Estratégia de negociação de futuros do BankNifty com base na média móvel


Data de criação: 2024-03-28 18:15:32 última modificação: 2024-03-28 18:15:32
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Estratégia de negociação de futuros do BankNifty com base na média móvel

Visão geral

A estratégia é uma estratégia de negociação de futuros do BankNifty baseada em uma média móvel simples (SMA). A principal idéia da estratégia é usar a SMA como um indicador de tendência, fazendo mais quando o preço atravessa a SMA e fazendo zero quando o preço atravessa a SMA.

Princípio da estratégia

O núcleo da estratégia é usar o SMA como um indicador de tendência. Concretamente, a estratégia primeiro calcula o SMA de um período designado (default 200) e, em seguida, julga a direção da tendência com base na posição relativa do preço em relação ao SMA. Quando o preço atravessa o SMA, considera-se que uma tendência ascendente se formou, fazendo mais; quando o preço atravessa o SMA, considera-se que uma tendência descendente se formou, fazendo vazio.

Vantagens estratégicas

  1. Simples e fácil de entender: a estratégia baseia-se no SMA, um indicador técnico clássico, cujos princípios são simples, fáceis de entender e implementar.
  2. Adaptabilidade: A estratégia pode ser adaptada a diferentes ambientes de mercado e variedades de negociação, ajustando os parâmetros.
  3. Controle de Risco: Esta estratégia define várias condições de stop loss para controlar eficazmente as perdas potenciais. Além disso, a configuração de condições de stop loss também ajuda a bloquear os lucros em tempo hábil.
  4. Seguimento de tendências: O SMA é um indicador de atraso, mas também por isso, pode confirmar muito bem a formação de tendências. A estratégia utiliza essa característica do SMA para capturar eficazmente as tendências de médio e longo prazo do mercado.

Risco estratégico

  1. Sensibilidade a parâmetros: o desempenho da estratégia depende muito da escolha dos parâmetros, e diferentes configurações de parâmetros podem levar a resultados muito diferentes. Portanto, os parâmetros precisam ser otimizados e testados em aplicações reais.
  2. Mercado de turbulência: Em mercados de turbulência, os preços atravessam frequentemente o SMA abaixo do solo, o que pode levar a uma estratégia de negociação frequente, aumentando os custos e riscos de negociação.
  3. Reversão de tendência: Quando a tendência do mercado se reverte, a estratégia pode atrasar a reação, resultando em perdas potenciais.
  4. Oscilação no intervalo: a estratégia pode desencadear um sinal de negociação a qualquer momento do intervalo, enquanto os futuros do BankNifty podem ter uma maior oscilação no intervalo, o que pode levar a um maior deslizamento e potencial perda.

Direção de otimização da estratégia

  1. Optimização de parâmetros: é possível encontrar a configuração de parâmetros mais adequada para o ambiente de mercado atual, através da análise e otimização de diferentes combinações de parâmetros.
  2. Combinação com outros indicadores: Considere a combinação do SMA com outros indicadores técnicos (como RSI, MACD, etc.) para aumentar a confiabilidade e a precisão da estratégia.
  3. Paradas dinâmicas: pode-se considerar a adoção de estratégias de paradas dinâmicas (como o rastreamento de paradas) para melhor controlar o risco.
  4. Limitar o tempo de negociação: pode-se considerar limitar o tempo de negociação a períodos de menor volatilidade (por exemplo, antes e depois da abertura do mercado) para reduzir o impacto da volatilidade no mercado.

Resumir

A estratégia é uma estratégia de negociação simples baseada em SMA para futuros do BankNifty. Sua vantagem é que o princípio é simples, adaptável e possui medidas de controle de risco. No entanto, na aplicação prática, também é necessário ter em conta os riscos potenciais, como otimização de parâmetros, mercado de choque, reversão de tendência e flutuação no volume.

Código-fonte da estratégia
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Bhasker_S

//@version=5
strategy("Strategy BankNifty SMA", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

src = input(close, title="Source")
timeFrame = input.timeframe(defval='5', title = "Select Chart Timeframe")
typeMA = input.string(title = "Method", defval = "SMA", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
len = input.int(200, minval=1, title="Length", step = 10)
alertPrecision = input.float(0, "Alert Precision", minval = 0, maxval = 50, step=1)
slTimeFrame = input.timeframe(defval='1', title = "Select Stoploss Candle Timeframe")
slBuffer = input.float(0, "Stop Loss Buffer", minval = 0, maxval = 50, step = 1)
targetSlab = input.float(150, "Target Price", minval = 1, maxval = 2000, step = 10)
Stoploss  = input.float(20, "Stop Loss", minval = 1, maxval = 2000, step = 5)
offset = input.int(title="Offset", defval=0, minval=-500, maxval=500)

//out = ta.sma(src, len)


ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

tfSource = request.security(syminfo.tickerid, timeFrame, src, barmerge.gaps_on, barmerge.lookahead_off)
mySMA = ma(tfSource, len, typeMA)
plot(mySMA, color=color.rgb(243, 33, 89), title="MA", offset=offset, linewidth = 2)

slClose = request.security(syminfo.tickerid, slTimeFrame, src, barmerge.gaps_on, barmerge.lookahead_off)


highTravel = low > mySMA
lowTravel = high < mySMA

touchabove = (((high[1] + alertPrecision) > mySMA[1]) and (low[1] < mySMA[1])) //and (high[2] < mySMA[2])
touchbelow = (((low[1] - alertPrecision) < mySMA[1]) and (high[1] > mySMA[1])) //and (low[2] > mySMA[2])

crossabove = math.min(open, close) > mySMA
crossbelow = math.max(open, close) < mySMA

upalert = (touchabove or touchbelow) and crossabove
downalert = (touchabove or touchbelow) and crossbelow

h=hour(time('1'),"Asia/Kolkata")
m=minute(time('1'),"Asia/Kolkata")
startTime=h*100+m

if upalert and strategy.position_size == 0 
    strategy.entry("buy", strategy.long, 15)
    
if downalert and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("sell", strategy.short, 15)

longexit = (slClose < (mySMA - slBuffer)) or (slClose < (strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) - Stoploss)) or (slClose > (strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) + targetSlab)) or (hour(time) == 15)
shortexit = (slClose > (mySMA + slBuffer)) or (slClose > (strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) + Stoploss)) or (slClose < (strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) - targetSlab)) or (hour(time) == 15)

if longexit
    strategy.close("buy")

if shortexit
    strategy.close("sell")