
Esta estratégia de negociação quantitativa baseia-se no conceito de suporte e resistência, em combinação com um sistema de gerenciamento de risco dinâmico. Utiliza pontos de pivô para determinar potenciais níveis de suporte e resistência e negocia quando os preços atingem esses níveis críticos. A estratégia também incorpora o indicador ATR para ajustar dinamicamente os níveis de parada e ganho para se adaptar às mudanças na volatilidade do mercado.
Identificação de suporte e resistência:
Sinal de entrada:
Gestão de Riscos:
Tamanho da posição:
Execução da transação:
Adaptabilidade dinâmica: Usando o indicador ATR, a estratégia pode ajustar automaticamente os níveis de parada e ganho de acordo com a volatilidade do mercado, o que permite que a estratégia permaneça eficaz em diferentes condições de mercado.
Gerenciamento de risco: A estratégia incorpora medidas de controle de risco em várias camadas, incluindo stop loss dinâmico, porcentagem de risco fixo e limite de valor máximo de transação, ajudando a proteger a segurança dos fundos.
Otimização de alavancagem: através da utilização racional de alavancagem, a estratégia pode aumentar a eficiência do uso de fundos, controlando o risco.
Indicadores técnicos combinados: a estratégia combina o conceito clássico de análise técnica (resistência de suporte) com indicadores quantitativos modernos (ATR), formando um sistema de negociação abrangente.
Flexibilidade: Os parâmetros da estratégia podem ser ajustados de acordo com diferentes mercados e preferências de risco individuais, com boa adaptabilidade.
Risco de Falsa Breakout: Em mercados de lateral, os preços podem tocar frequentemente a resistência de suporte sem formar uma verdadeira breakout, resultando em falsos sinais frequentes.
Performance do mercado de tendência: em mercados de tendência forte, a estratégia pode se equilibrar prematuramente, perdendo uma tendência significativa.
Risco de gerenciamento de fundos: Embora a estratégia limite o valor máximo de cada transação, é possível um retorno maior em caso de perdas contínuas.
Risco de alavancagem: o uso de alavancagem alta pode aumentar os prejuízos, especialmente quando o mercado está em forte volatilidade.
Pontos de deslizamento e custos de transação: a estratégia não considera pontos de deslizamento e custos de transação, o que pode afetar os resultados reais da transação.
Filtragem de tendência: introdução de indicadores de tendência (como a média móvel) para filtrar os sinais de negociação, apenas para negociar na direção da tendência, a fim de reduzir a falsa ruptura.
Análise de múltiplos períodos de tempo: Combinação de níveis de resistência de suporte com períodos de tempo mais altos, aumentando a confiabilidade do sinal de negociação.
Parâmetros de ajuste dinâmico: ajuste dinâmico do ATR e da porcentagem de risco, usando algoritmos de adaptação, para adaptar-se a diferentes condições de mercado.
Adição de filtros de transação: adição de condições adicionais, como confirmação de volume de transação e filtro de taxa de flutuação, para melhorar a qualidade das transações.
Optimizar a gestão de fundos: Implementar estratégias dinâmicas de gestão de fundos, ajustando os níveis de risco de acordo com a rentabilidade da conta.
Junte-se a negociações de inversão: enquanto faz mais no suporte, considere a possibilidade de abrir espaço em resistência para aproveitar as oportunidades de mercado.
Considere os fatores básicos: integrar os dados do calendário econômico e evitar transações antes e depois de importantes notícias.
A estratégia de suporte à resistência combinada com o sistema de gestão de risco dinâmico é uma estratégia de negociação quantitativa abrangente, que combina habilmente a análise técnica tradicional com a metodologia quantitativa moderna. A estratégia demonstrou potencial para se adaptar a diferentes condições de mercado, usando os pontos-chave para identificar níveis críticos de preços e usando o ATR para a gestão de risco dinâmico. No entanto, para melhorar ainda mais a robustez e a rentabilidade da estratégia, é recomendado otimizar em vários aspectos, incluindo o aumento da filtragem de tendências, a análise por períodos de tempo múltiplos e técnicas de gestão de fundos mais complexas.
/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('Mon Robot de Trading', overlay=true)
// Paramètres
capital = 2000 // Capital initial de 2000 euros
maxAmountPerTrade = 2000 // Montant maximum à utiliser par trade
leverage = 20 // Effet de levier de 1:20
spread = 0.5 // Spread moyen en pips
riskPerTrade = 0.2 // 20% du capital initial par transaction
atrLength = 14 // Longueur de l'ATR pour le trailing stop
// Calcul des points de pivot
pivotHigh = high[1] + low[1] + close[1] / 3
pivotLow = high[1] + low[1] + close[1] / 3
// Plot des points de pivot sur le graphique
plot(pivotHigh, color=color.new(color.red, 0), linewidth=1, title='Resistance')
plot(pivotLow, color=color.new(color.green, 0), linewidth=1, title='Support')
// Calcul de l'ATR pour la gestion du risque et du trailing stop
atrValue = ta.atr(atrLength)
// Calcul de la taille de la position basée sur le pourcentage de risque du capital et le montant maximum par trade
riskAmount = capital * riskPerTrade
positionSize = math.min(maxAmountPerTrade * leverage / (atrValue * 2), riskAmount / (atrValue * 2)) // Taille de la position en lots limitée par le montant maximum par trade et le risque autorisé
// Implémentation de la stratégie avec trailing stop et take-profit
if low <= pivotLow
strategy.entry('Buy', strategy.long, qty=positionSize)
// Définition de l'exit pour les achats (longs)
stopLossPrice = close - (atrValue * 2 + spread / 10)
takeProfitPrice = close + atrValue * 3 - spread / 10
strategy.exit('Exit Buy', 'Buy', stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)
if high >= pivotHigh
strategy.entry('Sell', strategy.short, qty=positionSize)
// Définition de l'exit pour les ventes (courts)
stopLossPrice = close + atrValue * 2 + spread / 10
takeProfitPrice = close - (atrValue * 3 - spread / 10)
strategy.exit('Exit Sell', 'Sell', stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)