Estrategia de comparación de precios de cierre diario


Fecha de creación: 2023-09-17 18:28:31 Última modificación: 2023-09-17 18:28:31
Copiar: 3 Número de Visitas: 630
1
Seguir
1617
Seguidores

Descripción general

Esta estrategia determina la dirección de la tendencia por medio de la comparación de la línea K de la fecha de cierre actual con la fecha de cierre del día anterior. Se trata de una estrategia de seguimiento de tendencias sencilla, que hace más cuando el precio sube y baja cuando baja. Sin la necesidad de un criterio de indicadores complejos, se determina la dirección de la tendencia a través de la información de precios más básica.

Principio de estrategia

  1. Calcula la diferencia entre el precio de cierre de la línea K actual y el precio de cierre del día anterior.

  2. Cuando la proporción es mayor que el umbral establecido, el precio sube y se hace más.

  3. Cuando el ratio es menor que el umbral establecido de negativo, indica que el precio ha bajado y se ha quedado en blanco.

  4. El umbral se establece en 0, es decir, si sube, hace más, si baja, hace menos.

  5. No hay una lógica de stop-loss, y la tendencia continua es la única manera de obtener ganancias.

Análisis de las ventajas

  1. La aplicación es muy sencilla, intuitiva y fácil de entender.

  2. No es necesario calcular ningún indicador técnico, lo que reduce la ocupación de los recursos informáticos.

  3. En este caso, la información de precios debe centrarse en lo más básico y reducir el ruido innecesario de los indicadores.

  4. El rendimiento de la detección fue excelente, pero la efectividad en el disco duro es dudosa.

Análisis de riesgos

  1. No hay paradas de pérdidas, hay un riesgo de pérdidas ilimitadas.

  2. No puede manejar eficazmente los mercados con fluctuaciones y es fácil de engañar.

  3. Existe el riesgo de adaptación, pero aún no se ha comprobado su efectividad en el disco.

  4. El simple seguimiento de las tendencias no puede fijar las ganancias, y las ganancias son limitadas.

Dirección de optimización

  1. El aumento de la estrategia móvil para detener los pérdidas, lo que hace que sean controlables.

  2. La reducción de la tasa de cobertura del mercado de liquidación, combinada con un indicador de volatilidad.

  3. Prueba la configuración de los parámetros de los diferentes períodos diarios para mejorar la estabilidad.

  4. Aumentar los indicadores de tendencia para evitar fluctuaciones irracionales en los precios.

  5. Optimización de las estrategias de suspensión, como mirar hacia atrás a los precios más altos, para ampliar el espacio de ganancias.

Resumir

La idea central de la estrategia es simple, pero la eficacia en el trabajo es dudosa. Se necesita reforzar los mecanismos de control de riesgos y realizar pruebas de optimización de parámetros para que sea realmente práctica. Pero la idea básica vale la pena aprender.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-08-17 00:00:00
end: 2023-09-16 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Daily Close Comparison Strategy (by ChartArt)", shorttitle="CA_-_Daily_Close_Strat", overlay=false)

// ChartArt's Daily Close Comparison Strategy
//
// Version 1.0
// Idea by ChartArt on February 28, 2016.
//
// This strategy is equal to the very
// popular "ANN Strategy" coded by sirolf2009,
// but without the Artificial Neural Network (ANN).
//
// Main difference besides stripping out the ANN
// is that I use close prices instead of OHLC4 prices.
// And the default threshold is set to 0 instead of 0.0014
// with a step of 0.001 instead of 0.0001.
//
// This strategy goes long if the close of the current day
// is larger than the close price of the last day.
// If the inverse logic is true, the strategy
// goes short (last close larger current close).
//
// This simple strategy does not have any
// stop loss or take profit money management logic.
//
// List of my work: 
// https://www.tradingview.com/u/ChartArt/
// 
//  __             __  ___       __  ___ 
// /  ` |__|  /\  |__)  |   /\  |__)  |  
// \__, |  | /~~\ |  \  |  /~~\ |  \  |  
// 
// 

threshold = input(title="Price Difference Threshold", type=float, defval=0, step=0.001)

getDiff() =>
    yesterday=security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
    today=security(syminfo.tickerid, 'D', close)
    delta=today-yesterday
    percentage=delta/yesterday
    
closeDiff = getDiff()
 
buying = closeDiff > threshold ? true : closeDiff < -threshold ? false : buying[1]

hline(0, title="zero line")

bgcolor(buying ? green : red, transp=25)
plot(closeDiff, color=silver, style=area, transp=75)
plot(closeDiff, color=aqua, title="prediction")

longCondition = buying
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = buying != true
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)