ianzeng123
Visão geral
Trata-se de uma estratégia de negociação quantitativa baseada em Fair Value Gaps (FVG), inspirada nos conceitos de Smart Money Concepts (SMC) e na teoria dos desequilíbrios de preços nas negociações institucionais. A estratégia, por meio da identificação de pontos de micro desequilíbrio no mercado, aciona a negociação de sinais quando os preços reentram nessas áreas. A estratégia usa um parâmetro de stop loss e stop loss de 0,10%, concebido especialmente para os comerciantes de linha curta e os comerciantes de algoritmos, com o objetivo de controlar rigorosamente os riscos e capturar as pequenas flutuações do mercado.
Princípio da estratégia
O núcleo da estratégia é a identificação e aproveitamento de brechas de valor justo (FVG). Os FVG são as áreas que os preços saltam em um curto período de tempo, representando níveis de preços que o mercado não está negociando adequadamente, e são geralmente considerados como áreas onde os preços podem ser retomados no futuro.
A estratégia baseia-se principalmente em dois tipos de FVG:
- Observação FVG: Formada quando o ponto baixo da linha K atual é maior que o ponto alto anterior às duas linhas K, e o preço de fechamento da linha K intermediária é maior que o ponto alto anterior às duas linhas K.
- FVG de baixa: quando o alto da linha K atual é menor que o baixo da linha K anterior e o preço de fechamento da linha K intermediária é menor que o baixo da linha K anterior.
A lógica da transação é a seguinte:
- Quando o preço entra novamente na área de FVG, a ação de multiplicação é acionada.
- Quando o preço entra novamente na zona de baixa do FVG, acionar o sinal de curto prazo.
- Um nível fixo de 0,10% de stop loss e stop loss para cada transação.
A estratégia também contém um filtro de desvalorização para filtrar brechas grandes o suficiente para evitar o ruído do mercado minúsculo. O usuário pode definir manualmente o percentual de desvalorização ou optar pelo modo automático para que a estratégia ajuste a desvalorização de acordo com a dinâmica de flutuação histórica.
Vantagens estratégicas
Identificação da estrutura do micro-mercadoA estratégia é capaz de capturar as microestruturas e os desequilíbrios do mercado que podem ser ignorados pela análise técnica convencional e que, muitas vezes, representam o rastro da atividade de fundos institucionais.
Pontos de entrada precisosA estratégia fornece um sinal de entrada objetivo e preciso, reduzindo os erros de julgamento subjetivo, através de condições de FVG claramente definidas.
Controle rigoroso dos riscosA configuração fixa de 0,10% de stop loss garante que o risco de cada transação seja rigorosamente controlado e é adequado para os comerciantes que têm uma gestão rigorosa de fundos.
EscalabilidadeA estrutura de estratégia é projetada de forma flexível, podendo ser adaptada a diferentes condições de mercado, adicionando filtros adicionais ou ajustando parâmetros.
Sem problemas de repetiçãoA implementação do código evita o problema de redesenho, garantindo que os resultados do histórico de retrocesso estejam de acordo com o desempenho do disco.
Adaptabilidade de vários quadros temporais: O usuário pode personalizar os parâmetros do período de tempo, permitindo que a estratégia se adapte a diferentes ambientes de negociação de 1 minuto a um período de tempo maior.
Risco estratégico
Frequência de transações de curta duraçãoA estratégia pode gerar uma grande quantidade de sinais de negociação, aumentando os custos de negociação, especialmente em ambientes de negociação de alta frequência.
Interferência de ruído: Em mercados de baixa volatilidade ou horizontal, os sinais FVG podem conter mais ruído, resultando em mais falsos sinais.
Risco de perda fixaO stop-loss fixo de 0,10%, apesar de oferecer um controle rigoroso do risco, pode ser muito apertado em mercados altamente voláteis, resultando em um disparo frequente.
Risco de reversãoEm mercados de forte tendência, sinais invertidos de FVG podem levar a negociações contrárias à tendência principal, aumentando a probabilidade de perdas.
Sensibilidade do parâmetroA configuração dos parâmetros de threshold tem um impacto significativo no desempenho da estratégia. Parâmetros inadequados podem levar a otimização excessiva ou a perda de um sinal eficaz.
Os métodos para reduzir o risco incluem:
- Filtro de direção de tendência em combinação com um quadro de tempo mais alto
- Aumento dos requisitos de depreciação em mercados com pouca volatilidade
- Ajustar os níveis de stop loss e stop loss de acordo com a dinâmica da volatilidade do mercado
- Implementação de filtros de volume de transação para evitar transações em ambientes de baixa liquidez
Direção de otimização da estratégia
Sistemas adaptativos de reduçãoA estratégia atual já inclui opções de depreciação automática, mas pode ser ainda mais otimizada como um sistema de adaptação baseado em indicadores de volatilidade do mercado (como o ATR), permitindo que o FVG identifique com mais precisão o estado atual do mercado.
Confirmação do Multi-TemposIntrodução de análise de múltiplos quadros temporais, executando transações somente quando a direção da tendência de quadros temporais mais elevados coincide com o sinal FVG, aumentando a taxa de vitória.
Paragem dinâmicaSubstituição de um stop/stop fixo de 0,10% por uma configuração dinâmica baseada na volatilidade do mercado, ampliando automaticamente o alcance do stop quando a volatilidade aumenta e diminuindo o alcance quando a volatilidade diminui.
Confirmação de transação: Adicionar análise de volume de transação ao processo de formação de FVG e reentrada de preços, executar transações somente com suporte de volume de transação suficiente, reduzir falsos sinais.
Classificação do estado do mercado: Realizar um sistema de identificação automática do estado do mercado (trend, intervalo, alta / baixa volatilidade), ajustar os parâmetros de estratégia de acordo com diferentes condições de mercado ou suspender a negociação.
Aprendizagem de máquinaAnálise de sucesso de modelos históricos de FVG por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, construção de modelos de previsão para avaliar a probabilidade de sucesso potencial de sinais FVG atuais.
Essas orientações de otimização podem não apenas aumentar a robustez da estratégia, mas também sua capacidade de adaptação a diferentes condições de mercado, potencialmente aumentando a taxa de retorno geral e reduzindo a retração.
Resumir
A estratégia de brecha de valor justo é um sistema de negociação quantitativa de alta tecnologia, focado em capturar os desequilíbrios de preços na microestrutura do mercado. Através da identificação precisa e da execução precisa do FVG, a estratégia oferece aos traders de linha curta e aos traders algorítmicos uma estrutura de negociação com regras claras e rigorosos controles de risco.
Embora a estratégia já tenha demonstrado a capacidade de capturar micro desequilíbrios de preços na versão básica, o desempenho da estratégia pode ser melhorado ainda mais com a implementação da direção de otimização proposta, especialmente com o sistema de parâmetros adaptativos e a confirmação de múltiplos prazos. Esta é uma abordagem que vale a pena considerar para os comerciantes que buscam executar estratégias de negociação quantitativas rigorosas e disciplinadas em prazos curtos.
Em última análise, o sucesso da estratégia depende da compreensão profunda do comerciante sobre o conceito de FVG e da capacidade de ajustar os parâmetros de acordo com as diferentes condições de mercado. Combinado com a gestão adequada de risco e otimização contínua, a estratégia de brecha de valor justo pode ser uma ferramenta eficaz no portfólio de negociação quantitativa.
/*backtest
start: 2024-07-09 00:00:00
end: 2025-07-04 08:00:00
period: 4d
basePeriod: 4d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("FVG Strategy [algo ] - 0.10% TP/SL", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === INPUTS ===
thresholdPer = input.float(0, "Threshold %", minval = 0, maxval = 100, step = .1, inline = 'threshold')
auto = input(false, "Auto", inline = 'threshold')
tf = input.timeframe("", "Timeframe")
// SL/TP settings (0.10% each)
sl_pct = 0.10
tp_pct = 0.10
// === TYPE ===
type fvg
float max
float min
bool isbull
int t = time
// === DETECTION FUNCTION ===
detect() =>
var new_fvg = fvg.new(na, na, na, na)
threshold = auto ? ta.cum((high - low) / low) / bar_index : thresholdPer / 100
bull_fvg = low > high[2] and close[1] > high[2] and (low - high[2]) / high[2] > threshold
bear_fvg = high < low[2] and close[1] < low[2] and (low[2] - high) / high > threshold
if bull_fvg
new_fvg := fvg.new(low, high[2], true)
else if bear_fvg
new_fvg := fvg.new(low[2], high, false)
[bull_fvg, bear_fvg, new_fvg]
// === FVG Detection ===
[bull_fvg, bear_fvg, new_fvg] = request.security(syminfo.tickerid, tf, detect())
var fvg_records = array.new<fvg>(0)
var t = 0
if (bull_fvg or bear_fvg) and new_fvg.t != t
array.unshift(fvg_records, new_fvg)
t := new_fvg.t
// === ENTRY STRATEGY ===
if array.size(fvg_records) > 0
latest = array.get(fvg_records, 0)
// BUY Logic
if latest.isbull and close <= latest.max and close >= latest.min and strategy.position_size <= 0
sl = close * (1 - sl_pct / 100)
tp = close * (1 + tp_pct / 100)
strategy.entry("Buy FVG", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL Long", from_entry="Buy FVG", stop=sl, limit=tp)
// SELL Logic
if not latest.isbull and close >= latest.min and close <= latest.max and strategy.position_size >= 0
sl = close * (1 + sl_pct / 100)
tp = close * (1 - tp_pct / 100)
strategy.entry("Sell FVG", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL Short", from_entry="Sell FVG", stop=sl, limit=tp)
// === VISUALIZE FVG ZONES ===
plotshape(bull_fvg, title="Bullish FVG", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(bear_fvg, title="Bearish FVG", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)