Estratégia adaptativa de crossover dinâmico EMA Swing High Low

EMA PT/SL TA
Data de criação: 2025-02-20 15:55:46 última modificação: 2025-02-27 17:32:58
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Estratégia adaptativa de crossover dinâmico EMA Swing High Low Estratégia adaptativa de crossover dinâmico EMA Swing High Low

Visão geral

A estratégia é um sistema de negociação baseado em 22 ciclos de indicadores de média móvel (EMA) de sinais de cruzamento e pontos de oscilação. Ele gera sinais de negociação através do cruzamento do preço com a EMA e usa altos e baixos de oscilação adaptados para definir posições de stop loss. Esta abordagem garante a função básica de acompanhamento de tendências e aumenta a flexibilidade de gerenciamento de risco.

Princípio da estratégia

A lógica central da estratégia inclui os seguintes elementos-chave:

  1. Usando o ciclo 22 da EMA como principal indicador de tendência, o ciclo filtra melhor o ruído do mercado
  2. Quando o preço de fechamento atravessa a EMA, o sinal de aumento é acionado e, quando o preço de fechamento atravessa a EMA, o sinal de ruptura é acionado
  3. Calculando oscilantes altos e baixos através de 14 ciclos de dados históricos
  4. Fazer mais transações usando o máximo de oscilação mais recente como um alvo de parada, e o mínimo de oscilação como um ponto de parada
  5. Negociação de curto prazo com o mais recente baixo de oscilação como um alvo de parada, com o mais alto de oscilação como um ponto de parada

Vantagens estratégicas

  1. Adaptabilidade à tendência: EMA de 22 ciclos é capaz de capturar a tendência do intervalo de tempo, evitando transações excessivamente frequentes
  2. Gerenciamento de risco dinâmico: o ponto de parada de perda de parada se ajusta automaticamente à flutuação do mercado, aumentando a adaptabilidade da estratégia
  3. Executar com clareza: sinais de negociação claros, sem ambiguidades de julgamento
  4. Risco-benefício razoável: garantindo uma relação de risco-benefício relativamente estável para cada transação por meio de um stop-loss com a configuração de ponto de flutuação
  5. Boa visualização: estratégias fornecem sinais visuais claros que facilitam a compreensão e o monitoramento dos traders

Risco estratégico

  1. Risco de mercado de turbulência: Falso sinal de ruptura frequente em mercados de turbulência horizontal
  2. Risco de deslizamento: os preços reais de transação podem estar muito afastados dos preços de sinalização em períodos de alta volatilidade
  3. Risco de volatilidade: a volatilidade do mercado pode levar à falha do stop loss, causando perdas acima das expectativas
  4. Risco de reversão de tendência: pode haver perdas contínuas perto dos principais pontos de reversão de tendência

Direção de otimização da estratégia

  1. Introdução de indicadores de volume de transação: a fiabilidade do sinal pode ser confirmada pelo volume de transação
  2. Adicionar filtros de tendência: média móvel com períodos mais longos, filtrando os sinais de tendência contrária
  3. Optimizar o modo de parada: pode-se considerar o uso do ATR para ajustar a distância de parada
  4. Filtragem de tempo de inserção: proíbe a abertura de posições em determinados períodos de tempo, evitando períodos de maior volatilidade
  5. Desenvolvimento de mecanismos de confirmação de sinais: Combinação de outros indicadores técnicos como confirmação de sinais para aumentar a taxa de vitória

Resumir

Trata-se de uma estratégia de acompanhamento de tendências com uma estrutura completa e uma lógica clara. A estratégia gera sinais de negociação através do cruzamento de EMAs e utiliza os pontos de oscilação para gerenciar o risco, formando um sistema de negociação equilibrado. A principal vantagem da estratégia reside na sua capacidade de se adaptar dinamicamente ao mercado, enquanto o principal risco vem de mudanças no estado do mercado.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © GlenMabasa

//@version=6
strategy("22 EMA Crossover Strategy", overlay=true)

// Input for the EMA length
ema_length = input.int(22, title="EMA Length")

// Calculate the 22-day Exponential Moving Average
ema_22 = ta.ema(close, ema_length)

// Plot the 22 EMA
plot(ema_22, color=color.blue, title="22 EMA")

// Buy condition: Price crosses and closes above the 22 EMA
buy_condition = ta.crossover(close, ema_22) and close > ema_22

// Sell condition: Price crosses or closes below the 22 EMA
sell_condition = ta.crossunder(close, ema_22) or close < ema_22

// Swing high and swing low calculations
swing_high_length = input.int(14, title="Swing High Lookback")
swing_low_length = input.int(14, title="Swing Low Lookback")
swing_high = ta.highest(high, swing_high_length) // Previous swing high
swing_low = ta.lowest(low, swing_low_length)    // Previous swing low

// Profit target and stop loss for buys
buy_profit_target = swing_high
buy_stop_loss = swing_low

// Profit target and stop loss for sells
sell_profit_target = swing_low
sell_stop_loss = swing_high

// Plot buy and sell signals
plotshape(series=buy_condition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sell_condition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Strategy logic for backtesting
if (buy_condition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Buy", limit=buy_profit_target, stop=buy_stop_loss)

if (sell_condition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Sell", limit=sell_profit_target, stop=sell_stop_loss)