ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia é um sistema de negociação automatizado baseado em sinais de cruzamento de média móvel, que otimiza o desempenho da negociação definindo uma relação risco-retorno fixa. A estratégia usa o cruzamento da média móvel rápida (MA rápida) e da média móvel lenta (MA lenta) para determinar a direção da tendência do mercado e combina o ponto de stop loss predefinido e a meta de lucro para gerenciar o risco da posição.
Princípio da estratégia
A lógica central da estratégia é baseada nos sinais de cruzamento gerados por duas médias móveis de períodos diferentes (10 períodos e 30 períodos). Quando a linha rápida cruza a linha lenta, o sistema gera um sinal longo; quando a linha rápida cruza a linha lenta, o sistema gera um sinal curto. Após cada posição ser aberta, o sistema calculará automaticamente a posição de stop loss com base na taxa de stop loss predefinida de 2% e definirá a meta de lucro de acordo com uma relação risco-retorno de 2,5 vezes. Essa abordagem garante que cada negociação tenha um perfil de risco-retorno fixo.
Vantagens estratégicas
- Sistematização da gestão de risco: a gestão padronizada dos fundos é alcançada por meio de stop loss fixo e relação risco-retorno
- Mecanismo de negociação objetivo: sistema de sinal baseado no cruzamento da média móvel, evitando viés causado por julgamento subjetivo
- Forte ajustabilidade de parâmetros: parâmetros-chave como índice de stop loss, índice de risco-retorno, etc. podem ser ajustados de forma flexível de acordo com as condições de mercado
- Alto grau de automação de execução: a automação é alcançada desde a geração de sinais até o gerenciamento de posições, reduzindo erros operacionais humanos
Risco estratégico
- Risco de um mercado volátil: Em um mercado lateral, os sinais de cruzamento da média móvel podem produzir rompimentos falsos frequentes
- Risco de deslizamento: Em condições de mercado rápido, o preço real da transação pode divergir significativamente do preço do sinal.
- Risco de stop loss fixo: uma única taxa de stop loss pode não ser adequada para todas as condições de mercado
- Custos de comissão: Negociações frequentes podem resultar em custos de transação mais elevados
Direção de otimização da estratégia
- Introduzir filtros de tendência: você pode adicionar médias móveis de período mais longo ou outros indicadores de tendência para filtrar sinais falsos
- Mecanismo de stop loss dinâmico: ajuste dinamicamente a taxa de stop loss de acordo com a volatilidade do mercado para melhorar a adaptabilidade da estratégia
- Adicionar confirmação de volume: combine indicadores de volume para verificar a validade do rompimento
- Otimize o tempo de abertura: você pode esperar por um retorno de chamada após a média móvel cruzar antes de entrar no mercado, o que melhora a eficiência do preço de entrada
Resumir
Esta estratégia cria um sistema de negociação completo combinando métodos clássicos de análise técnica com conceitos modernos de gerenciamento de risco. Embora existam certas limitações, por meio de otimização e melhoria contínuas, espera-se que a estratégia mantenha um desempenho estável em diferentes ambientes de mercado. O segredo é ajustar continuamente as configurações dos parâmetros com base nos resultados reais das negociações e encontrar a configuração que melhor se adapta ao ambiente de mercado atual.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SOL 15m 2.5 R:R Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
//---------------------------------------------------
// User Inputs
//---------------------------------------------------
// sym = input.symbol("swap", "Symbol")
timeframe = input.timeframe("15", "Timeframe")
fastLength = input.int(10, "Fast MA Length")
slowLength = input.int(30, "Slow MA Length")
stopLossPerc = input.float(2.0, "Stop Loss %", step=0.1) // This is an example; adjust to achieve ~45% win rate
RR = input.float(2.5, "Risk to Reward Ratio", step=0.1)
//---------------------------------------------------
// Data Sources
//---------------------------------------------------
price = request.security("swap", timeframe, close)
// Compute moving averages
fastMA = ta.sma(price, fastLength)
slowMA = ta.sma(price, slowLength)
// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)
//---------------------------------------------------
// Stop Loss and Take Profit Calculation
//---------------------------------------------------
var entryPrice = 0.0
if (strategy.position_size == 0) // not in a position
if longCondition
// Long entry
entryPrice := price
strategy.entry("Long", strategy.long)
if shortCondition
// Short entry
entryPrice := price
strategy.entry("Short", strategy.short)
if strategy.position_size > 0
// We are in a long position
if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size > 0
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc/100)
longTarget = strategy.position_avg_price * (1 + (stopLossPerc/100)*RR)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=longStop, limit=longTarget)
if strategy.position_size < 0
// We are in a short position
if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size < 0
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc/100)
shortTarget = strategy.position_avg_price * (1 - (stopLossPerc/100)*RR)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=shortStop, limit=shortTarget)
//---------------------------------------------------
// Plotting
//---------------------------------------------------
plot(fastMA, color=color.new(color.teal, 0), title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.new(color.orange, 0), title="Slow MA")