Estrategias de trading de seguimiento de tendencias


Fecha de creación: 2023-09-25 17:50:11 Última modificación: 2023-09-25 17:50:11
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Descripción general

La estrategia de trading de seguimiento de tendencias de Noro es una estrategia simple de seguimiento de tendencias basada en el canal de precios, el RSI y los filtros de entidades. Identifica la dirección del canal de precios como la tendencia principal, utiliza el indicador RSI de sobrecompra y sobreventa para entrar en el mercado y se combina con el filtro de entidades para emitir señales de comercio.

Principio de estrategia

Las principales lógicas de transacción de la estrategia incluyen:

  1. Aplicación de canales de precios para determinar la dirección de la tendencia general. Los canales se forman mediante el cálculo de los precios más altos y más bajos en un período determinado, los precios están por encima de los canales como la tendencia alcista, por debajo de la tendencia bajista.

  2. El RSI es un indicador de compras y ventas excesivas y ayuda a encontrar el punto de entrada. Un RSI superior a 60 es una zona de compras excesivas y un RSI inferior a 40 es una zona de ventas excesivas.

  3. El filtro de entidad emite la señal final. Sólo se puede negociar en entidades mayores a una determinada hora, evitando el ruido.

  4. En combinación con la gran tendencia, las señales RSI y los filtros de entidades para la entrada. En la tendencia múltiple, las señales de beca entran más, y las señales bajistas entran en la tendencia de la cabeza vacía.

  5. La opción de color de fondo de inicio permite intuir las tendencias.

  6. Se puede personalizar la estrategia para operar solo en el período de tiempo seleccionado.

La estrategia tiene resonancia multi-indicador, la tendencia general determina la dirección, el RSI determina el momento y el filtro de la entidad determina la calidad, formando una estrategia de seguimiento de tendencias relativamente estable.

Análisis de las ventajas

La estrategia tiene las siguientes ventajas principales:

  1. Los canales de precios intuyen la dirección de las grandes tendencias y evitan la inversión de las monedas.

  2. El indicador RSI es eficaz para identificar el punto de entrada de los sobrecompradores y los sobrevendedores.

  3. El filtro físico mejora la calidad de la señal, evitando ser engañado por ruidos o falsas señales.

  4. Filtración y confirmación de múltiples indicadores para mejorar la precisión de las decisiones.

  5. El uso de indicadores simples reduce el riesgo de optimización de la curva.

  6. Se puede personalizar el período de negociación, con una aplicación flexible en la dirección de las grandes tendencias.

  7. Es fácil de manejar, tiene menos parámetros y es fácil de usar para los principiantes.

  8. El color de fondo ofrece opciones para crear un efecto visual claro.

Análisis de riesgos

La estrategia también tiene ciertos riesgos:

  1. La tendencia general es un error de juicio sobre el riesgo y el canal de precios puede fallar.

  2. El RSI corre el riesgo de emitir señales erróneas, y el exceso de compras y ventas no es exacto.

  3. El filtro de entidad excluye el riesgo de señales normales y pierde oportunidades de negociación.

  4. El riesgo de retroceso también implica un ajuste profundo de las grandes tendencias.

  5. Riesgo de optimización, el ajuste incorrecto de los parámetros puede causar una optimización excesiva.

  6. El riesgo de posicionamiento, el comercio de posición completa por defecto puede aumentar las pérdidas.

  7. El riesgo de selección de variedades, la estrategia sólo es adecuada para variedades de tendencia.

  8. El tiempo de negociación es un tiempo de riesgo, que requiere un ajuste razonable para funcionar.

Dirección de optimización

La estrategia podría considerarse para las siguientes optimizaciones:

  1. Aumentar las estrategias de stop loss para controlar las pérdidas individuales.

  2. Optimización de los parámetros para que se ajusten mejor a las características de la variedad de transacción específica.

  3. Añade un módulo de administración de posiciones para ajustar las posiciones según la fuerza y la debilidad de la tendencia.

  4. Se puede configurar un control de retiro para evitar la expansión de las pérdidas.

  5. La verificación de señales en combinación con los indicadores de precio y cantidad mejora la precisión.

  6. Aumentar la optimización de parámetros con técnicas como el aprendizaje automático.

  7. Optimización de la clasificación de las variedades comercializadas y elaboración de estrategias personalizadas.

  8. Optimización de la lógica de configuración de los intervalos de tiempo de las transacciones para una mayor flexibilidad.

Resumir

La estrategia de seguimiento de tendencias de Noro integra los canales de precios, el RSI y los filtros de entidades para formar una estrategia de seguimiento de tendencias sencilla y práctica. Se puede seguir en marcha, evitando el comercio en contraposición. La estrategia tiene el potencial de convertirse en una estrategia de comercio de tendencias rentable y sostenible a través de mejoras en los parámetros de optimización y control de riesgo.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-08-25 00:00:00
end: 2023-09-24 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title = "Noro's TrendMaster Strategy v1.0", shorttitle = "TrendMaster str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "long")
needshort = input(true, defval = true, title = "short")
len = input(21, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "MA Period")
needbg = input(false, defval = false, title = "Need trend Background?")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//PriceChannel 1
lasthigh = highest(close, len)
lastlow = lowest(close, len)
center = (lasthigh + lastlow) / 2

//Trend
trend = low > center and low[1] > center[1] ? 1 : high < center and high[1] < center[1] ? -1 : trend[1]

//Bars
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0

//Fast RSI
fastup = rma(max(change(close), 0), 2)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 2)
rsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))

//Body filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 2

//Signals
up1 = trend == 1 and rsi < 60 and (strategy.position_avg_price > close or strategy.position_size <= 0) and body
dn1 = trend == -1 and rsi > 40 and (strategy.position_avg_price < close or strategy.position_size >= 0) and body

//Lines
plot(center, color = blue, linewidth = 3, transp = 0, title = "MA")

//Background
col = needbg == false ? na : trend == 1 ? lime : red
bgcolor(col, transp = 80)

//Trading

if up1
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))

if dn1
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
    
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
    strategy.close_all()