Super Tendencia LSMA Estrategia a largo plazo

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-18 10:43:14
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Resumen general

La Super Trend LSMA Long Strategy es una estrategia larga que combina el indicador de Super Trend con el promedio móvil de LSMA. Es adecuada para mercados de tendencias a largo plazo como acciones y criptomonedas, y funciona mejor bajo marcos de tiempo más grandes.

Estrategia lógica

Las reglas de negociación de esta estrategia son las siguientes:

Cuando el indicador de Super Tendencia dé una señal larga y el precio de cierre esté por encima de la media móvil de LSMA, vaya largo.

Cuando el indicador de Super Tendencia dé una señal corta, cierre la posición larga.

Es decir, la súper tendencia se utiliza para determinar la dirección general de la tendencia, mientras que la LSMA se utiliza para determinar puntos de entrada específicos.

Análisis de ventajas

Esta estrategia combina el seguimiento de tendencias con promedios móviles. Puede capturar la tendencia grande y utilizar el promedio móvil para filtrar señales falsas, evitando así quedar atrapados.

Además, la Super Tendencia en sí tiene cierto retraso. Combinado con la función de suavizado de LSMA, puede filtrar eficazmente el ruido del mercado y evitar ser engañado por falsas rupturas.

Análisis de riesgos

El mayor riesgo de esta estrategia es la incapacidad de determinar con precisión los puntos de reversión de la tendencia. Debido al retraso de Super Trend y LSMA, las pérdidas pueden magnificarse cuando la tendencia cambia.

Además, la configuración de parámetros también afecta el rendimiento de la estrategia. Si los parámetros de ATR o los parámetros de factores se establecen incorrectamente, la efectividad de Super Trend se verá comprometida. Si el período de LSMA se establece demasiado corto, el efecto de filtrado será pobre y será vulnerable al ruido. Por lo tanto, la optimización de parámetros es crucial.

Direcciones de optimización

Esta estrategia puede optimizarse en los siguientes aspectos:

Utilice algoritmos de aprendizaje automático para optimizar automáticamente los parámetros para adaptarse mejor a diferentes entornos de mercado.
Mecanismos de liquidación obligatoria cuando las pérdidas alcanzan un nivel de stop loss preestablecido.
Añadir módulo de gestión de posiciones: aumentar las posiciones cuando se forman tendencias importantes y reducir las posiciones cuando las tendencias terminan.
Añadir más indicadores de filtrado, como indicadores de volatilidad, indicadores de volumen, etc., para evitar los riesgos de reversión de tendencia.
Utilice modelos de aprendizaje profundo en lugar de la simple Super Tendencia para juzgar las tendencias, haciendo la determinación de tendencias más inteligente.

Conclusión

La Super Trend LSMA Long Strategy integra las ventajas de los indicadores de seguimiento de tendencias e indicadores de promedios móviles. Puede captar el panorama general durante períodos de tiempo más largos y utilizar promedios móviles para filtrar el ruido. Con la optimización de parámetros, mecanismos de stop loss, módulos de control de riesgos más fuertes, la rentabilidad y las capacidades de control de riesgos de esta estrategia pueden mejorarse aún más, por lo que es una estrategia cuantitativa muy práctica.

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "Supertrend LSMA long Strategy", overlay = true,  pyramiding=1,initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1)


atrPeriod = input(14, "ATR Length")
factor = input(3, "Factor")

//Time
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

//LSMA
lengthx = input(title="Length LSMA", type=input.integer, defval=101)
offset = 0//input(title="Offset", type=input.integer, defval=0)
src = input(close, title="Source")
lsma = linreg(src, lengthx, offset)



[_, direction] = supertrend(factor, atrPeriod)

if(time_cond)
    if change(direction) < 0 and close > lsma
        strategy.entry("long", strategy.long)
    
    if change(direction) > 0 //and close < lsma
        strategy.close("long")
        //strategy.entry("short", strategy.short)

//strategy.close("long",when=close<lsma)
//strategy.close("short",when=change(direction) < 0 )

    
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

Más.