
Uma estratégia de retorno de venda a retorno é uma estratégia de negociação elaborada para otimizar a venda de ativos em fases de retorno de preços. Os comerciantes que adotam essa estratégia se beneficiarão de um método sistemático apoiado em condições de entrada e saída claras.
A estratégia usa indicadores técnicos e um conjunto de parâmetros definidos para guiar os traders através das flutuações do mercado. A estratégia é baseada na análise profunda de dados históricos de preços para identificar potenciais pontos de inflexão.
Quando o percentual total de mudanças cruza o valor de alta esperado, a estratégia desencadeia a criação de uma posição de baixa. Esta condição de cruzamento serve como um sinal de robô para identificar um potencial ponto de reversão na tendência de preços. O comerciante pode usar esse sinal para iniciar uma posição de baixa, estrategicamente esperando uma reversão de tendência.
A estratégia inclui um sistema de gestão de risco cuidadoso para prevenir situações de mercado desfavoráveis. As condições de saída são definidas por um limite de perda e um limite de parada calculados, que são determinados com base na dinâmica do preço de entrada médio da posição.
Uma vez que uma posição de curto prazo é estabelecida, o limite de perda e o limite de perda são calculados. O limite de perda é determinado pela multiplicação do preço médio de entrada da posição em relação à porcentagem de perda. O limite de perda é determinado pela multiplicação do preço médio de entrada em relação à porcentagem de parada.
A estratégia tem as seguintes vantagens:
A plataforma de negociação de criptomoedas, que permite que os traders e os investidores se comprometam a negociar com a criptomoeda, oferece regras claras de entrada e saída para que as decisões de negociação sejam mais claras.
O uso de indicadores técnicos para identificar oportunidades de reversão e melhorar a precisão da tomada de decisões.
Calculação dinâmica de stop loss para melhor controle de risco.
A metodologia sistemática facilita o acompanhamento e a avaliação do desempenho.
Permite a otimização de parâmetros para que a estratégia possa se adaptar a diferentes condições de mercado.
A estratégia também apresenta os seguintes riscos:
O sinal de retorno pode emitir um sinal errado, causando prejuízos.
A configuração inadequada do Stop Loss Limit pode levar a perdas excessivas ou a uma perda de lucro.
Se os parâmetros não forem ajustados corretamente, o desempenho pode ficar fraco.
As principais medidas de controle de risco incluem:
Avalie a confiabilidade do sinal e evite falsos sinais.
Teste e otimize os parâmetros de suspensão de perda.
Avaliação da estabilidade dos parâmetros em diferentes condições de mercado.
A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:
Teste mais indicadores técnicos para encontrar sinais de inversão mais confiáveis.
Otimização dinâmica de stop loss usando métodos de aprendizagem de máquina.
Combinado com indicadores de emoção, o sistema de avaliação de preconceitos do mercado aumenta a precisão dos sinais.
Optimizar a gestão de escala de posições e rastrear grandes tendências.
Avaliação das características das ações e seleção das mais adequadas para a estratégia.
A estratégia de retorno de venda oferece uma ferramenta poderosa para os comerciantes que buscam ativamente as oportunidades ideais de reversão de queda durante a alta dos preços. Com uma estrutura sólida e decisões baseadas em análise minuciosa, a estratégia permite que os comerciantes aproveitem ativamente as oportunidades de mercado.
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period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
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//@version=5
strategy("Sell the Rallies", overlay=true, initial_capital=212, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0, pyramiding=2)
// Backtest dates
fromMonth = input(1, "From Month")
fromDay = input(10, "From Day")
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thruMonth = input(2, "Thru Month")
thruDay = input(21, "Thru Day")
thruYear = input(2024, "Thru Year")
// Define window of time for backtest
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)
withinWindow() => true
inp_lkb = input(1, "Lookback Period")
// Calculate percentage change
perc_change(lkb) =>
overall_change = ((close - ta.valuewhen(withinWindow(), close, lkb)) / ta.valuewhen(withinWindow(), close, lkb)) * 100
// Call the function
overall = perc_change(inp_lkb)
// Entry
rally = input(2, "Rally")
if ta.crossover(overall, rally) and withinWindow()
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Exit
stopLoss = input(2, "Stop Loss (%)") / 100
takeProfit = input(2, "Take Profit (%)") / 100
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + stopLoss)
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 - takeProfit)
strategy.exit("Exit", "Short", stop=shortStopPrice, limit=shortTakeProfit)