Estratégia de rastreamento de tendências

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-26 10:52:51
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Resumo

A estratégia de rastreamento de tendências é uma estratégia de seguimento de tendências baseada em indicadores de média móvel e Bandas de Bollinger.

Estratégia lógica

A estratégia utiliza a média móvel simples de 50 períodos (SMA) para determinar a direção da tendência.

Ao mesmo tempo, requer que o preço de fechamento esteja acima da faixa de Bollinger inferior, sugerindo que o preço não está no extremo inferior e pode estar pronto para um movimento ascendente.

Após o sinal de entrada ser acionado, a estratégia verifica se o preço de abertura do dia seguinte está acima do nível de parada, que é definido em 1 ponto acima do preço mais alto do dia anterior, para confirmar a entrada real.

O stop loss é pré-definido em 5,7 pontos abaixo do mínimo da barra de entrada.

Análise das vantagens

A estratégia combina o julgamento da tendência e a quebra perto dos níveis de suporte chave para filtrar efetivamente as falhas e melhorar a taxa de ganho.

Os indicadores relativamente simples e as regras de entrada tornam a estratégia fácil de entender e implementar, adequada para iniciantes a aprender a negociação algorítmica.

Análise de riscos

A estratégia depende principalmente de médias móveis para determinar a direção da tendência, o que pode gerar sinais incorretos quando a tendência muda.

O stop loss está muito próximo e pode ser interrompido prematuramente.

A estratégia considera apenas os preços máximos e mínimos diários e não pode reagir aos intervalos da noite para o dia.

Orientações de otimização

Outros indicadores podem ser combinados para determinar a tendência, como o MACD, ou médias móveis adaptativas podem ser usadas para rastrear mudanças de tendência.

Os parâmetros de Bollinger Bands podem ser otimizados para encontrar a melhor combinação.

A lógica pode ser adicionada para julgar as lacunas durante a noite, evitando perdas maiores após as lacunas.

Conclusão

A estratégia integra as idéias de tendência seguindo e de negociação de ruptura, usando indicadores simples para criar um efeito de filtragem. Sua vantagem reside em ser fácil de entender e implementar. Através da otimização de parâmetros, melhores resultados podem ser alcançados. Mas também há riscos de mercado a serem conscientes, exigindo melhorias contínuas com base nos resultados de negociação ao vivo.

/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Custom Strategy", overlay=true)

// Input variables
smaLength = 50
bbLength = 20
supportPercentage = 1
riskRewardRatio = 2

// Calculate indicators
sma = sma(close, smaLength)
bb_lower = sma(close, bbLength) - 2 * stdev(close, bbLength)

// Entry conditions based on provided details
enterLongCondition = crossover(close, sma) and close > bb_lower and low <= (bb_lower * (1 + supportPercentage / 100))

// Entry and exit logic
if (enterLongCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Assuming the details provided are for the daily timeframe
stopLossPrice = low - 5.70
takeProfitPrice = close + 11.40

strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", loss=stopLossPrice, profit=takeProfitPrice)

// Plotting
plot(sma, color=color.blue, title="50 SMA")
plot(bb_lower, color=color.green, title="Lower Bollinger Band")

// Plot entry points on the chart
plotshape(series=enterLongCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")

Mais.