Estratégia SMA e PSAR para negociação à vista

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-18 10:31:31
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Resumo

Esta estratégia é chamada de SMA e PSAR Spot Trading Strategy. Combina as vantagens da Simple Moving Average (SMA) e Parabolic SAR (PSAR) para determinar a direção da tendência do mercado e gerar sinais de negociação. Quando a SMA mostra uma tendência ascendente e o PSAR está abaixo do preço, é considerado como um momento de compra. Quando a SMA mostra uma tendência descendente e o PSAR está acima do preço, é considerado como um momento de venda.

Estratégia lógica

A estratégia usa a SMA de 100 períodos para determinar a direção geral da tendência. Quando o preço de fechamento quebra a SMA 100 para cima, é definido como uma tendência de alta. Quando o preço de fechamento quebra a SMA 100 para baixo, é definido como uma tendência de queda.

Ao mesmo tempo, o indicador PSAR é calculado para determinar pontos de entrada detalhados. O valor inicial do PSAR é definido em 0,02, o valor de incremento é 0,01, e o valor máximo é 0,2.

Em resumo, quando julgado como uma tendência ascendente, se o PSAR for inferior ao preço de fechamento, um sinal de compra é gerado.

Para reduzir o risco de negociação, a estratégia também define saídas de tempo para fechar posições após 5 minutos.

Análise das vantagens

Esta estratégia combina indicadores SMA e PSAR para determinar tendências e pontos de entrada, o que pode utilizar efetivamente as vantagens de ambos os indicadores para melhorar a precisão da decisão.

Além disso, a definição de saídas de tempo ajuda a controlar os riscos de negociações individuais e evitar perdas excessivas.

Análise de riscos

A SMA e o PSAR podem gerar sinais incorretos, levando a perdas comerciais desnecessárias.
O tempo de saída é curto, pode não capturar completamente os movimentos da tendência.
As definições dos parâmetros (por exemplo, período SMA, parâmetros PSAR, etc.) podem não ser adequadas a alguns produtos específicos, necessitando de otimização.
Os riscos de ajustamento da curva de backtest.

Orientações de otimização

Teste diferentes parâmetros de período SMA para encontrar valores mais adequados para produtos específicos.
Teste e otimize os parâmetros do PSAR para que ele julgue as entradas detalhadas com mais precisão.
Prorrogar os parâmetros de saída do tempo, aumentando adequadamente o tempo de detenção na premissa de obter lucros suficientes.
Adicionar estratégias de stop loss para controlar melhor a perda máxima por negociação.

Conclusão

Esta estratégia usa de forma abrangente indicadores como SMA e PSAR para determinar tendências de mercado e pontos de entrada, o que é estável e confiável, adequado para a maioria dos ambientes de mercado. Enquanto isso, a definição de saídas de tempo ajuda a controlar os riscos. Esta estratégia pode ser melhorada através de otimização de parâmetros, estratégias de stop loss, etc. para obter um melhor desempenho ao vivo.

/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="SMA and Parabolic SAR Strategy with Time-Based Exit", shorttitle="SMA+PSAR", overlay=true)

// Define the parameters for the Parabolic SAR
psarStart = 0.02
psarIncrement = 0.01
psarMax = 0.2

// Calculate the 100-period SMA
sma100 = sma(close, 1000)

// Calculate the Parabolic SAR
sar = sar(psarStart, psarIncrement, psarMax)

// Determine the trend direction
isUpTrend = close < sma100

// Buy condition: Up trend and SAR below price
buyCondition = isUpTrend and sar < close

// Sell condition: Down trend and SAR above price
sellCondition = not isUpTrend and sar > close

// Plot the SMA and Parabolic SAR
plot(sma100, color=color.blue, title="100-period SMA")
plot(sar, color=color.red, title="Parabolic SAR")

// Plot buy and sell signals
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

// Strategy entry
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)

// Time-based exit after 5 minutes
strategy.exit("Close Buy", from_entry = "Buy", when = time[0] > timestamp(year, month, dayofmonth, hour, minute + 5))

strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)

// Time-based exit after 5 minutes
strategy.exit("Close Sell", from_entry = "Sell", when = time[0] > timestamp(year, month, dayofmonth, hour, minute + 5))

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