
Esta estratégia é um sistema de negociação baseado em uma média móvel simples de 200 dias (SMA), combinando um design de zona de amortecimento dinâmico, principalmente para negociação de ETFs de alta alavancagem. A ideia central da estratégia é a de adicionar uma zona de amortecimento de compra/venda assimétrica à base da estratégia comum de linha média de 200 dias, ou seja, comprar quando o preço atravessa a linha média de 200 dias em 5% e vender quando o preço atravessa a linha média de 200 dias em 3%. A estratégia é especialmente adequada para ETFs de alavancagem, como o TQQQ, reduzindo os falsos sinais em mercados turbulentos e mantendo a capacidade de acompanhar as tendências, atingindo um bom equilíbrio entre risco e lucro.
O princípio central da estratégia é a melhoria da estratégia tradicional de ruptura da linha média de 200 dias, para reduzir os sinais falsos por meio da configuração de uma zona de amortecimento de entrada e saída não simétrica.
A chave para este design é o uso de uma zona de amortecimento assimétrica: comprar requer uma confirmação mais forte (uma zona de amortecimento de 5%) e vender é mais sensível (uma zona de amortecimento de 3%). Esta asimetria ajuda a evitar o risco de queda mais rapidamente, mantendo a maior parte dos ganhos de tendência ascendente. Outro elemento importante da estratégia é aplicá-la aos dados de preços do QQQ ou SPY, mas as negociações reais são executadas em ETFs como o TQQQ, ampliando os ganhos e controlando os riscos por meio de indicadores técnicos.
Na implementação do código, a estratégia usa a linguagem Pine Script para aumentar a flexibilidade da estratégia, definindo o comprimento do SMA, o limiar de entrada e o limiar de saída como parâmetros ajustáveis. Ao mesmo tempo, a estratégia monitora os pontos de compra e venda de forma clara no gráfico, seguindo as operações reais de abertura de posição e de posição, facilitando a monitorização e o monitoramento em tempo real.
Ao analisar o código em profundidade e descrever a estratégia, a estratégia tem as seguintes vantagens significativas:
Sinais de negociação simples e clarosA estratégia fornece um sinal de compra e venda objetivo e sem emoções, isento de ruído do mercado e eventos externos, e as decisões de negociação são baseadas exclusivamente na relação entre o preço e a média móvel.
Altas taxas de sucesso e equilíbrio entre controlo de riscosOs testes mostraram uma taxa de sucesso de cerca de 85%, e uma menor margem de lucro em comparação com as transações perdedoras, e um controle efetivo sobre o risco de uma única transação.
Altamente adaptávelA estratégia é capaz de capturar a tendência de alta em um mercado de alta, e de sair em um mercado de baixa e esperar por um sinal claro de reversão, adaptando-se a diferentes condições de mercado.
Benefícios fiscaisComo a frequência de negociação estratégica é baixa, o tempo de posse é mais longo, e você pode desfrutar de benefícios fiscais de ganhos de capital de longo prazo, economizando entre 15 e 20% em impostos em comparação com as transações frequentes.
Economia de energiaA estratégia não requer a monitorização contínua do mercado ou dos fundamentos da empresa, e o número de transações é limitado, o que é adequado para investidores que não desejam operar com frequência.
Benefícios de alavancagem e equilíbrio de risco: Ao executar em ETFs de alavancagem como o TQQQ, aumentando a receita, o máximo risco de retirada é controlado dentro do limite aceitável (cerca de 53%) através de indicadores técnicos.
Eficiência na utilização dos fundosOs fundos podem ser armazenados em ETFs de dívida de curto prazo durante o período de não negociação para obter ganhos sem risco e aumentar a eficiência do uso dos fundos.
A estratégia, apesar da sua engenhosidade, apresenta alguns riscos:
Risco de atrasoO uso da linha média de 200 dias como indicador de base, a existência de atraso, pode levar a entradas e saídas não ótimas, especialmente quando o mercado muda rapidamente e pode perder parte da situação.
Risco de alavancagemEmbora a estratégia em si controle o risco por meio de indicadores técnicos, o TQQQ, como um ETF 3x mais alavancado, ainda tem a possibilidade de aumentar os prejuízos, especialmente em condições de mercado extremas. A retirada máxima de cerca de 53% ainda é grande e requer que os investidores tenham capacidade de assumir riscos suficientes.
Sensibilidade do parâmetroOs parâmetros de compra de 5% e de venda de 3% são parâmetros fixos e podem não ser aplicados a todos os cenários de mercado. Em diferentes condições de mercado, os parâmetros ideais podem precisar de ajustes.
A armadilha da zona de segurançaEm mercados onde a volatilidade é visível, os preços podem flutuar dentro da zona de amortecimento sem disparar um sinal de negociação, o que pode levar a perda de parte do mercado.
Esperanças baseadas em retrospectivasA taxa de vitória de 85% e o máximo de retirada de dados são baseados em resultados de retrospectiva histórica, o futuro ambiente de mercado pode ser diferente do histórico, e o desempenho real pode variar.
Os métodos para lidar com esses riscos incluem: ajustar adequadamente os parâmetros da zona de amortecimento para adaptá-los a diferentes condições de mercado; usar estratégias de gerenciamento de fundos, como usar apenas parte dos fundos para essa estratégia; definir um stop loss para controlar o risco de uma única transação; avaliar periodicamente o desempenho da estratégia e fazer ajustes conforme necessário.
Com base em uma análise aprofundada do código da estratégia, as seguintes direções podem melhorar ainda mais a performance da estratégia:
Adaptação à zona de amortecimentoA estratégia atual usa uma zona de amortecimento de 5% e 3% fixa, que pode ser melhorada para uma zona de amortecimento adaptativa baseada na volatilidade do mercado. Por exemplo, aumentar a largura da zona de amortecimento em um ambiente de alta volatilidade e reduzir a largura da zona de amortecimento em um ambiente de baixa volatilidade, para que a estratégia se adapte melhor a diferentes condições de mercado.
Confirmação do Multi-TemposIntrodução de análise de múltiplos quadros temporais, como por exemplo, sinais SMA que consideram simultaneamente a linha de circunferência e a linha de sol, executando transações apenas quando os sinais de vários quadros temporais coincidem, reduzindo os sinais falsos.
Adicionar um filtro de intensidade de tendênciaIntroduzir o ADX ou indicadores similares para medir a intensidade da tendência, negociar apenas em ambientes de forte tendência e evitar a negociação frequente em mercados de turbulência.
Gestão de posições parciaisMudança de estratégia para apoiar a negociação de posições parciais, por exemplo, construção e diminuição de posições em lotes de acordo com a intensidade do sinal ou as condições do mercado, em vez de operação total, para gerenciar melhor o risco.
Confirmação de integração de outros indicadoresA combinação de indicadores como o RSI, MACD e outros como confirmação auxiliar aumenta a confiabilidade do sinal. Por exemplo, o sinal SMA só é executado quando o RSI indica que o mercado não está superado.
Ajustamento sazonalO que é o mercado de criptomoedas: considerar os fatores sazonais do mercado, ajustar os parâmetros da estratégia ou suspender a negociação nos meses de pior desempenho histórico.
Distribuição dinâmica de ativos: Ajustar a proporção de alocação de ativos entre TQQQ e SGOV de acordo com a dinâmica da situação geral do mercado, em vez de uma simples troca binária.
O objetivo central dessas direções de otimização é aumentar a adaptabilidade e a robustez da estratégia, reduzir os falsos sinais e retrações, mantendo ou aumentando a taxa de retorno geral. A implementação dessas otimizações requer uma verificação de retorno adequada para garantir que as melhorias realmente levem a melhorias de desempenho.
A estratégia de uma zona de amortecimento dinâmica de 200 dias em média é um sistema de negociação quantitativa que combina o acompanhamento de tendências e a depreciação dinâmica, especialmente para a negociação de ETFs de alavancagem como o TQQQ. Seu valor central é o design de uma zona de amortecimento assimétrica, que equilibra o acompanhamento de tendências e a filtragem de falsos sinais, aumentando o potencial de receita quando aplicada a produtos de alavancagem. A simplicidade, a objetividade e a alta taxa de ganho da estratégia tornam-na uma ferramenta de investimento a ser considerada, especialmente para investidores de longo prazo e investidores que desejam reduzir a frequência de negociação.
Embora a estratégia tenha um certo risco de atraso e sensibilidade de parâmetros, sua performance e adaptabilidade podem ser melhoradas ainda mais por meio de direções de otimização como a auto-adaptação de zonas de amortecimento, a confirmação de múltiplos prazos e a configuração dinâmica de ativos. Finalmente, a estratégia representa uma forma de negociação quantitativa que combina organicamente a análise técnica com a gestão de riscos, oferecendo aos investidores uma estrutura de participação no mercado simples, mas eficaz.
/*backtest
start: 2024-07-30 00:00:00
end: 2025-07-28 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("200 SMA +/- 5% Entry, -3% Exit Strategy (Since 2001)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === Inputs ===
smaLength = input.int(200, title="SMA Period", minval=1)
entryThreshold = input.float(0.05, title="Entry Threshold (%)", step=0.01)
exitThreshold = input.float(0.03, title="Exit Threshold (%)", step=0.01)
startYear = 2001
startMonth = 1
startDay = 1
// === Time filter ===
startTime = timestamp(startYear, startMonth, startDay, 0, 0)
isAfterStart = time >= startTime
// === Calculations ===
sma200 = ta.sma(close, smaLength)
upperThreshold = sma200 * (1 + entryThreshold)
lowerThreshold = sma200 * (1 - exitThreshold)
// === Strategy Logic ===
enterLong = close > upperThreshold
exitLong = close < lowerThreshold
// === Entry/Exit Signal Tracking ===
var bool didBuy = false
var bool didSell = false
didBuy := false
didSell := false
if (isAfterStart)
if (enterLong and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (exitLong and strategy.position_size > 0)
strategy.close("Buy")
// Detect actual entry/exit execution
didBuy := strategy.opentrades == 1 and strategy.opentrades[1] == 0
didSell := strategy.opentrades == 0 and strategy.opentrades[1] == 1
// === Plotting ===
plot(sma200, title="200 SMA", color=color.rgb(255, 0, 242))
plot(upperThreshold, title="Entry Threshold (5% Above SMA)", color=color.rgb(0, 255, 8))
plot(lowerThreshold, title="Exit Threshold (3% Below SMA)", color=color.rgb(255, 0, 0))
// === Entry/Exit Markers ===
plotshape(didBuy, title="Buy Marker", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.triangleup, size=size.large, text="BUY", textcolor=color.black)
plotshape(didSell, title="Sell Marker", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.large, text="SELL", textcolor=color.white)