200 Média Móvel, VWAP, Estratégia de Acompanhamento de Tendência MFI


Data de criação: 2024-05-14 16:26:49 última modificação: 2024-05-14 16:26:49
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200 Média Móvel, VWAP, Estratégia de Acompanhamento de Tendência MFI

Visão geral

A estratégia combina a média móvel de 200 dias do índice ((200 EMA), o preço médio ponderado do volume de transação ((VWAP) e o indicador de fluxo de capital ((MFI) para gerar um sinal de compra e venda. A ideia principal é usar a combinação desses três indicadores para determinar a direção e a intensidade da tendência, gerando um sinal de negociação caso o preço quebre a 200 EMA e a confirmação dos indicadores VWAP e MFI.

Princípio da estratégia

  1. Calcule a EMA de 200 dias e a percentual de zona de amortecimento com base na entrada de subida e descida da zona de amortecimento.
  2. Calcular o indicador VWAP.
  3. Calcule o indicador MFI de 14 ciclos e defina os limites de compra e venda.
  4. Obtenção de 200 EMAs de períodos de tempo superiores como filtro de tendência.
  5. Para avaliar a continuidade do movimento dos preços, verifique se a condição de subida ou queda contínua é cumprida.
  6. A combinação de todas as condições acima, gerando um sinal de compra, é a seguinte: o preço de fechamento quebra a EMA de 200 e está acima do VWAP, o MFI é maior do que o limiar de compra, o preço de fechamento está acima da EMA de 200 no período de tempo de alta, e a tendência de preço está aumentando continuamente.
  7. Os sinais de venda são condicionados a: o preço de fechamento cair abaixo da EMA de 200 e abaixo do VWAP, o MFI menor do que o valor de venda, o preço de fechamento abaixo da EMA de 200 no período de tempo de alta, e a tendência de queda contínua.
  8. Quando as condições de compra ou venda são satisfeitas, a estratégia realiza a correspondente operação de multi-cabeça ou de zero-cabeça.

Vantagens estratégicas

  1. A combinação de vários indicadores para um julgamento integrado, filtrar eficazmente os sinais falsos, melhorar a confiabilidade do sinal.
  2. A introdução de filtros de tendências em períodos de tempo avançados permite que as decisões de negociação estejam em consonância com as grandes tendências, reduzindo o risco de negociação contracorrente.
  3. A partir da determinação da continuidade da movimentação dos preços, é possível confirmar ainda mais a força da tendência e melhorar a precisão do momento de entrada.
  4. O uso do conceito de zona de amortecimento permite que os preços flutuem dentro de um certo intervalo, evitando transações frequentes.
  5. Os parâmetros são ajustáveis e altamente flexíveis, podendo ser otimizados para diferentes mercados e estilos de negociação.

Risco estratégico

  1. Em mercados de turbulência ou em pontos de mudança de tendência, os indicadores podem produzir falsos sinais, resultando em perdas.
  2. A configuração inadequada dos parâmetros pode levar a um mau desempenho da estratégia, como uma zona de amortecimento muito grande pode perder oportunidades de negociação, e muito pequena pode levar a negociações frequentes.
  3. A estratégia baseia-se em dados históricos para calcular e julgar, e pode não reagir a tempo para um evento de emergência ou um evento de cisne negro.
  4. A estratégia pode falhar em certas circunstâncias especiais do mercado, como a extrema continuidade ou a forte flutuação da tendência.

Direção de otimização da estratégia

  1. Para a otimização dos parâmetros, pode-se buscar a combinação de parâmetros mais adequada através da retrospectiva dos dados históricos, tais como o ciclo EMA, o ciclo MFI e o valor da barreira, o tamanho do espaço de reserva, etc.
  2. Pode-se considerar a introdução de outros indicadores auxiliares ou indicadores de sentimento do mercado, como o Brinks, RSI, etc., para aumentar ainda mais a confiabilidade e robustez do sinal.
  3. No gerenciamento de transações, pode-se introduzir mecanismos de parada de perda, como parada móvel ou parada dinâmica baseada em ATR, para controlar o risco de uma única transação.
  4. Pode-se explorar diferentes estratégias de gerenciamento de posições, como o dimensionamento de posições baseado em risco ou a fórmula de Kelly, para otimizar a relação risco-recompensa das estratégias.
  5. Considere a introdução de algoritmos de aprendizado de máquina ou de adaptação, e ajuste dinamicamente os parâmetros da estratégia para se adaptar às mudanças no mercado.

Resumir

A estratégia combina os indicadores EMA, VWAP e MFI de 200 dias e, ao mesmo tempo, leva em conta a tendência do ciclo de tempo superior e a continuidade da movimentação dos preços, construindo um sistema de negociação de acompanhamento de tendências relativamente robusto. A estratégia filtra os sinais falsos e aumenta a precisão do momento de entrada através do julgamento integrado de várias condições.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-05-08 00:00:00
end: 2024-05-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("200 EMA, VWAP, MFI Strategy - Visible Signals", overlay=true, pyramiding=0)

// Inputs for dynamic adjustments
buffer = input.float(0.2, title="EMA Buffer Percentage", step=0.1) / 100
higherTimeframe = input.timeframe("15", title="Higher Timeframe")
mfiBuyThreshold = input(60, title="MFI Buy Threshold")
mfiSellThreshold = input(40, title="MFI Sell Threshold")
consecutiveCloses = input.int(1, title="Consecutive Closes for Confirmation")

// Calculate the 200-period EMA
ema200 = ta.ema(close, 200)
emaBufferedHigh = ema200 * (1 + buffer)
emaBufferedLow = ema200 * (1 - buffer)
emaHigher = request.security(syminfo.tickerid, higherTimeframe, ta.ema(close, 200))

// VWAP calculation
vwap = ta.vwap(hlc3)

// Money Flow Index calculation
mfiLength = 14
mfi = ta.mfi(close, mfiLength)

// Plotting the indicators
plot(ema200, title="200 EMA", color=color.blue)
plot(vwap, title="VWAP", color=color.orange)
plot(mfi, title="MFI", color=color.purple)
hline(50, "MFI Reference", color=color.gray, linestyle=hline.style_dashed)
plot(emaHigher, title="Higher TF EMA", color=color.red)

// Price action confirmation
isUpTrend = ta.rising(close, consecutiveCloses)
isDownTrend = ta.falling(close, consecutiveCloses)

// Define entry conditions
longCondition = close > emaBufferedHigh and close > vwap and mfi > mfiBuyThreshold and close > emaHigher and isUpTrend
shortCondition = close < emaBufferedLow and close < vwap and mfi < mfiSellThreshold and close < emaHigher and isDownTrend

// Trading execution
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Plot shapes for signals
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, size=size.small, title="Buy Signal", text="Buy")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, size=size.small, title="Sell Signal", text="Sell")