length-1)/(fac(i-1)*fac(2*length-i)))
sum:=sum+array.get(cof,length-i)
for i=0 to length-1
array.set(cof,i,array.get(cof,i)/sum)
sum1:=sum1+array.get(cof,i)*price[i]
sum1
hn1=plot(hn_ma(close,sl_ma) , color=#00ff00)
hn2=plot(hn_ma(close,fa_ma) ,color=#ff0000)
fill(hn1,hn2,color=hn_ma(close,fa_ma)>hn_ma(close,sl_ma)?color.green:color.red)
longCondition = crossover(hn_ma(close, fa_ma), hn_ma(close, sl_ma))
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = crossunder(hn_ma(close, fa_ma), hn_ma(close, sl_ma))
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)