Estratégia de Divergência Sazonal HMA

Esta estratégia combina a Média Móvel Hull (HMA) com o agrupamento sazonal de interesse aberto para encontrar divergências entre o preço e o posicionamento do mercado. Ela pressupõe que, quando o preço se move temporariamente contra a direção do interesse aberto crescente, uma continuação de tendência é provável. O sistema é projetado para operar tanto comprado quanto vendido, usando a inclinação da HMA para medir o momentum e os dados sazonais de interesse aberto para medir os níveis de participação.

Os testes indicam um retorno anual médio de cerca de 40%. Funciona melhor no mercado de criptomoedas.

Uma configuração de operação ocorre quando a HMA muda em relação à barra anterior enquanto o interesse aberto sazonal confirma o movimento, mas o preço imprime na direção oposta. Essa divergência de alta ou de baixa entre o preço e o posicionamento frequentemente sinaliza o fim de um recuo de curto prazo dentro de uma tendência maior. A estratégia aguarda essas condições antes de entrar e posiciona um stop baseado em volatilidade para gerenciar o risco.

As posições são encerradas quando a inclinação da HMA se inverte, sinalizando que o momentum mudou. Como o nível de stop usa um múltiplo do Average True Range (ATR), o risco se adapta à volatilidade do mercado. Isso ajuda a evitar saídas prematuras durante períodos de expansão e mantém as perdas contidas quando a volatilidade contrai.

Detalhes

• Critérios de entrada:
  • Comprado: HMA(t) > HMA(t-1) && OI_Cluster_Seasonal(t) > OI_Cluster_Seasonal(t-1) && Price(t) < Price(t-1) (divergência de alta).
  • Vendido: HMA(t) < HMA(t-1) && OI_Cluster_Seasonal(t) < OI_Cluster_Seasonal(t-1) && Price(t) > Price(t-1) (divergência de baixa).
• Comprado/Vendido: Ambos os lados.
• Critérios de saída:
  • Comprado: HMA(t) < HMA(t-1) (HMA começa a cair).
  • Vendido: HMA(t) > HMA(t-1) (HMA começa a subir).
• Stops: Sim, stop-loss colocado em N * ATR a partir da entrada.
• Valores padrão:
  • HMA period = 9.
  • OI_Cluster_Seasonal = OI sazonal em níveis de cluster ao longo de cinco anos.
  • N = 2 (stop-loss = 2 * ATR).
• Filtros:
  • Categoria: Seguidor de tendência
  • Direção: Ambos
  • Indicadores: Múltiplos
  • Stops: Sim
  • Complexidade: Complexo
  • Período: Médio prazo
  • Sazonalidade: Sim
  • Redes neurais: Sim
  • Divergência: Sim
  • Nível de risco: Alto