Níveis Históricos são os preços ao longo da vida de um ativo, considerados os mais repetidos. Do ponto de vista financeiro, esses preços representam limites importantes das condições econômicas que influenciam o gráfico do ativo em questão. Estudos mostram que esses níveis estão relacionados a limites ou fases financeiras que os preços têm dificuldade em ultrapassar, a menos que haja uma mudança significativa no cenário econômico do ativo. Por isso, é fundamental que os traders utilizem Níveis Históricos para potencializar suas análises de mercado.
Eu tentei criar uma visão estruturada sobre esses níveis a partir da análise da formação de velas. O comportamento do preço em torno desses níveis tende a ter um impacto significativo na forma das velas. Por exemplo, se houver um nível forte para um preço, é provável que ocorra um SALTO DE PREÇO devido à grande quantidade de capital “dormindo” nesse preço ou nas suas proximidades.
Com base nesse conceito, duas regras foram desenvolvidas:
- Regra 1 (vela de alta no nível de suporte): se fechamento - mínimo > Fator de Salto
- Regra 2 (vela de alta no nível de resistência): se fechamento - mínimo > Fator de Salto & (fechamento - mínimo)/(máximo - mínimo) > razão
Para tornar as regras mais claras, preparei duas imagens.
Imagem 1: salto a partir dos níveis de S/R com a mesma ação (como vela de alta no suporte)
Imagem 2: salto a partir dos níveis de S/R, mas de forma inversa (como vela de alta abaixo da resistência)
Com base nessas regras (que podem ser selecionadas), foi desenvolvido um indicador que coleta dados em duas matrizes diferentes (sup_mat e res_mat). O número de níveis de S/R que obedecem às regras selecionadas é exibido na tela durante a coleta de dados. Para isso, a biblioteca AlgLib (dataanalysis.mqh) foi utilizada para realizar um processo de agrupamento dos dados coletados através do método K-means. Os resultados são ilustrados como colunas de dados dos Níveis de Suporte e Resistência.
Após a definição dos níveis, é aberto um gráfico com o mesmo ativo analisado, e então todos os níveis (clusters) são desenhados sobre esse gráfico conforme o processo de agrupamento. Alguns parâmetros do indicador podem ser ajustados na tela para torná-lo mais amigável. Aqui está uma breve ilustração da interface do indicador e seus resultados.
Imagem 3: tela do indicador
Imagem 4: desenho automático dos resultados dos Níveis no gráfico
Em conclusão, essa ferramenta é extremamente poderosa mesmo com regras básicas, e os níveis demonstram um comportamento forte de suporte e resistência. É possível adicionar mais regras, e o código está configurado de forma simples para que novos critérios possam ser implementados. Além de regras adicionais, é viável dividir áreas de agrupamento e criar agrupamentos mais dedicados para essas áreas, além de investigar a máxima distância percorrida antes de retomar os níveis, o que pode ser uma melhoria significativa para a ferramenta. Quem estiver interessado em mais informações, fique à vontade para entrar em contato!
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