ChaoZhang
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Visão geral
Esta estratégia é um sistema de negociação de acompanhamento de tendências que combina múltiplas médias móveis exponenciais (MME), níveis de suporte e resistência da Camarilla e o Intervalo Pivô Central (CPR). A estratégia identifica tendências de mercado e potenciais oportunidades de negociação analisando o preço em relação a diversas médias móveis e faixas de preço importantes. O sistema adota medidas rigorosas de gestão de fundos e controle de risco, incluindo tamanho de posição percentual e mecanismos de saída diversificados.
Princípio da estratégia
A estratégia é baseada nos seguintes componentes principais:
- O sistema de média móvel múltipla (EMA20/50/100/200) é usado para confirmar a direção e a força da tendência
- Os níveis de suporte e resistência da Camarilla (R3/S3) são usados para identificar os principais níveis de preço
- O Intervalo Central de Preços (CPR) é usado para determinar o intervalo de negociação intradiária.
- Os sinais de entrada são baseados no cruzamento do preço com EMA200 e confirmação pela EMA20
- As estratégias de saída incluem pontos fixos e modos de movimento percentual
- O sistema de gestão de fundos ajusta dinamicamente o tamanho da posição de acordo com o tamanho da conta
Vantagens estratégicas
- A combinação de indicadores técnicos multidimensionais fornece sinais de negociação mais confiáveis
- Mecanismo de saída flexível para se adaptar a diferentes ambientes de mercado
- Sistema de gestão de fundos perfeito controla riscos de forma eficaz
- Recursos de acompanhamento de tendências ajudam a capturar grandes movimentos
- Os componentes de visualização facilitam a compreensão da estrutura do mercado pelos traders
Risco estratégico
- Sinais falsos podem ocorrer em mercados voláteis
- Vários indicadores podem causar sinais de negociação atrasados
- Pontos de saída fixos podem não ter bom desempenho em mercados voláteis
- É necessário um tamanho de fundo maior para suportar reduções
- Os custos de transação podem afetar o retorno geral da estratégia
Direção de otimização da estratégia
- Introduzir indicadores de volatilidade para ajustar dinamicamente os parâmetros de entrada e saída
- Adicionar módulo de reconhecimento de status de mercado para se adaptar a diferentes ambientes de mercado
- Otimizar o sistema de gestão de fundos e adicionar gestão dinâmica de posições
- Adicionado filtro de tempo de negociação para melhorar a qualidade do sinal
- Considere adicionar análise de volume para melhorar a confiabilidade do sinal
Resumir
Esta estratégia cria um sistema de negociação completo integrando diversas ferramentas clássicas de análise técnica. As vantagens do sistema estão na análise de mercado multidimensional e na gestão rigorosa de riscos, mas também é preciso prestar atenção à sua adaptabilidade a diferentes ambientes de mercado. Por meio de otimização e melhoria contínuas, espera-se que a estratégia melhore a lucratividade, mantendo a estabilidade.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2020-01-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Pradeep Crude oil Entry and Exit", overlay=true)
// Input settings for EMAs
ema20_period = input.int(20, title="EMA 20 Period")
ema50_period = input.int(50, title="EMA 50 Period")
ema100_period = input.int(100, title="EMA 100 Period")
ema200_period = input.int(200, title="EMA 200 Period")
// Fixed line width settings for EMAs
ema20_width = 2 // EMA 20 Line Width
ema50_width = 2 // EMA 50 Line Width
ema100_width = 3 // EMA 100 Line Width
ema200_width = 4 // EMA 200 Line Width
// Backtesting inputs
initial_capital = input.float(50000, title="Initial Capital", minval=100)
position_size_percent = input.float(100, title="Position Size (% of Capital)", minval=0.1, maxval=100)
exit_mode = input.string("Price Movement", title="Exit Mode", options=["Price Movement", "Percentage Movement"])
exit_points = input.int(20, title="Exit After X Points", minval=1)
exit_percentage = input.float(1.0, title="Exit After X% Movement", minval=0.1, step=0.1)
// Calculate EMAs
ema20 = ta.ema(close, ema20_period)
ema50 = ta.ema(close, ema50_period)
ema100 = ta.ema(close, ema100_period)
ema200 = ta.ema(close, ema200_period)
// Signal conditions
long_entry_condition = close > ema200 and close > ema20 and close[1] <= ema200
long_exit_condition = (exit_mode == "Price Movement" and close - strategy.position_avg_price >= exit_points * syminfo.mintick) or
(exit_mode == "Percentage Movement" and (close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price * 100 >= exit_percentage)
short_entry_condition = close < ema200 and close < ema20 and close[1] >= ema200
short_exit_condition = (exit_mode == "Price Movement" and strategy.position_avg_price - close >= exit_points * syminfo.mintick) or
(exit_mode == "Percentage Movement" and (strategy.position_avg_price - close) / strategy.position_avg_price * 100 >= exit_percentage)
// Plot EMAs with specified line widths
plot(ema20, color=color.green, title="EMA 20", linewidth=ema20_width)
plot(ema50, color=color.aqua, title="EMA 50", linewidth=ema50_width)
plot(ema100, color=color.blue, title="EMA 100", linewidth=ema100_width)
plot(ema200, color=color.red, title="EMA 200", linewidth=ema200_width)
// Camarilla Pivot Calculation
prev_high = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1])
prev_low = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1])
prev_close = request.security(syminfo.tickerid, "D", close[1])
R3 = prev_close + (prev_high - prev_low) * 1.1 / 2
S3 = prev_close - (prev_high - prev_low) * 1.1 / 2
// Central Pivot Range (CPR) Calculation
pivot = (prev_high + prev_low + prev_close) / 3
upper_cpr = pivot + (prev_high - prev_low)
lower_cpr = pivot - (prev_high - prev_low)
// Plot Camarilla R3, S3 and CPR levels
plot(R3, color=color.purple, title="Camarilla R3", linewidth=2)
plot(S3, color=color.purple, title="Camarilla S3", linewidth=2)
plot(pivot, color=color.yellow, title="CPR Pivot", linewidth=2)
plot(upper_cpr, color=color.green, title="CPR Upper", linewidth=1)
plot(lower_cpr, color=color.red, title="CPR Lower", linewidth=1)
// Backtesting: Capital and position size
capital = initial_capital
risk_per_trade = (position_size_percent / 100) * capital
// Long positions
if long_entry_condition
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=risk_per_trade / close)
// Display entry price label
label.new(bar_index, close, text="Entry: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar)
if long_exit_condition
strategy.close("Long")
// Display exit price label
label.new(bar_index, close, text="Exit: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar)
// Short positions
if short_entry_condition
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=risk_per_trade / close)
// Display entry price label
label.new(bar_index, close, text="Entry: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar)
if short_exit_condition
strategy.close("Short")
// Display exit price label
label.new(bar_index, close, text="Exit: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar)
// Plot signals
plotshape(long_entry_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, title="Long Entry")
plotshape(long_exit_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, title="Long Exit")
plotshape(short_entry_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, title="Short Entry")
plotshape(short_exit_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, title="Short Exit")