Estratégia de retração de negociação de Bitcoin, BNB e Ethereum em vários períodos

MA SMA SL
Data de criação: 2024-04-29 17:36:12 última modificação: 2024-04-29 17:36:12
cópia: 0 Cliques: 688
1
focar em
1617
Seguidores

Estratégia de retração de negociação de Bitcoin, BNB e Ethereum em vários períodos

Visão geral

A estratégia é focada em Bitcoin, Binance e Ethereum em quadros de tempo de 1 hora, 2 horas, 3 horas e 4 horas. A estratégia visa aproveitar as retrações de preços de curto prazo para lucrar em tendências mais amplas. Ao identificar retrações em tendências e usar sinais de confirmação como padrões de queda e condições de supera venda, os comerciantes podem entrar em posições com riscos e objetivos de lucro definidos.

Princípio da estratégia

A estratégia usa duas médias móveis simples (SMA) para capturar tendências de mercado e oportunidades de retração potenciais. A SMA de longo período (ma1) é usada como um indicador de confirmação de tendência, enquanto a SMA de curto período (ma2) é usada para identificar situações em que os preços se desviam da tendência principal. Quando os preços estão acima de ma1, indicando uma tendência ascendente, a estratégia busca retrações em preços abaixo de ma2 como oportunidades potenciais de compra.

Vantagens estratégicas

  1. Análise de múltiplos prazos: a estratégia funciona em prazos de 1, 2, 3 e 4 horas, oferecendo uma visão mais abrangente do mercado e das potenciais oportunidades de negociação.
  2. Seguimento de tendências: Usando SMAs de períodos mais longos como indicadores de confirmação de tendências, a estratégia é capaz de se adaptar a diferentes tendências do mercado e encontrar oportunidades de entrada nas tendências.
  3. Retracção de negociação: a estratégia se concentra em encontrar retracções de preços em uma tendência ascendente para entrar com melhores preços, reduzindo o risco de negociação de retracção.
  4. Gerenciamento de Riscos: A estratégia inclui um mecanismo de stop loss e controle de escala de posição para limitar o potencial risco de queda e proteger o capital de negociação.
  5. Optimização de parâmetros: Parâmetros de estratégia, como o comprimento da média móvel, a porcentagem de parada, etc., podem ser otimizados de acordo com as condições do mercado e as preferências pessoais, proporcionando flexibilidade.

Risco estratégico

  1. Sensibilidade de parâmetros: A performance da estratégia depende em parte dos parâmetros escolhidos, como o comprimento da média móvel e o filtro de retração. A escolha dos parâmetros requer uma cuidadosa retrospecção e otimização.
  2. Ruído de mercado: as flutuações de preços a curto prazo podem levar a falsos sinais, o que leva a transações desnecessárias e aumenta os custos.
  3. Reversão de tendência: Quando a tendência do mercado se reverte de forma súbita, a estratégia pode enfrentar perdas potenciais, especialmente antes que a posição de stop loss seja acionada.
  4. Pontos de deslizamento e custos de transação: transações frequentes podem levar a pontos de deslizamento e custos de transação mais elevados, afetando o desempenho geral da estratégia.

Direção de otimização da estratégia

  1. Stop loss dinâmico: ajustar o nível de stop loss de acordo com a volatilidade do mercado ou o comportamento dos preços para melhor responder a diferentes condições de mercado.
  2. Confirmação de múltiplos fatores: Combinação com outros indicadores técnicos, como o índice de força relativa (RSI) ou o oscilador aleatório (oscilador estocástico) para confirmar tendências e retrações, aumentando a confiabilidade do sinal.
  3. Dimensão de posição de ajustamento de risco: Dimensão de posição para cada transação de acordo com a atual volatilidade do mercado ou a dinâmica das preferências de risco pessoais.
  4. Otimização de períodos de negociação: Análise do comportamento e da volatilidade dos preços em diferentes períodos de tempo, selecionando os melhores períodos de negociação para melhorar o desempenho da estratégia.
  5. Adicionar a análise de sentimento de mercado: Combine com indicadores de sentimento de mercado, como o índice de medo e ganância, para ter uma melhor compreensão do clima do mercado e dos potenciais pontos de inflexão.

Resumir

A estratégia de retração de negociação de Bitcoin, Binance e Ethereum, com um quadro de tempo múltipla, oferece uma maneira estruturada de capturar oportunidades de retração de curto prazo em tendências. A estratégia visa otimizar as oportunidades de negociação potenciais, combinando os princípios de acompanhamento de tendências e retração de negociação, e aplicando medidas de gerenciamento de risco adequadas. No entanto, o desempenho da estratégia depende da escolha de parâmetros e da situação do mercado, que requer monitoramento e otimização contínuos.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-04-23 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © GOLU_PARDHAAN

//@version=5
strategy("Pullback stretegy", overlay=true,initial_capital = 1000,default_qty_type = strategy.percent_of_equity,default_qty_value = 100)

//input
ma_lenth1=input.int(200,'MA lenth 1',step=10,group = 'Moving avrege pprameter',inline = 'MA')
ma_lenth2=input.int(13,'MA lenth 2',step=1,group = 'Moving avrege pprameter',inline = 'MA')
sl=input.float(title = "stop loss%",defval=0.07,step=0.1,group = 'moving avrege pprameter')
too_deep=input.float(title = 'Too deep(%)',defval = 0.27,step=0.01,group='Too Deep and Too Thin',inline='Too')
too_thin=input.float(title = 'Too thin(%)',defval = 0.03,step=0.01,group='Too Deep and Too Thin',inline='Too')
//claulation
ma1=ta.sma(close,ma_lenth1)
ma2=ta.sma(close,ma_lenth2)

too_deep2=  (ma2/ma1-1)<too_deep
too_thin2=  (ma2/ma1-1)>too_thin
//entry and colose Conditionq
var float buy_price=0
buy_condition=(close>ma1)and(close<ma2)and strategy.position_size==0 and too_deep2 and too_thin2
close_condition1=(close>ma2)and strategy.position_size>0 and (close<low[1])
stop_distance=strategy.position_size>0? ((buy_price-close)/close): na
close_condition2=strategy.position_size>0 and stop_distance>sl
stop_price= strategy.position_size>0?buy_price-(buy_price*sl): na


//entry and close order

if buy_condition
    strategy.entry('Long',strategy.long)
if buy_condition[1]
    buy_price:=open
if close_condition1 or close_condition2
    strategy.close('Long' ,comment = "exite"+(close_condition2 ? "SL=ture":""))
    buy_price :=na
plot(ma1,color = color.blue)
plot(ma2,color = color.orange)