Estrategia comercial de reversión a la media con doble cambio de Qiming


Fecha de creación: 2023-12-15 16:51:23 Última modificación: 2023-12-15 16:51:23
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Estrategia comercial de reversión a la media con doble cambio de Qiming

Descripción general

La estrategia de HYE Mean Reversion SMA es una estrategia de negociación de reversión de la media que utiliza una media móvil simple y un indicador relativamente fuerte. La estrategia utiliza una estrategia de negociación de corta línea cuando el precio se desvía de la media móvil por un cierto margen y se combina con la señal de filtración del indicador RSI para generar señales de compra y venta.

Principio de estrategia

La estrategia se basa principalmente en las siguientes reglas:

  1. Cuando el promedio móvil simple de 2 períodos cae un 3% con respecto al promedio móvil simple de 5 períodos, se considera que el precio de las acciones se desvía del promedio, lo que genera una señal de compra;

  2. Cuando el promedio móvil simple de período 2 atraviesa el promedio móvil simple de período 5, se considera el promedio de retorno del precio y genera una señal de venta;

  3. Combinando las medias móviles del índice RSI de 5 períodos, sólo se produce una señal de compra cuando el RSI está por debajo de 30 y una señal de venta cuando el RSI está por encima de 70, evitando así operaciones innecesarias.

La idea principal de esta estrategia es aprovechar las fluctuaciones de los precios en el corto plazo para capturar oportunidades de retorno a la media. Comprar cuando los precios bajan un cierto margen y vender cuando los precios vuelven a estar cerca de la media, para obtener ganancias.

Análisis de las ventajas estratégicas

La estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. Las operaciones son simples, fáciles de implementar y el costo de la vigilancia es bajo.

  2. Utilizando las características de la desviación de los precios de las medias móviles para capturar las oportunidades de regreso a las medias de las líneas cortas, el historial de retroceso es bueno.

  3. Los indicadores RSI filtran el ruido de las operaciones para evitar que las alzas y las caídas los sigan.

  4. La flexibilidad de los parámetros para adaptarse a diferentes entornos del mercado;

  5. Se puede hacer solo más, solo a corto plazo o en dos direcciones, para satisfacer diferentes preferencias.

Análisis de riesgos

La estrategia también tiene sus riesgos:

  1. Las operaciones de reversión dependen de la capacidad de los precios de retroceder a la media, con un alto riesgo de pérdidas si ocurren cambios drásticos en los precios;

  2. La configuración incorrecta de los parámetros puede ocasionar operaciones excesivamente frecuentes o oportunidades perdidas.

  3. La estrategia tiene una mayor correlación con el mercado, y es menos eficiente en mercados horizontales y oscilantes.

Respuesta:

  1. Establecer de manera razonable los límites de pérdidas y controlar las pérdidas individuales;

  2. Optimización progresiva de los parámetros para evaluar el ratio de retiro de ganancias.

  3. Adaptabilidad en combinación con estrategias de mejora del índice de acciones.

Dirección de optimización

La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

  1. Prueba diferentes combinaciones de medias móviles para encontrar el parámetro óptimo.

  2. En este contexto, la estrategia de la red social es la de buscar soluciones para el problema de la pobreza y la exclusión social.

  3. Aumentar el mecanismo de suspensión de pérdidas y reducir el máximo retiro de la estrategia;

  4. En la actualidad, el gobierno de la República Democrática del Congo está trabajando para mejorar las reglas de compra y venta y mejorar los factores de rentabilidad.

  5. La creación de parámetros adaptativos en combinación con la tecnología de aprendizaje automático.

Resumir

La estrategia de comercio de retorno de la media de doble desviación es una estrategia de retorno de la media corta simple y práctica. Utiliza la desviación de los precios con respecto a las medias móviles para generar señales de negociación, mientras que filtra el ruido con el indicador RSI y tiene un excelente rendimiento en la retroalimentación. La estrategia es simple de operar, fácil de implementar y puede ajustar los parámetros según el entorno del mercado.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version=4

strategy("HYE Mean Reversion SMA [Strategy]", overlay = true )
  
//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close)
tradeDirection = input(title="Trade Direction", type=input.string,
     options=["Long Only", "Short Only", "Both"], defval="Long Only") 
smallMAPeriod = input(title = "Small Moving Average", defval = 2)
bigMAPeriod = input(title = "Big Moving Average", defval = 5)
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 3)
percentAboveToSell = input(title = "Percent above to sell %", defval = 3)
rsiPeriod = input(title = "Rsi Period", defval = 2)
rsiLevelforBuy = input(title = "Maximum Rsi Level for Buy", defval = 30)
rsiLevelforSell = input(title = "Minimum Rsi Level for Sell", defval = 70)
     
longOK  = (tradeDirection == "Long Only") or (tradeDirection == "Both")
shortOK = (tradeDirection == "Short Only") or (tradeDirection == "Both")

// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
     defval=2020, minval=1800, maxval=2100)

endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
     defval=31, minval=1, maxval=31)
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
     defval=12, minval=1, maxval=12)
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
     defval=2021, minval=1800, maxval=2100)
     
inDateRange = true

//Strategy calculation 
rsiValue = rsi(source, rsiPeriod)
rsiEMA   = ema(rsiValue, 5)
smallMA = sma(source, smallMAPeriod)
bigMA =  sma(source, bigMAPeriod) 
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]
sellMA = ((100 + percentAboveToSell) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]

if(crossunder(smallMA, buyMA) and rsiEMA < rsiLevelforBuy and inDateRange and longOK)
    strategy.entry("BUY", strategy.long) 

if(crossover(smallMA, bigMA) or not inDateRange)
    strategy.close("BUY")

if(crossover(smallMA, sellMA) and rsiEMA > rsiLevelforSell and inDateRange and shortOK)
    strategy.entry("SELL", strategy.short)

if(crossunder(smallMA, bigMA) or not inDateRange)
    strategy.close("SELL")