Estratégia de reversão de tendência com base em indicadores de preço de volume


Data de criação: 2024-02-21 15:04:34 última modificação: 2024-02-21 15:04:34
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Estratégia de reversão de tendência com base em indicadores de preço de volume

Visão geral

Esta estratégia é chamada de Estratégia de Reversão de Tendência Pesada em Volume (Volume Weighted Trend Reversal Strategy). Esta estratégia visa identificar potenciais pontos de reversão de tendência e lucrar quando os preços se desviam da média.

Princípio da estratégia

A estratégia usa dois indicadores: VWAP e QQE Mod.

O VWAP representa o preço médio ponderado pelo volume de transações, que é calculado dividindo o preço de encerramento de um período de tempo pela soma do volume de transações multiplicado pela soma do volume de transações no mesmo período. O VWAP reflete o preço médio de transação do ativo durante um período de tempo, ponderado pelo volume de transações.

O QQE Mod é uma versão modificada do indicador de estimativa quantitativa e qualitativa, que integra elementos do indicador de força relativa ((RSI) e da média móvel do índice ((EMA)). Ele ajuda a identificar potenciais reviravoltas de tendência e avaliar a força da tendência.

Um sinal de compra é gerado quando o preço de fechamento é superior ao valor do VWAP e do QQE Mod simultaneamente. Isso significa que quando o preço está acima da média e o QQE Mod mostra força, há uma oportunidade de compra potencial.

Um sinal de venda é gerado quando o preço de fechamento está abaixo do valor do VWAP e do QQE Mod simultaneamente. Isso significa que quando o preço está abaixo da média e o QQE Mod mostra fraqueza, há uma oportunidade de venda potencial.

A estratégia usa a combinação de indicadores VWAP e QQE Mod com o objetivo de identificar e lucrar em tempo hábil em caso de reversão de preços.

Análise de vantagens

A estratégia tem as seguintes vantagens:

  1. Combinando a análise de preço com volume de transação. O indicador VWAP estabelece um peso para o preço com base no volume de transação, o que torna a análise mais útil.

  2. Distinguir entre tendências e flutuações aleatórias. O indicador QQE Mod ajuda a determinar se as flutuações de preços são tendências sustentáveis ou apenas flutuações aleatórias.

  3. Capturar sinais de reversão em tempo hábil. A combinação dos dois indicadores pode gerar sinais de negociação o mais cedo possível quando ocorre uma reversão de preço.

  4. Parâmetros personalizáveis. Os parâmetros do indicador podem ser otimizados de acordo com o ambiente do mercado, adaptando-se a diferentes períodos e ações.

  5. Fácil de implementar e de retroceder. A estratégia pode ser escrita diretamente no TradingView usando o Pine Script para facilitar a visualização e retroceder, ou pode ser convertida em MQL para negociação automática MT4/MT5.

Análise de Riscos

Apesar da rigorosa concepção da estratégia, há alguns riscos associados à transação, incluindo:

  1. Risco de falha. Como todos os indicadores técnicos, o VWAP e o QQE também geram falhas, resultando em perdas.

  2. Risco de retração. Se houver uma grande oscilação, a conta será retirada. O risco pode ser controlado com o stop loss.

  3. Risco de otimização excessiva. Pode haver otimização excessiva dos parâmetros na retrospectiva, o que é bom para dados históricos, mas não necessariamente para dados futuros.

  4. Diferenças entre o disco e a retrospectiva. O preço do disco pode ter diferenças entre a retrospectiva e a retrospectiva, o que pode levar a diferenças na eficácia da política.

  5. Risco de negociação automática. Se for usado para negociação automática, também é necessário considerar o risco de falha do servidor, interrupção da rede e outros riscos técnicos.

Direção de otimização

A estratégia pode ser otimizada nas seguintes direções:

  1. Escolher ações de substituição. Por exemplo, escolher ações mais ativas para tornar o VWAP e o QQE Mod mais precisos.

  2. Ajustar os parâmetros. Modificar o comprimento do QQE, o ciclo de suavização e os parâmetros do ciclo de filtragem para encontrar a melhor combinação.

  3. Combinando a estratégia de stop loss. Definir uma posição de stop loss razoável e uma estratégia de stop loss móvel, pode controlar efetivamente a retirada.

  4. Considere os custos de transação. Incluir custos como taxas e pontos de deslizamento no retorno e no disco rígido para tornar o teste de estratégia mais preciso.

  5. Aumentar as condições de filtragem. Por exemplo, considerar outros fatores, como a ruptura de volume de negócios, os indicadores de taxa de flutuação, para reduzir os sinais errados.

Resumir

A estratégia de reversão de tendência baseada em indicadores de preço de quantidade é baseada na combinação de dois indicadores VWAP e QQE Mod, com o objetivo de identificar o ponto de reversão de tendência de preço. Ele combina volume de transação e análise de indicadores fortes e fracos, que podem efetivamente capturar oportunidades de reversão de curto prazo. A estratégia é simples de implementar e pode se adaptar a diferentes condições de mercado por meio de otimização de parâmetros, uma opção a ser considerada.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-01-21 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("VWAP and QQE Mod Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input(14, title="QQE Length")
m = input(5, title="QQE Smoothing")
filterLength = input(5, title="QQE Filter Length")

// Calculate VWAP
vwapValue = ta.sma(close * volume, length) / ta.sma(volume, length)

// Calculate QQE Mod indicator
qqeMod(source, length, m, filterLength) =>
    emaSource = ta.ema(source, length)
    rsiValue = ta.rsi(source, length)
    var float j = na
    j := (1.0 - 1.0 / m) * nz(j[1]) + 1.0 / m * (rsiValue - 50)
    upperBand = emaSource + filterLength * ta.stdev(source - emaSource, length)
    lowerBand = emaSource - filterLength * ta.stdev(source - emaSource, length)
    qqeModValue = j > 0 ? upperBand : lowerBand
    [qqeModValue, upperBand, lowerBand]

[qqeModValue, upperBand, lowerBand] = qqeMod(close, length, m, filterLength)

// Generate trading signals
buySignal = close > vwapValue and close > qqeModValue
sellSignal = close < vwapValue and close < qqeModValue

// Plot signals on the chart
bgcolor(buySignal ? color.new(color.green, 90) : na)
bgcolor(sellSignal ? color.new(color.red, 90) : na)

// Print trading signals
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buySignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellSignal)