Estratégia avançada de condição de entrada com base na média móvel, suporte, resistência e volume


Data de criação: 2024-06-14 15:40:46 última modificação: 2024-06-14 15:40:46
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Estratégia avançada de condição de entrada com base na média móvel, suporte, resistência e volume

Visão geral

A estratégia combina a média móvel simples (SMA), a resistência de suporte e o aumento do volume de negociação, os três indicadores técnicos, para construir uma estratégia de negociação abrangente. A principal idéia da estratégia é negociar em situações em que o preço quebra a média SMA, a resistência de suporte e o aumento do volume de negociação, ao mesmo tempo em que configura condições de parada para controlar o risco.

Princípio da estratégia

  1. Calcular a linha média SMA, os pontos de suporte e resistência para um determinado período.
  2. O volume de transações atuais aumentou em relação ao período anterior.
  3. Condição de entrada múltipla: o preço de fechamento atual é maior do que o preço de fechamento do período anterior e é maior do que a linha média SMA e o suporte, e o preço está a uma certa distância da resistência e aumenta com o volume de negociação.
  4. Condições de entrada em branco: o preço de fechamento atual é menor que o preço de fechamento do período anterior e menor que a linha média SMA e o suporte, e o preço está a uma certa distância da resistência e aumenta com o volume de negociação.
  5. Condições de parada: o preço de parada multi-cabeça é o preço de entrada multiplicado por (((1-percentagem de parada), o preço de parada em branco é o preço de entrada multiplicado por (((1+percentagem de parada)).

Análise de vantagens

  1. A combinação de vários indicadores técnicos aumenta a confiabilidade e a estabilidade da estratégia.
  2. Ao mesmo tempo, considere que o preço quebrou a linha média SMA e apoiou a resistência, para melhor capturar oportunidades de tendência.
  3. A introdução de indicadores de volume de transação, que garantem que as rupturas de preços sejam acompanhadas de uma participação de mercado suficiente, aumentou a eficácia do sinal.
  4. Estabelecer condições de stop-loss para controlar o risco de transação.

Análise de Riscos

  1. Os cálculos para apoiar a resistência baseiam-se em dados históricos e podem perder a sua eficácia em situações de grande volatilidade.
  2. Os indicadores de volume de transação podem sofrer variações anormais, resultando em sinais errados.
  3. A configuração de condições de parada de perda pode não evitar totalmente a perda em situações extremas de mercado.

Direção de otimização

  1. Considere a introdução de outros indicadores técnicos, como o índice de força relativa (RSI) ou a média móvel convergente (MACD), para verificar ainda mais a confiabilidade dos sinais de negociação.
  2. Otimização dos métodos de cálculo dos pontos de resistência de suporte, como a adoção de métodos mais dinâmicos para se adaptar a diferentes condições de mercado.
  3. A suavização do volume de transações, reduzindo a influência de flutuações anormais na estratégia.
  4. Optimizar a configuração de condições de stop loss, como a adoção de stop loss móvel ou o ajuste dinâmico da porcentagem de stop loss de acordo com as flutuações do mercado.

Resumir

A estratégia é construída em uma estratégia de negociação abrangente através da combinação da média SMA, da resistência de suporte e do volume de negociação. A vantagem da estratégia é a capacidade de capturar oportunidades de tendência e, ao mesmo tempo, controlar o risco de negociação. No entanto, a estratégia também tem certas limitações, como a capacidade de adaptação a situações extremas do mercado.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-06-08 00:00:00
end: 2024-06-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Advanced Entry Conditions with Support/Resistance, SMA, and Volume", overlay=true)

// Inputs
length = input(20, title="SMA Length")
stopLossPerc = input(1, title="Stop Loss Percentage", type=input.float) / 100
leftBars = input(15, title="Left Bars")
rightBars = input(15, title="Right Bars")
distanceThresh = input(1, title="Distance Threshold from Support/Resistance", type=input.float) / 100

// Calculations
smaValue = sma(close, length)
highUsePivot = fixnan(pivothigh(leftBars, rightBars)[1])
lowUsePivot = fixnan(pivotlow(leftBars, rightBars)[1])

// Volume Calculation
volumeIncrease = volume > volume[1]

// Entry Conditions
longEntryCondition = close[0] > close[1] and close[1] > smaValue and close[0] > smaValue and close[0] > lowUsePivot and close[1] > lowUsePivot and abs(close[0] - highUsePivot) > distanceThresh and volumeIncrease
shortEntryCondition = close[0] < close[1] and close[1] < smaValue and close[0] < smaValue and close[0] < lowUsePivot and close[1] < lowUsePivot and abs(close[0] - highUsePivot) > distanceThresh and volumeIncrease

// Calculate stop loss levels
longStopLoss = close * (1 - stopLossPerc)
shortStopLoss = close * (1 + stopLossPerc)

// Strategy Logic
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longEntryCondition)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=longStopLoss)

strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortEntryCondition)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=shortStopLoss)

// Plotting
plot(smaValue, color=color.blue, title="SMA")
plot(highUsePivot, color=color.red, linewidth=2, title="Resistance")
plot(lowUsePivot, color=color.green, linewidth=2, title="Support")

plotshape(series=longEntryCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Long Entry")
plotshape(series=shortEntryCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Short Entry")

// Background Color
bgcolor(longEntryCondition ? color.new(color.green, 90) : shortEntryCondition ? color.new(color.red, 90) : na)