Estratégia de Trailing Stop de Crossover de Média Móvel Adaptável

SMA MA EMA ATR SL TP
Data de criação: 2024-07-29 14:27:58 última modificação: 2024-07-29 14:27:58
cópia: 0 Cliques: 544
1
focar em
1617
Seguidores

Estratégia de Trailing Stop de Crossover de Média Móvel Adaptável

Visão geral

A estratégia de stop-loss de rastreamento de cruzamento de média móvel adaptável é uma estratégia de negociação quantitativa que combina vários indicadores técnicos. A estratégia é baseada principalmente em sinais de cruzamento de médias móveis simples rápidas e lentas (SMA) para negociação, enquanto usa o stop-loss de rastreamento adaptável para gerenciar o risco. A estratégia também incorpora algumas características avançadas, como o dimensionamento de posições baseado em volatilidade e níveis de stop-loss adaptáveis, para aumentar sua adaptabilidade e robustez em diferentes condições de mercado.

Princípio da estratégia

A lógica central da estratégia inclui os seguintes componentes-chave:

  1. Movimento médio cruzado: Média móvel simples com dois períodos diferentes (SMA), o SMA rápido (SMA padrão de 5 períodos) e o SMA lento (SMA padrão de 50 períodos). Quando o SMA rápido atravessa o SMA lento para cima, o sinal de multiplicação é acionado.

  2. Dimensão de posição: a estratégia utiliza um método de dimensão de posição dinâmico baseado no saldo da conta e no preço atual. Ao mesmo tempo, é introduzido um fator de “confiança” que permite ajustar a proporção de capital investido.

  3. Stop loss tracking: Implementação de um mecanismo de stop loss tracking baseado em percentagem. O nível de stop loss é movido para cima à medida que o preço sobe, para bloquear os lucros e limitar a retirada.

  4. Características de adaptação: Se a opção “fancy_tests” for ativada, a estratégia usará a porcentagem de stop loss dinâmica baseada no desvio padrão, permitindo que o nível de stop loss se adapte à volatilidade do mercado.

  5. Lógica de saída: a estratégia depende principalmente de traçar um stop loss para fechar a posição, sem definir um ponto de ganho fixo.

Vantagens estratégicas

  1. Seguimento de tendências: Usando a média móvel cruzada, a estratégia é capaz de capturar tendências de médio e longo prazo, o que é favorável para obter ganhos significativos em tendências fortes.

  2. Gerenciamento de riscos: o mecanismo de parada de rastreamento de perdas permite controlar o risco de queda e permitir que os lucros cresçam livremente.

  3. Adaptabilidade: A estratégia pode se adaptar melhor a diferentes condições de mercado, ajustando os níveis de stop loss por meio da incorporação de fatores de volatilidade.

  4. Gerenciamento de fundos: O dimensionamento dinâmico de posições ajuda a aumentar o volume de negociação à medida que a conta cresce, além de reduzir automaticamente a abertura de risco quando a conta se encolhe.

  5. Flexibilidade: A estratégia oferece vários parâmetros ajustáveis, como a média móvel, a porcentagem de parada, etc., que os usuários podem otimizar de acordo com diferentes mercados e preferências de risco pessoais.

Risco estratégico

  1. False breakouts: False breakouts de médias móveis podem ocorrer com frequência em mercados horizontais ou de turbulência, resultando em várias paradas de perda.

  2. Atraso: A média móvel é um indicador atrasado em sua essência e pode não reagir rapidamente em mercados com fortes flutuações.

  3. Excesso de negociação: Se os parâmetros não forem configurados corretamente, isso pode levar a entradas e saídas frequentes, aumentando os custos de negociação.

  4. Risco de retração: Apesar de haver um tracking stop loss, é possível que haja uma retração maior em mercados que se revertem rapidamente.

  5. Negociação unidirecional: a estratégia atual é apenas fazer mais e não ficar em branco, podendo perder oportunidades ou sofrer prejuízos na tendência de queda.

Direção de otimização da estratégia

  1. Análise de múltiplos quadros temporais: introdução de indicadores de tendências de longo prazo, como médias móveis de períodos mais longos, para reduzir os falsos sinais.

  2. Adição de lógica de shorting: ampliação da estratégia para apoiar a negociação de shorting, aumentando a abrangência da estratégia e a oportunidade de lucro.

  3. Optimizar o tempo de entrada: Considere a combinação com outros indicadores técnicos (como RSI, MACD, etc.) para filtrar os sinais de negociação e melhorar a precisão de entrada.

  4. Otimização de parâmetros dinâmicos: implementação de mecanismos de ajuste de parâmetros adaptativos, como o ajuste do ciclo da média móvel com base na volatilidade do mercado.

  5. Aumentar o mecanismo de captação de lucros: além de rastrear o stop loss, pode-se considerar a inclusão de regras de captação de lucros baseadas em indicadores técnicos ou objetivos fixos.

  6. Melhorar o gerenciamento de posições: Implementar estratégias de dimensionamento de posições mais complexas, como as baseadas na regra de Kelly ou outros métodos de paridade de risco.

  7. Adição de filtros fundamentais: Para a negociação de ações, é possível considerar a introdução de indicadores fundamentais como condição adicional de filtro de negociação.

Resumir

A estratégia de stop-loss de rastreamento de cruzamento de média móvel adaptável é uma estratégia integrada que combina vários conceitos de negociação quantitativa. Capta tendências através da crossing de médias móveis, usa o risco de gestão de parada de rastreamento e aumenta a adaptabilidade através do ajuste de parâmetros dinâmicos. Embora existam alguns riscos e limitações inerentes, ela tem potencial de se tornar um sistema de negociação robusto por meio de otimização de parâmetros cuidadosos e melhorias estratégicas adicionais.

Código-fonte da estratégia
/*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"}]
*/

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

//@version=5
//@version=5
strategy("test", overlay = true)

// Calculate two moving averages with different lengths.
SLMA = input.int(50,"SMA",minval=10,step=1)
FSMA = input.int(5,"SMA",minval=1,step=1)
fancy_tests = input.bool(true,"Enable Fancy Changes")
longLossPerc = input.float(2, title="Trailing Stop Loss (%)",
     minval=0.0, step=0.1) * 0.01
stdMult = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier",
     minval=0.0, step=0.01)

float fastMA = ta.sma(close, FSMA)
float slowMA = ta.sma(close, SLMA)
float closMA = ta.sma(close, 25)

confidence = 1.0
if (fancy_tests)
    longLossPerc := stdMult * ta.stdev(ohlc4, 20)/close
balance = strategy.initial_capital + strategy.netprofit
balanceInContracts = balance* confidence/close

// Enter a long position when `fastMA` crosses over `slowMA`.
if ta.crossover(fastMA, slowMA)
    strategy.entry("BUY", strategy.long, qty=balanceInContracts)
//longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
//Trailing Stop loss Code
longStopPrice = 0.0
percLoss = longLossPerc
longStopPrice := if strategy.position_size > 0
    //if (strategy.openprofit_percent/100.0 > longLossPerc)
    //    percLoss := math.min(strategy.openprofit_percent/200.0, longLossPerc)
    stopValue = close * (1 - percLoss)
    math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit("STP", stop=longStopPrice)
plot(strategy.position_size > 0 ? longStopPrice : na,
     color=color.red, style=plot.style_cross,
     linewidth=2, title="Long Stop Loss")
// Enter a short position when `fastMA` crosses under `slowMA`.
//if ta.crossunder(fastMA, closMA)
//    strategy.close_all("SEL")//strategy.entry("sell", strategy.short)

// Plot the moving averages.
plot(fastMA, "Fast MA", color.aqua)
plot(slowMA, "Slow MA", color.orange)
plot((confidence)*(close), "Confidence", color=color.green, linewidth=2)