Estratégia de compra de choque de sobrecompra e sobrevenda multinível

RSI DCA
Data de criação: 2024-07-30 15:45:44 última modificação: 2024-07-30 15:45:44
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Estratégia de compra de choque de sobrecompra e sobrevenda multinível

Visão geral

A estratégia de compras e compras de supervenda em vários níveis é uma estratégia de negociação de longo prazo projetada especificamente para o ambiente de mercado de alta. A estratégia usa uma combinação de indicadores aleatórios (Stochastic) e indicadores aleatórios relativamente fracos (Stochastic RSI) para encontrar o melhor momento de compra durante o ajuste do mercado.

Princípio da estratégia

O princípio central da estratégia é “comprar a baixo” através da identificação de sinais de compra em áreas de sobrevenda.

  1. O indicador aleatório com o período mais longo ((66)) é o indicador aleatório ((K) e o indicador aleatório do RSI é o ((Kr)).
  2. Defina as linhas de superalimento ((20) e de superalimento ((99) para adaptar-se ao ambiente de mercado de touros.
  3. Quando K e Kr estão simultaneamente abaixo da linha de superalimento (20), a estratégia começa a procurar oportunidades de compra.
  4. Se as condições acima forem satisfeitas, o sinal de compra será disparado quando a linha Kr atravessar a linha D.
  5. A aplicação de uma pirâmide de três níveis, com 20% do valor total de cada entrada na conta.
  6. Quando a linha Kr atingir ou exceder a linha de sobrecompra (99), todas as posições são liquidadas.

A estratégia de não travar perdas mostra uma forte confiança na tendência do mercado de touros.

Vantagens estratégicas

  1. Tendência de subida: projetado para o mercado de touros, aproveitando as oportunidades de retração em tendências de alta.
  2. Confirmação múltipla: combinação de dois indicadores para aumentar a confiabilidade do sinal de entrada.
  3. Acréscimo flexível: A pirâmide de três níveis de acréscimo reduz o custo médio e controla o risco.
  4. Adaptabilidade: adaptação de parâmetros para diferentes cenários de mercado.
  5. Simples e intuitivo: a lógica da estratégia é clara, fácil de entender e executar.
  6. Automatização amigável: Código simples, fácil de implementar transações automatizadas.

Risco estratégico

  1. Risco de falha: Falha de sinalização pode ser frequente em uma cidade em turbulência. Solução: adicionar indicadores adicionais de confirmação de tendência, como a média móvel.

  2. Risco de excesso de posicionamento: queda contínua pode levar a excesso de posição. Solução: estabelecer um limite máximo de posse ou ajustar dinamicamente a taxa de aumento de posição.

  3. Risco de falha de rebote: os rigorosos requisitos de entrada podem levar a falhas de rebote rápidas. Solução: Considere adicionar indicadores de curto prazo mais sensíveis como auxiliares.

  4. Falta de mecanismo de parada de prejuízos: pode sofrer grandes prejuízos em uma reviravolta drástica. Solução: Introdução de um mecanismo de stop loss dinâmico baseado na volatilidade.

  5. Sensibilidade de parâmetros: a performance da estratégia pode depender excessivamente da configuração de parâmetros. Solução: Optimizar e testar todos os parâmetros.

Direção de otimização da estratégia

  1. Ajuste de parâmetros dinâmicos: Ajuste automático do ciclo do Stochastic e RSI de acordo com a volatilidade do mercado. O motivo: melhorar a adaptabilidade das estratégias a diferentes contextos de mercado.

  2. Introdução de filtros de tendência: adicionar a média móvel de longo prazo como confirmação de tendência. A razão: para reduzir os sinais falsos na cidade de tremores e melhorar a qualidade de entrada.

  3. Realização de acréscimos dinâmicos: proporção de acréscimos ajustados com base na volatilidade do mercado e nas perdas e prejuízos da conta. O motivo: Melhor controle de riscos e maior eficiência na utilização de recursos.

  4. Aumento do mecanismo de fechamento de lucro: quando o Kr chega à zona de sobrecompra, a redução de estoque é feita em lotes, em vez de todos os estoques serem liquidados. O motivo: evitar perder as grandes tendências e aumentar os lucros a longo prazo.

  5. Integrar indicadores de sentimento de mercado, como o VIX ou o indicador de fluxo de capital, para otimizar o momento de entrada. O motivo: aumentar a sensibilidade da estratégia ao contexto macroeconômico do mercado.

Resumir

A estratégia de compra e venda de compras e vendas de compras de compras e vendas de compras em vários níveis é um sistema de negociação de bull market bem projetado para capturar efetivamente as oportunidades de compra em ajustes de mercado, combinando os indicadores Stochastic e Stochastic RSI. Sua estratégia de aquisição de três níveis de pirâmide não apenas simula os benefícios da estratégia DCA, mas também oferece uma gestão de posição mais flexível. Embora a estratégia seja otimista por design, ela tem o potencial de se tornar uma ferramenta de investimento robusta e de longo prazo, com uma boa gestão de risco e otimização contínua.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-06-29 00:00:00
end: 2024-07-29 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © aeperalta
 
//@version=5
strategy("Buy The Dips [aep]", overlay=false, pyramiding = 3)

//-------  strategy details ------------ {
// The strategy is to buy the dips by entering the market in the territory of oversold
// When both Stochastic (K) and Stochastic RSI (Kr) are below OS line is time to look for 
// crossovers in the Stochastic RSI indicator and buy @ market
// Take profit will happend when Kr is way up near the 100% as Overbought territory
// Since we are buy dips of during bullmarkets, there is no stoploss
//}

 
// ------stochastics --------{
periodK = input.int(66, title="%K Length", minval=1)
smoothK = input.int(3, title="%K Smoothing", minval=1)
periodD = input.int(3, title="%D Smoothing", minval=1)

// classic stochastic
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)


// stochastic rsi
periodRSI = input(14)
rsi = ta.rsi(close,periodRSI)
kr = ta.sma(ta.stoch(rsi, rsi, rsi, periodK), smoothK)
d = ta.sma(kr, periodD) 
 
// plots
OB = input.int(99, "Overbought")
OS = input.int(20, 'Oversold')

plot(k,'stochastic',color.white,2)
plot(kr, 'stochastic rsi', color.blue, 1)
plot(d, '%rsi D',color.maroon, 1 )

hline(OS, color = color.rgb(39, 230, 18), linestyle= hline.style_dashed)
hline(OB, color = color.rgb(229, 28, 18), linestyle= hline.style_dashed)
hline(100, color = color.red, linestyle= hline.style_dotted)
hline(0, color = color.green, linestyle= hline.style_dotted)

//}
// -------------- strategy excecution --------------- {

if  ta.crossover(kr, d) and kr < OS and k < OS
	strategy.entry("by the dip",strategy.long)
if kr >= OB
	strategy.close_all()

//}