Estrategias comerciales basadas en el impulso
ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia toma decisiones de compra y venta basadas en el índice de movimiento y el índice de volumen de transacciones de las acciones. Se compra cuando el precio de las acciones se acelera y aumenta el volumen de transacciones; Se vende cuando el precio de las acciones se acelera y aumenta el volumen de transacciones.
Principio de estrategia
La fuerza y la duración de la tendencia de cambio en el precio de las acciones determinan la dinámica. La estrategia juzga la dinámica de los precios calculando la cantidad de cambio en el precio de las acciones respecto al día anterior. La dinámica es positiva cuando los precios aumentan continuamente; la dinámica es negativa cuando los precios bajan continuamente.
En concreto, las condiciones de compra son 0 en el indicador de volumen y el volumen de transacciones es más del doble del volumen de transacciones promedio de 20 días; las condiciones de venta son 0 en el indicador de volumen y el volumen de transacciones es más del doble del volumen de transacciones promedio de 20 días. El punto de parada después de la compra es de 0,8 veces el precio de compra y el punto de parada es de 0,5 veces el precio de compra; y el punto de parada y el punto de parada después de la venta es el contrario.
Ventajas estratégicas
La mayor ventaja de esta estrategia es que capta las tendencias a corto plazo y el comportamiento masivo del mercado. Cuando los precios de las acciones aumentan o disminuyen continuamente, una gran cantidad de minoristas y instituciones siguen la fuerte energía de los precios de las acciones para negociar. Esto crea tendencias de precios a corto plazo que se refuerzan a sí mismas.
Riesgo estratégico
En primer lugar, las fluctuaciones a corto plazo de los precios de las acciones no se pueden predecir y controlar por completo. Existe el riesgo de que los precios se vuelvan violentos debido a eventos inesperados, en los que el mecanismo de detención de pérdidas no puede evitar por completo las pérdidas. En segundo lugar, la calidad de los datos de volumen de transacciones es desigual.
Dirección de optimización de la estrategia
Se puede considerar la combinación de más fuentes de datos para mejorar la eficacia de la estrategia. Por ejemplo, la introducción de discusiones sobre acciones relevantes en plataformas de Internet como los medios sociales. Cuando hay un aumento significativo de discusiones relevantes sobre una acción, es probable que se prevea un cambio en el precio de las acciones en el futuro. Esto puede servir como una señal de compra y venta auxiliar de la estrategia.
Resumir
Esta estrategia capta los cambios integrales en los indicadores de la dinámica de los precios de las acciones y los indicadores de volumen de transacciones para poder juzgar las tendencias a corto plazo del mercado y el comportamiento de las masas. Esta estrategia de inversión cuantitativa basada en grandes datos y principios de la finanza conductual tiene un rendimiento esperado más alto en comparación con las estrategias de inversión tradicionales.
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start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('Momentum and Volume Bot', overlay=true)
// Define strategy parameters
profit_target_percent = input(0.8, title='Profit Target (%)')
stop_loss_percent = input(0.5, title='Stop Loss (%)')
volume_threshold = input(2, title='Volume Threshold')
// Calculate momentum
momentum = close - close[1]
// Calculate average volume
avg_volume = ta.sma(volume, 20)
// Buy condition
buy_condition = ta.crossover(momentum, 0) and volume > avg_volume * volume_threshold
// Sell condition
sell_condition = ta.crossunder(momentum, 0) and volume > avg_volume * volume_threshold
// Strategy logic
strategy.entry('Buy', strategy.long, when=buy_condition)
strategy.entry('Sell', strategy.short, when=sell_condition)
// Set profit target and stop loss
strategy.exit('Take Profit/Stop Loss', from_entry='Buy', profit=close * profit_target_percent / 100, loss=close * stop_loss_percent / 100)
strategy.exit('Take Profit/Stop Loss', from_entry='Sell', profit=close * profit_target_percent / 100, loss=close * stop_loss_percent / 100)
// Plotting
plotshape(series=buy_condition, title='Buy Signal', color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sell_condition, title='Sell Signal', color=color.new(color.red, 0), style=shape.triangledown, size=size.small)