Estratégia de Crossover de Média Móvel Galileo


Data de criação: 2023-12-18 12:07:07 última modificação: 2023-12-18 12:07:07
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Estratégia de Crossover de Média Móvel Galileo

Visão geral

A estratégia de cruzamento de equilíbrio de Galileu é uma estratégia de negociação baseada em médias móveis. A estratégia gera um sinal de negociação calculando uma média móvel indexada de um determinado período e fazendo uma comparação cruzada com o preço. Um sinal de venda é gerado quando o preço quebra a equilíbrio de cima para baixo; um sinal de compra é gerado quando o preço quebra a equilíbrio de baixo para cima.

Princípio da estratégia

O núcleo da estratégia de cruzamento de linhas da média galileana é a média móvel indexada (EMA). A EMA é um algoritmo de média móvel que tende a dar mais peso aos preços mais recentes. Sua fórmula de cálculo é:

EMA de hoje = (preço de fechamento de hoje x constante de planejamento) + (EMA de ontem × ((1- constante de planejamento))

Dentre eles, o número regular liso α = ((2/ ((o número de ciclos + 1)) 。

A estratégia calcula o EMA em tempo real com base no comprimento do ciclo de entrada do usuário. Em seguida, o preço é comparado com o EMA, julgando o cruzamento dos dois como um sinal de compra e venda:

  1. Quando o preço cai abaixo da EMA de cima para baixo, gera um sinal de venda e executa uma operação de linha curta.

  2. Quando o preço quebra a EMA a partir da direção de baixo, gera um sinal de compra e faz uma operação múltipla.

A estratégia traça simultaneamente as linhas EMA e as setas que marcam os sinais de compra e venda.

Análise de vantagens

A estratégia de interseção de equilíbrio de Galileu tem as seguintes vantagens:

  1. O conceito é simples, fácil de entender e implementar, adequado para iniciantes.
  2. O uso da EMA permite uma resposta mais rápida às mudanças de preços.
  3. O cruzamento produz um sinal claro, sem compras e vendas frequentes.
  4. Pode-se ajustar os parâmetros da EMA para diferentes cenários de mercado.
  5. Os sinais de entrada e saída são claros e os riscos controlados.

Análise de Riscos

A estratégia do cruzamento de equilíbrio de Galileu também apresenta os seguintes riscos:

  1. Quando os preços estão em alta, há mais sinais falsos que afetam o efeito. Pode-se definir uma estratégia de stop loss para otimizar.
  2. Indicadores individuais são vulneráveis a fraudes e falhas de sinal. Indicadores adicionais podem ser adicionados para otimização.
  3. Existe um certo grau de atraso, especialmente após a ocorrência de um evento súbito. Pode-se testar a redução dos parâmetros da linha média.
  4. Não é possível adaptar-se a um cenário de preços unilaterais de longa duração. Esta é uma desvantagem comum da estratégia de linha uniforme.

Direção de otimização

A estratégia de equilíbrio de Galileu pode ser otimizada nas seguintes direções:

  1. Em combinação com outros indicadores, construir estratégias complexas, evitar falsos sinais, aumentar a estabilidade. Por exemplo, adicionar volume de transação, indicadores de tendência, etc.

  2. Aumentar a estratégia de stop loss, definir stop loss móvel ou percentual de stop loss, controlar a perda individual.

  3. Teste a eficácia dos diferentes parâmetros do EMA e escolha a melhor combinação de parâmetros. Outros tipos de médias móveis também podem ser testados.

  4. Avaliação de reentrada após reversão de preços para aumentar a margem de lucro.

Resumir

A estratégia de cruzamento de equilíbrio de Galileu é uma estratégia de negociação simples e prática, clara, fácil de operar, adequada para iniciantes em negociação de quantidade. Com otimização e melhoria contínuas, acredito que seu efeito será cada vez melhor e é recomendado.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 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/
// © armigoldman

//@version=3
strategy(title="Galileo Galilei", shorttitle="Galileo Galilei", overlay=true, initial_capital = 100000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value = 100000)
len = input(11, minval=1, title="Length")
src = input(open, title="Source")
out = ema(src, len)
plot(out, title="EMA", color=yellow)
//last8h = highest(close, 8)
//lastl8 = lowest(close, 8)

//plot(last8h, color=red, linewidth=2)
//plot(lastl8, color=green, linewidth=2)

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// 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=2020, title="From Year", minval=1970)

// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=12, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2021, 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 = true


bearish = cross(close, out) == 1 and close[1] > close
bullish = cross(close, out) == 1 and close[1] < close

plotshape(bearish, color=white, style=shape.arrowdown, text="BEAR", location=location.abovebar)
plotshape(bullish, color=white, style=shape.arrowup, text="BULL", location=location.belowbar)

buy = if cross(close, out) == 1 and close[1] < close
    strategy.entry("BUY", strategy.long, when=time_cond)
        //strategy.close_all(when=bearish)
        // strategy.exit("exit", "Long", profit =, loss = 35)


sell = if cross(close, out) == 1 and close[1] > close
    strategy.entry("SELL", strategy.short, when=time_cond)
        //sell = if bearish
        //strategy.close_all(when=bullish)
        // strategy.exit("exit", "Long", profit = bullish, loss = 100)

profit = strategy.netprofit
if not time_cond
    strategy.close_all()

//plotshape(true, style=shape.triangleup, location=location.abovebar)