Sistema de negociação de bandas de julgamento de energia potencial adaptativa

SMA MA ENGULFING PATTERN VOLUME FILTER SWING COUNTING Risk-Reward Ratio Adaptive SL/TP SLOPE FILTER
Data de criação: 2025-06-25 10:44:33 última modificação: 2025-08-04 14:01:29
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Sistema de negociação de bandas de julgamento de energia potencial adaptativa Sistema de negociação de bandas de julgamento de energia potencial adaptativa

Visão geral

O sistema de negociação em bandas de onda que pode determinar a auto-adaptação é uma estratégia de acompanhamento de tendências projetada especificamente para mercados altamente voláteis. A estratégia identifica a terceira flutuação no mercado como ponto de entrada, combinando a forma de absorção com a verificação de volume de transação como sinal de confirmação, ao mesmo tempo em que usa mecanismos de stop loss / stop loss adaptativos e métodos de gerenciamento de posições baseados em risco. O núcleo da estratégia é capturar o movimento contínuo de um mercado forte e entrar em negociação somente depois que a tendência é claramente estabelecida e estruturalmente confirmada, evitando o risco de entrada precoce.

Princípio da estratégia

A estratégia baseia-se em múltiplos filtros e mecanismos de confirmação para garantir a admissão apenas em casos de alta probabilidade:

  1. Filtros de tendências: Use uma média móvel simples de 50 ciclos (SMA) para determinar a direção do mercado. Os preços acima da SMA são considerados uma tendência ascendente, adequada para fazer mais; Os preços abaixo da SMA são considerados uma tendência descendente, adequada para fazer menos.

  2. Lógica de contagem de ondas

    • Multicondicionamento: Esperar que um terceiro ponto mais baixo se forme
    • Condição de vazio: esperar a formação de um terceiro ponto mais baixo
    • Detecção de pontos altos/baixos com uma janela retrógrada de 5 linhas K Isso garante que não entramos no mercado antes da tendência, mas depois que a tendência é confirmada pela estrutura de preços.
  3. Submersão confirmada

    • O que é preciso fazer é ver a forma como o peixe engole.
    • O que você precisa fazer é olhar para a queda e a queda.
    • A linha K deve engolir completamente a linha K anterior (logia da entidade)
  4. Filtros de quantidade de entregaO volume de transações atual da linha K deve ser maior do que a média de transações de 20 ciclos, garantindo que as transações sejam feitas apenas com a participação de instituições.

  5. Filtros de inclinação MA: Requer que o SMA de 50 ciclos tenha uma inclinação superior a 0,1 nas 3 linhas K mais recentes, evitando a tendência de choque ou de plano, e confirme a dinâmica para a negociação.

  6. Filtro de período de negociaçãoA transação só é executada dentro de uma determinada janela de tempo, evitando oscilações noturnas e falta de liquidez.

  7. Mecanismo de suspensão de prejuízos

    • Dimensão total do sinal baseado em linha K (incluindo linha de sombra)
    • Se a linha K for maior que 25 pontos, o stop loss é reduzido para metade do tamanho da linha K.
    • Isso evita que haja uma abertura de risco excessiva em um cenário de volatilidade.
  8. Gestão de posições com base no risco: Calcule o tamanho da posição de forma dinâmica com base no montante de risco e tamanho de stop loss por transação, garantindo a consistência do risco.

Vantagens estratégicas

  1. Admissão estruturadaA estratégia evita a caça à queda ao esperar pela terceira onda, entrando apenas quando a tendência está estabelecida e é confirmada pela estrutura de preços, aumentando significativamente a taxa de vitória.

  2. Mecanismo de confirmação múltipla: Combinação de filtros de várias camadas, como tendências, contagem de ondulações, forma de linha K, volume de transação e indicadores de energia dinâmica, para garantir a entrada apenas quando vários sinais coincidem, reduzindo os falsos sinais.

  3. Gestão de risco adaptativaAtividade: Ajustar o nível de stop loss com base na dinâmica real da volatilidade do mercado, reduzir automaticamente o alcance do stop loss durante a alta volatilidade e proteger o capital.

  4. Controle de risco quantitativoO principal objetivo é garantir que o montante de risco de cada transação seja consistente, independentemente da variação das condições de mercado, através do cálculo preciso do tamanho da posição de cada transação.

  5. Confirmação de fundos da instituiçãoA partir de janeiro de 2017, o Banco Central Europeu (BCE) lançou uma nova estratégia de negociação com o Banco Central Europeu (BCE) para aumentar a probabilidade de continuidade da tendência, através de um filtro de volume de transação.

  6. Projeto à prova de ruídoO filtro de tempo e as exigências de menor inclinação ajudam a evitar falsos sinais em mercados de baixa qualidade e sem direção.

  7. Parâmetros personalizadosA estratégia oferece vários parâmetros ajustáveis, permitindo que os comerciantes otimizem de acordo com as preferências pessoais de risco e diferentes condições de mercado.

Risco estratégico

  1. Risco de reposição do contador de flutuaçãoQuando o sinal aciona uma transação, o contador de oscilação é reiniciado, o que pode levar a um sinal subsequente perdido em um momento indesejável. Recomenda-se a implementação de um mecanismo de reinicialização mais inteligente ou o aumento da identificação de sinais secundários.

  2. Restrição de janela de retrocesso fixa: O uso de uma janela de retrocesso de linha K de 5 linhas fixas pode ter um desempenho inconsistente em diferentes cenários de mercado. Considere o uso de uma janela de retrocesso adaptativa, que se ajusta automaticamente à volatilidade do mercado.

  3. Excessiva dependência de um único período de tempoA operação em apenas um gráfico de 5 minutos pode perder uma estrutura importante de um período de tempo maior. Recomenda-se a adição de análise de vários períodos de tempo para melhorar a qualidade de entrada.

  4. Taxa de suspensão fixaA taxa de retorno de risco fixo (RRR) pode não ser adequada para todos os cenários de mercado. Em períodos de baixa volatilidade, isso pode levar a objetivos irreais. Em períodos de alta volatilidade, pode ser prematuramente lucrativo. Considere a possibilidade de ajustar o nível de parada com base no ATR ou na dinâmica de volatilidade do mercado.

  5. Risco de depreciação de tamanho da linha KA lógica de processamento da linha K grande (< 25 pontos de um limite) é um valor fixo que pode não ser adequado para todos os cenários de mercado. Recomenda-se o uso de valores relativos (< como porcentagem do ATR) em vez de um número de pontos fixos.

  6. Limitação do período de negociaçãoO filtro de tempo de negociação fixo pode perder oportunidades de mercado importantes. Considere a possibilidade de ajustar dinamicamente a janela de tempo de negociação de acordo com as condições reais de volatilidade e liquidez.

Direção de otimização

  1. Optimização de parâmetros de adaptação

    • Converter parâmetros fixos (como comprimento do MA, janela de retrocesso, margem de inclinação) em parâmetros dinâmicos que se ajustam automaticamente com base na volatilidade do mercado
    • Realização de um mecanismo de parada e parada de perda adaptativo baseado no ATR, em vez de uma taxa fixa
    • Desenvolver sistemas de detecção de estado de mercado para ajustar automaticamente os parâmetros em diferentes ambientes de mercado (trend, tremor, ruptura)
  2. Multi-quadros de tempo em conjunto

    • Aumentar a confirmação de tendências em prazos mais elevados, garantindo que a direção das negociações esteja em consonância com as tendências mais amplas
    • Permite a identificação de suporte/resistência em intervalos de tempo, melhorando a precisão dos pontos de entrada e de parada
    • Desenvolvimento de mecanismos de seleção de prazos de tempo adaptativos para selecionar automaticamente os prazos de tempo de operação mais adequados com base na volatilidade
  3. Análise de alta volatilidade

    • Melhoria do mecanismo de contagem de flutuações, distinguindo flutuações fracas e fortes
    • Aumento do sistema de classificação de intensidade de oscilação, dando prioridade a oscilações mais estruturadas
    • Realizar detecção de falhas de flutuação para identificar sinais de reversão de tendência antecipadamente
  4. Melhoria da gestão inteligente de fundos

    • Desenvolvimento de um sistema de gestão de risco adaptável baseado na volatilidade da conta
    • Realizando mecanismos de ajuste de gestão de fundos com perdas contínuas
    • Adição de um sistema de retorno automático baseado no desempenho das transações
  5. Aprendizagem estatística melhorada

    • Implementar sistemas de análise de registros de transações para identificar as condições de mercado que melhor funcionam
    • Desenvolver modelos de probabilidade condicional baseados em desempenho histórico para otimizar o tempo de entrada
    • Adição de módulos de aprendizado de máquina para prever a qualidade do sinal e filtrar transações de baixa probabilidade
  6. Otimização de execução

    • Desenvolvimento de lógica de entrada inteligente para apoiar a entrada em lotes para otimizar o preço médio de entrada
    • Implementação de um sistema de rastreamento de perdas baseado em ações de preços para proteger os lucros
    • Aumentar o mecanismo de lucro parcial e reduzir automaticamente as posições em diferentes alvos de preços

Resumir

O sistema de negociação de bandas é uma estratégia de acompanhamento de tendências bem projetada para melhorar a qualidade de negociação por meio de múltiplos filtros e mecanismos de confirmação. Sua principal vantagem reside na capacidade de identificação de bandas baseada na estrutura do mercado, em condições de entrada rigorosas e na capacidade de gerenciamento de risco auto-adaptável. A estratégia evita efetivamente falsas rupturas e entradas precoces, evitando assim a absorção, esperando a confirmação da terceira onda e do volume de transação, e assegurando o controle do risco através do cálculo dinâmico do tamanho da posição.

Embora a estratégia esteja bastante perfeita, ainda há espaço para melhorias, especialmente em termos de adaptabilidade de parâmetros, análise de multi-tempos e gerenciamento de fundos avançado. A estratégia pode melhorar ainda mais a robustez e a lucratividade em diferentes ambientes de mercado através da implementação de medidas de otimização recomendadas, especialmente a introdução de parâmetros dinâmicos baseados em ATR e confirmação de multi-tempos.

Acima de tudo, os traders devem entender que a estratégia é baseada em capturar oportunidades de alta probabilidade de continuação de tendências confirmadas, e não em prever pontos de inflexão. Esperando pacientemente que as condições sejam alinhadas e aplicando rigorosamente as regras de gerenciamento de risco, a estratégia pode se tornar um sistema de negociação robusto.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-05-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
*/

// @version=6
strategy("US30 Stealth Strategy", overlay=true)


// === USER INPUTS ===
maLen = input.int(50, "Trend MA Length")
volMaLen = input.int(20, "Volume MA Length")
hlLookback = input.int(5, "Lookback for High/Low Detection")
rrRatio = input.float(2.2, "Risk-to-Reward Ratio", step=0.1)
maxCandleSize = input.float(30.0, "Max Candle Size (pips/points)")
pipValue = input.float(1.0, "Pip Value (USD per pip/point)")
riskAmount = input.float(500.0, "Risk Per Trade (USD)")
largeCandleThreshold = input.float(25.0, "Threshold for large candles")
maSlopeLen = input.int(3, "MA Slope Lookback Bars")
minSlope = input.float(0.1, "Min Slope Threshold")


// === TREND DETECTION ===
ma = ta.sma(close, maLen)
slope = ma - ma[maSlopeLen]
isSlopeUp = slope > minSlope
isSlopeDown = slope < -minSlope
isDownTrend = close < ma and isSlopeDown
isUpTrend = close > ma and isSlopeUp


// === COUNTERS ===
var int lhCount = 0
var int hlCount = 0


// === LOWER HIGH DETECTION ===
isLowerHigh = high < ta.highest(high[1], hlLookback)
if isLowerHigh
    lhCount += 1
    hlCount := 0


// === HIGHER LOW DETECTION ===
isHigherLow = low > ta.lowest(low[1], hlLookback)
if isHigherLow
    hlCount += 1
    lhCount := 0


// === ENGULFING DETECTIONS ===
bearEng = (close < open) and (close < open[1]) and (open > close[1]) and (close <= open[1]) and (open >= close[1])
bullEng = (close > open) and (close > open[1]) and (open < close[1]) and (close >= open[1]) and (open <= close[1])


// === VOLUME FILTER ===
volMA = ta.sma(volume, volMaLen)
volOK = volume > volMA


// === TIME FILTER (Oman 2AM–11PM = UTC 22:00–19:00) ===
inSession = (hour >= 22 or hour < 19)


// === CANDLE SIZE & SL LOGIC ===
rawCandleSize = high - low
useHalfCandle = rawCandleSize > largeCandleThreshold
slSize = useHalfCandle ? rawCandleSize / 2 : rawCandleSize
validSize = rawCandleSize <= maxCandleSize


// === SIGNAL CONDITIONS ===
sellSig = inSession and isDownTrend and (lhCount == 3) and bearEng and volOK and validSize
buySig  = inSession and isUpTrend and (hlCount == 3) and bullEng and volOK and validSize


// === RISK-CALCULATED POSITION SIZE ===
positionSize = riskAmount / (slSize * pipValue)


// === SL/TP LEVELS ===
bearSL = close + slSize
bearTP = close - rrRatio * slSize


bullSL = close - slSize
bullTP = close + rrRatio * slSize


// === EXECUTIONS ===
if sellSig
    strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=positionSize)
    strategy.exit("TP/SL Sell", from_entry="Sell", stop=bearSL, limit=bearTP)
    lhCount := 0


if buySig
    strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=positionSize)
    strategy.exit("TP/SL Buy", from_entry="Buy", stop=bullSL, limit=bullTP)
    hlCount := 0