
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.
O princípio central da estratégia é “comprar a baixo” através da identificação de sinais de compra em áreas de sobrevenda.
A estratégia de não travar perdas mostra uma forte confiança na tendência do mercado de touros.
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.
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.
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.
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.
Sensibilidade de parâmetros: a performance da estratégia pode depender excessivamente da configuração de parâmetros. Solução: Optimizar e testar todos os parâmetros.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
/*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()
//}