ChaoZhang
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Visão geral
A estratégia é um sistema de negociação multi-indicador que combina o G-Channel, a média móvel do índice (EMA) e a amplitude de flutuação real (ATR). Identifica os sinais de negociação por meio de suporte/resistência dinâmicos e confirmação de tendências, e gerencia o risco usando paradas e paradas baseadas em ATR. O sistema foi projetado com foco em confiabilidade e controle de risco e é adequado para os comerciantes que buscam uma abordagem de negociação robusta.
Princípio da estratégia
A lógica central da estratégia baseia-se nos seguintes componentes-chave:
- O canal G calcula os níveis dinâmicos de suporte e resistência, ajustando-os continuamente para cima e para baixo através de fórmulas matemáticas
- A EMA é usada para confirmar a direção da tendência geral, e a posição do preço em relação à EMA determina a direção da negociação.
- Sinais de entrada baseados em ruptura do canal G e confirmação de posição do EMA
- Use o múltiplo do ATR para configurar o stop loss e o stop loss com 2x o ATR e o stop loss com 4x o ATR
- Evite sinais repetitivos por meio de rastreamento de status
Vantagens estratégicas
- Mecanismos de confirmação de sinais em vários níveis aumentam a confiabilidade das transações
- Fronteiras de corredor adaptadas dinamicamente a diferentes circunstâncias de mercado
- Gestão de risco baseada na volatilidade é mais adaptativa
- Evitar sinais repetidos reduz o risco de excesso de negociação
- Marcas de compra e venda visíveis para facilitar a análise e o feedback
Risco estratégico
- Os mercados horizontais podem gerar muitos falsos sinais de ruptura
- EMA como indicador de atraso pode causar atraso no tempo de entrada
- O stop loss ATR de multiplicador fixo pode não ser suficientemente flexível em períodos de alta volatilidade
- Indicadores que requerem dados históricos mais longos
- A otimização de parâmetros pode levar ao overfitting
Direção de otimização da estratégia
- Introdução de sinais de confirmação de tráfego para aumentar a confiabilidade da brecha
- Ajuste dinâmico do múltiplo ATR para adaptar-se a diferentes situações de mercado
- Adição de filtros de mercado para evitar transações em condições adversas
- Otimização da lógica de filtragem de sinais para reduzir ainda mais os falsos sinais
- Considere a inclusão de um sistema de gestão de posições dinâmico
Resumir
A estratégia é construída em um sistema de negociação completo, através da combinação de vários indicadores técnicos bem-sucedidos. A vantagem do sistema reside no seu mecanismo de confirmação de sinais em vários níveis e na gestão de risco baseada na volatilidade, mas ainda requer otimização de acordo com as características específicas do mercado na aplicação real.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("G-Channel with EMA Strategy and ATR SL/TP", shorttitle="G-EMA-ATR", overlay=true)
// Input parameters
length = input.int(100, title="G-Channel Length")
src = input.source(close, title="Source")
ema_length = input.int(50, title="EMA Length") // EMA length
atr_length = input.int(14, title="ATR Length") // ATR length
// G-Channel calculation
var float a = na
var float b = na
a := math.max(src, nz(a[1])) - nz(a[1] - b[1]) / length
b := math.min(src, nz(b[1])) + nz(a[1] - b[1]) / length
avg = (a + b) / 2
// G-Channel cross conditions
crossup = b[1] < close[1] and b > close
crossdn = a[1] < close[1] and a > close
bullish = ta.barssince(crossdn) <= ta.barssince(crossup)
c = bullish ? color.lime : color.red
// EMA calculation
ema_value = ta.ema(src, ema_length)
// ATR calculation
atr_value = ta.atr(atr_length)
// Plot G-Channel average and Close price
p1 = plot(avg, "G-Channel Average", color=c, linewidth=1, transp=90)
p2 = plot(close, "Close Price", color=c, linewidth=1, transp=100)
fill(p1, p2, color=c, transp=90)
// Plot EMA
plot(ema_value, color=color.blue, linewidth=2, title="EMA")
// Buy and Sell conditions
buy_condition = bullish and close < ema_value
sell_condition = not bullish and close > ema_value
// Track the last signal state
var bool last_was_buy = false
var bool last_was_sell = false
// ATR-based SL and TP calculations
long_sl = close - 2 * atr_value // 2 ATR below the entry for SL
long_tp = close + 4 * atr_value // 4 ATR above the entry for TP
short_sl = close + 2 * atr_value // 2 ATR above the entry for SL (short)
short_tp = close - 4 * atr_value // 4 ATR below the entry for TP (short)
// Generate Buy signal only if the last signal was not Buy
if (buy_condition and not last_was_buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Exit Buy", from_entry="Buy", stop=long_sl, limit=long_tp)
last_was_buy := true
last_was_sell := false
// Generate Sell signal only if the last signal was not Sell
if (sell_condition and not last_was_sell)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Exit Sell", from_entry="Sell", stop=short_sl, limit=short_tp)
last_was_sell := true
last_was_buy := false
// Plot shapes for Buy and Sell signals
plotshape(series=buy_condition and not last_was_buy, location=location.belowbar, style=shape.labelup, color=color.lime, size=size.small, text="Buy", textcolor=color.white)
plotshape(series=sell_condition and not last_was_sell, location=location.abovebar, style=shape.labeldown, color=color.red, size=size.small, text="Sell", textcolor=color.white)