Estrategia de ajuste de media móvil suavizada


Fecha de creación: 2023-10-24 16:52:52 Última modificación: 2023-10-24 16:52:52
Copiar: 1 Número de Visitas: 687
1
Seguir
1617
Seguidores

Estrategia de ajuste de media móvil suavizada

Descripción general

La estrategia utiliza el indicador de la banda de Brin para juzgar la tendencia, y se combina con el indicador RSI para evitar la sobrecompra, así como con filtros de peso y color para validar aún más las señales de comercio. En general, la idea principal de la estrategia es comprar en la etapa inicial de la tendencia y salir antes de que la tendencia se invierta para obtener ganancias.

El principio

La estrategia utiliza primero la línea de bajada en el indicador de la banda de Brin, que se considera una oportunidad para una posición ritual cuando el precio está por debajo de la baja. Para evitar la sobrecompra, la estrategia también introduce el indicador RSI, que requiere que el RSI sea menor a 30 para generar una señal de compra. Además, la estrategia también establece un filtro de entidades de silicio, que requiere que las entidades de la línea K actual sean más grandes que la mitad de las entidades de la línea K promedio de los últimos 10 años.

Cuando el precio cruza la banda de Brin hacia abajo, el RSI es menor que 30, la entidad está llena, la línea K verde produce una señal de compra. Y cuando el precio se cierra por encima de la apertura, la entidad es más grande que la mitad de la entidad promedio, la señal de reversión de la tendencia, en este momento la parada de la posición se cierra.

Análisis de las ventajas

La mayor ventaja de esta estrategia es que se puede determinar con éxito el momento en que comienza la tendencia de entrar en el campo y salir antes de que la tendencia se invierta, lo que tiene un gran potencial de ganancias. En concreto, las principales ventajas son:

  1. El indicador de la banda de Brin determina la dirección de la tendencia con precisión. La banda de Brin determina el movimiento de los precios mediante la adaptación del rango de fluctuación de los precios, y el uso de este indicador permite determinar eficazmente el comienzo y el final de la tendencia.

  2. El indicador RSI evita el exceso de compra. El RSI puede medir el exceso de compra y venta, y en combinación con el RSI puede evitar la compra errónea cuando los precios se ajustan a corto plazo.

  3. Los filtros enteros aumentan la fiabilidad de la señal. Los filtros enteros más grandes representan brechas más fuertes, y los filtros enteros aseguran la compra de brechas fuertes.

  4. El filtro de color confirma la hora de la compra. La compra solo se realiza cuando la línea K es verde, para verificar nuevamente la hora de la compra.

  5. Los comerciantes suelen decir que la tendencia de la caída es la caída de la corriente, y que la caída de la tendencia de la caída puede juzgarse a tiempo.

Análisis de riesgos

La estrategia también tiene algunos riesgos a tener en cuenta:

  1. Es posible que los indicadores de la banda de Brin emitan señales erróneas. Cuando el mercado se tambalea, la banda de Brin también puede generar señales de ruptura erróneas.

  2. No considerar el stop resultó en la expansión de las pérdidas. La estrategia no estableció el stop, que podría causar mayores pérdidas si se juzga mal.

  3. Las condiciones de filtración son demasiado estrictas para perder la oportunidad de comprar. Si se usan varias condiciones de filtración superpuestas, es posible que se pierda la oportunidad de comprar.

  4. La configuración de los parámetros y las condiciones de filtración necesitan optimización y verificación, y los efectos del disco duro también necesitan verificación.

  5. El cambio de línea verde determina que la reversión de la tendencia es inestable. El cambio de línea K al verde no determina completamente la reversión de la tendencia.

El riesgo de la estrategia correspondiente, se puede configurar un stop loss para controlar las pérdidas; optimizar las condiciones de filtrado, reducir la probabilidad de compras perdidas; Adoptar una variedad de indicadores de verificación de la compra de tiempo, aumentar la tasa de éxito. Además, también es necesario verificar los resultados de la retroalimentación en el mundo real.

Dirección de optimización

La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

  1. Optimización de los parámetros de la banda de Bryn para buscar la combinación óptima de parámetros. Se pueden probar diferentes longitudes de ciclo, múltiplos de la diferencia estándar, etc.

  2. Prueba diferentes indicadores de sobrecompra y sobreventa en lugar del RSI. Por ejemplo, KDJ, William.

  3. Añadir un stop móvil para controlar el riesgo. Establecer una estrategia de stop móvil razonable según los datos de retroalimentación.

  4. Optimización de los parámetros de las condiciones de filtración. Prueba de diferentes tamaños de los parámetros de filtración y ciclo de las entidades de filtración.

  5. Intenta combinar la señal de confirmación con otros indicadores, como la confirmación de la cantidad.

  6. Prueba diferentes señales de reversión para determinar. Por ejemplo, señales como el cruce de línea media para determinar la reversión de tendencia.

  7. Prueba de variedades de transacciones y períodos de tiempo. Evaluación de la eficacia de las estrategias en diferentes mercados.

Resumir

La estrategia en general tiene una fuerte capacidad de seguimiento de tendencias y adaptabilidad. La ventaja central es que utiliza la banda de Bryn para determinar la dirección de la tendencia y el RSI y las condiciones de filtración para asegurar la oportunidad de comprar.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//Donate: 3BMEXvKkuJLobJrcpMm12bKTZoCnojZTjh

//@version=2
strategy(title = "Noro's Wizard Strategy v1.1", shorttitle = "Wizard str 1.1", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 10)

//Settings
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
length = input(40, defval = 40, minval = 1, maxval = 200, title = "BB Period")
usebod = input(false, defval = false, title = "Use Body-Filter")
usecol = input(false, defval = false, title = "Use Color-Filter")
usersi = input(true, defval = true, title = "Use RSI-Filter")
showar = input(false, defval = false, title = "Show Arrows")
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")

//Bollinger
src = low
mult = 2
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
lower = basis - dev
plot(lower, color = lime, linewidth = 3, title="Bottom Line")

//Fast RSI Filter
fastup = rma(max(change(close), 0), 7)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7)
rsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
rsif = rsi < 30 or usersi == false

//Body Filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 2 or usebod == false

//Signals
up1 = low < lower and (close < open or usecol == false) and body and rsif
exit = close > open and nbody > abody / 2

//Arrows
needar = up1 and showar
plotarrow(needar ? 1 : na)

//Trading
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]

if up1
    if strategy.position_size < 0
        strategy.close_all()
        
    strategy.entry("Long", strategy.long, lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
    
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
    strategy.close_all()