
Esta estrategia se basa en un indicador integral personalizado que permite el seguimiento de la tendencia mediante la suma acumulada de la distancia entre el precio y la media móvil para determinar la dirección de la tendencia de los precios.
La estrategia utiliza un indicador personalizado para sumar la distancia entre el precio y la media móvil, concretamente:
Calcula el precio con respecto a la distancia k = close-sma (casi 200)
Define el ciclo acumulativo s=29, sumando los valores de k en el ciclo más reciente s: sum = 0, for i = 0 to s, sum := sum + k[i]
Cuando sum>0 produce una señal múltiple, cuando sum produce una señal vacía
Cuando se entra en una posición de más, si la suma < 0 es baja; cuando se entra en una posición de menos, si la suma> 0 es baja
Esta estrategia determina la dirección de la tendencia general de los precios al rastrear la suma acumulada de los positivos y negativos de la distancia entre los precios y los promedios móviles. Se debe tener un polinomio cuando se integra y es positivo y se considera que los precios están en una tendencia ascendente; se debe tener un polinomio cuando se integra y es negativo y se considera que los precios están en una tendencia descendente.
El uso de un indicador integral personalizado para determinar la dirección de la tendencia de los precios
El uso de la teoría de la integración para la acumulación de la distancia entre el precio y la media móvil puede mejorar la precisión de las tendencias
Lógica relativamente simple, fácil de entender y fácil de implementar para optimizar mejoras
Se puede ajustar de forma flexible el parámetro del ciclo integral para optimizar la sensibilidad del integrador a la determinación de tendencias
El rendimiento de la retroalimentación es bueno, los ingresos son estables y se pueden aplicar en la práctica
La configuración incorrecta del ciclo integral puede hacer que el integrador sea insensible y pierda el punto de inflexión de la tendencia
La longitud de la media móvil está mal configurada y puede causar que el integrador malinterprete la tendencia de los precios
Los eventos de gran magnitud pueden provocar cambios bruscos en los precios y generar señales erróneas en el indicador.
La mala selección de variedades de comercio, como la elección de variedades con una tasa de fluctuación excesiva, puede hacer que el integrador no funcione bien
Resolvemos el riesgo:
Optimización de los parámetros del ciclo integral para que el integrador sea más sensible a los cambios de tendencia
Prueba el efecto de las medias móviles de diferentes longitudes, y selecciona la longitud que determina la tendencia de manera efectiva
La estrategia de cierre antes de los eventos importantes evita las señales falsas de los cambios de precio drásticos
La elección de variedades de comercio con baja volatilidad mejora la eficiencia del acumulador
Se puede considerar la adición de otros indicadores auxiliares, como el RSI, a la base de los integradores para formar un juicio integral.
Se pueden estudiar diferentes tipos de promedios móviles y efectos de integración de la distancia al precio.
Se puede intentar optimizar automáticamente los parámetros del ciclo de integración para que se adapten a diferentes variedades de transacciones
Se puede agregar un indicador de volumen de transacción para evitar que el integrador produzca una señal errónea cuando los precios se mueven violentamente
Se pueden optimizar automáticamente los parámetros del integrador a través de métodos como el aprendizaje automático para que las estrategias sean más robustas
Esta estrategia determina la dirección de la tendencia de los precios mediante el uso de un indicador integral personalizado para determinar la dirección de la tendencia de los precios, y utiliza un método de seguimiento eficaz de la tendencia. La lógica de la estrategia es simple y clara, y el rendimiento de la retroalimentación es bueno.
/*backtest
start: 2023-10-09 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Indicator Integrator Strat",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,currency="USD",initial_capital=100, overlay=true)
l = input(defval=170,title="Length for indicator")
s = input(title="Length of summation",defval=29)
a= sma(close,l)
r=roc(close,l)
k=close-a
sum = 0
for i = 0 to s
sum := sum + k[i]
plot(a,color=yellow,linewidth=2,transp=0)
//bc = iff( sum > 0, white, teal)
//plot(sum,color=bc, transp=20, linewidth=3,style=columns)
//plot(sma(sum,3),color=white)
//hline(0)
inpTakeProfit = input(defval = 0, title = "Take Profit", minval = 0)
inpStopLoss = input(defval = 0, title = "Stop Loss", minval = 0)
inpTrailStop = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss", minval = 0)
inpTrailOffset = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 0)
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na
longCondition = sum>0
exitlong = sum<0
shortCondition = sum<0
exitshort = sum>0
strategy.entry(id = "Long", long=true, when = longCondition)
strategy.close(id = "Long", when = exitlong)
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=exitlong)
strategy.entry(id = "Short", long=false, when = shortCondition)
strategy.close(id = "Short", when = exitshort)
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=exitshort)