Estrategia de negociación multitemporal de IGKEIT basada en la amplitud promedio de la trayectoria


Fecha de creación: 2023-11-24 17:29:39 Última modificación: 2023-11-24 17:29:39
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Estrategia de negociación multitemporal de IGKEIT basada en la amplitud promedio de la trayectoria

Descripción general

Esta estrategia se llama estrategia de comercio de trill de trill multi-temporal basado en el impulso promedio de la trayectoria. Su idea principal es construir una señal de comercio basada en el impulso promedio entre la trill y el precio mediante la introducción de una partícula que se ajuste a la trayectoria del precio.

Principio de estrategia

La estrategia comienza por definir una partícula que se ajusta a la trayectoria de los precios. La partícula está influenciada por la gravedad y la inercia, y su trayectoria de movimiento oscila alrededor de los precios. Luego se calcula la distancia de desviación promedio entre la partícula y el precio y se construye una trayectoria ascendente y descendente.

Concretamente, la fórmula de la posición de la partícula definida en la estrategia es:

pos:=if pos<close 
     nz(pos[1])+grav+traj  
else 
     nz(pos[1])-(grav)+traj

Aquí mismo.gravEl punto de gravedad, que hace que las partículas se acerquen al precio;trajRepresentan los elementos inerciales que mantienen la tendencia de movimiento de las partículas. Estas dos combinaciones hacen que las partículas oscilen alrededor del precio.

Y luego se calcula la distancia media entre el precio y las partículas.avgdistEl objetivo es construir una vía ascendente y descendente:

bbl=pos-sma(avgdist,varb) 
bbh=pos+sma(avgdist,varb)

Por último, cuando el precio es mayor que el de la vía, hay que hacer más, y cuando es menor que el de la vía, hay que hacer menos.

Ventajas estratégicas

En comparación con las estrategias tradicionales de medias móviles, esta estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. El uso de las trayectorias de las partículas para simular mejor las fluctuaciones de los precios.
  2. La órbita ascendente y descendente se ajusta de forma autónoma en función de la amplitud promedio histórica, lo que ayuda a capturar las rupturas.
  3. Diseño de múltiples marcos de tiempo, para cambiar entre marcos de tiempo altos y bajos, capturando más oportunidades de negociación.

Riesgo estratégico

La estrategia también tiene sus riesgos:

  1. La configuración incorrecta de los parámetros de movimiento de partículas puede causar falsas señales o señales perdidas;
  2. La señal puede entrar en conflicto al cambiar entre varios marcos de tiempo.
  3. La ruptura de la señal de la órbita ascendente y descendente puede aumentar el riesgo de deterioro.

Las medidas de gestión de riesgos correspondientes incluyen: optimización de los parámetros para reducir las señales falsas, definición de un marco de tiempo claro para elegir las reglas, la configuración de la posición de parada adecuada, etc.

Dirección de optimización de la estrategia

Esta estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

  1. Optimizar los parámetros relacionados con el movimiento de partículas para ajustar la trayectoria de los precios.
  2. Aumentar el número de capas en el marco de tiempo para confirmar la señal en un marco de tiempo más avanzado;
  3. La inclusión de un indicador de fluctuación para evitar que se produzca una señal cuando el mercado fluctúa fuertemente;
  4. Optimización de las estrategias de stop loss y reducción de las pérdidas individuales.

Resumir

Esta estrategia mejora la estrategia de las medias móviles mediante la introducción de la adaptación de la trayectoria de los precios, con características como la adaptación de los parámetros, el marco de tiempo múltiple y la optimización de la pérdida. La clave está en encontrar las ecuaciones de movimiento de partículas adecuadas para simular los precios. Aunque aún se necesita más prueba y optimización, las ideas básicas son viables y merecen un estudio adicional.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-11-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//2 revert
strategy("Jomy's Gyroscopic Bands",precision=8,commission_value=.03,overlay=true,initial_capital =10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100,  pyramiding=0)//,calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=false) 
leverage=input(1,"leverage")
a=0
a:= if volume > -1
    nz(a[1])+1
else
    nz(a)
    
vara=input(4.0,"variable a (10 to the power of __ ",step=.5)
vara:=pow(10,vara)
varb=input(12,"variable b")
pos=0.0
pos:=if a<=5
    close
else
    nz(pos[1])
grav=1/sqrt((close*close))*vara
traj=0.0
traj:=(nz(close[1])-nz(close[2])+nz(traj[1])*varb)/(varb+1)
pos:=if pos<close
    nz(pos[1])+grav+traj
else
    nz(pos[1])-(grav)+traj

plot(pos,color=color.white)
plot(close)

avgdist=abs(close-pos)
bbl=pos-sma(avgdist,varb)
bbh=pos+sma(avgdist,varb)

plbbh=plot(bbh,color=color.red)
plbbl=plot(bbl,color=color.red)

long = close>pos
short = close<pos

fill(plbbh,plbbl,color=long?color.lime:color.red)
//bgcolor(close>bbh?color.lime:close<bbl?color.red:na,transp=90)

strategy.entry("Long1",strategy.long,when=long,qty=(strategy.equity*leverage/open)) 
strategy.close("Long1",when=not long)
strategy.entry("Short1",strategy.short,when=short,qty=(strategy.equity*leverage/open)) 
strategy.close("Short1",when=not short)


//plot(strategy.equity,color=color.lime,linewidth=4)