Estratégia long-short baseada nos indicadores SMA e PSAR
ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia é chamada de Anel de estratégia de múltiplos espaços SMA e PSAR, que combina os benefícios da média móvel simples (SMA) e do indicador de desvio de paralelo (PSAR) para determinar a direção da tendência do mercado e emitir um sinal de negociação. Quando o SMA mostra uma tendência ascendente e o PSAR está abaixo do preço, é considerado um momento de compra; Quando o SMA mostra uma tendência descendente e o PSAR está acima do preço, é considerado um sinal de venda.
Princípio da estratégia
A estratégia usa o SMA de 100 ciclos para determinar a direção da tendência geral. Quando o preço de fechamento sobe e quebra o SMA 100, é definido como uma tendência ascendente; quando o preço de fechamento cai e quebra o SMA 100, é definido como uma tendência descendente.
Ao mesmo tempo, o cálculo do indicador de PSAR determina os detalhes do ponto de entrada no mercado. O valor inicial do PSAR é de 0.02, o valor crescente é de 0.01, o valor máximo é de 0.2. Quando em uma tendência ascendente, se o PSAR estiver abaixo do preço de fechamento, gera um sinal de compra; e se em uma tendência descendente o PSAR estiver acima do preço de fechamento, gera um sinal de venda.
Em termos globais, se o PSAR estiver abaixo do preço de fechamento, um sinal de compra será gerado quando o PSAR for considerado uma tendência ascendente; se o PSAR estiver acima do preço de fechamento, um sinal de venda será gerado quando o PSAR for considerado uma tendência descendente.
Para reduzir o risco de negociação, a estratégia também estabelece saídas de tempo, com a negociação a ser liquidada após 5 minutos.
Análise de vantagens
Esta estratégia combina os indicadores SMA e PSAR para determinar a tendência e o momento de entrada no mercado, o que permite aproveitar as vantagens de ambos os indicadores para melhorar a precisão da decisão. O SMA pode ser usado para determinar a tendência geral, enquanto o PSAR é mais sensível aos detalhes do ponto de entrada no mercado.
O tempo de saída também ajuda a controlar o risco de uma única transação e evitar perdas excessivas. No geral, a estratégia é robusta e confiável e adequada para a maioria dos cenários de mercado.
Análise de Riscos
Os indicadores SMA e PSAR podem produzir sinais errados, resultando em perdas de negociação desnecessárias.
O tempo de saída é mais curto, o que pode não ser suficiente para capturar a tendência.
A configuração de parâmetros (como o ciclo SMA, os parâmetros PSAR, etc.) pode não ser adequada para certas variedades específicas e precisa ser otimizada.
Risco de adequação dos dados de retrospectiva. O ambiente de mercado em disco real pode mudar, e a estratégia pode não funcionar como a retrospectiva.
Direção de otimização
Teste diferentes parâmetros de ciclo SMA para encontrar valores mais adequados para a variedade específica.
O teste otimiza a configuração de parâmetros do PSAR para que seja mais preciso em detalhes de entrada no mercado.
Parâmetros de extensão de tempo de saída, com a premissa de lucro suficiente, para prolongar adequadamente o tempo de posse.
Adição de estratégias de stop loss para controlar melhor o máximo de perdas em uma única transação.
Resumir
Esta estratégia usa um conjunto de indicadores como SMA e PSA para avaliar a tendência do mercado e o tempo de entrada no mercado, é estável e confiável, e é adequada para a maioria dos ambientes de mercado. Ao mesmo tempo, a configuração do tempo de saída ajuda a controlar o risco. Esta estratégia pode ser aprimorada ainda mais através da otimização de parâmetros, da estratégia de parada de perdas, etc., para obter melhores efeitos no mercado.
/*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))