Impulso y estrategia de negociación de volumen

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-19 15:37:16
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Resumen general

Esta estrategia toma decisiones de compra y venta basadas en el indicador de impulso y el indicador de volumen de negociación de las acciones. Compra cuando el impulso ascendente de los precios de las acciones se acelera y el volumen de negociación aumenta, y vende cuando el impulso descendente se acelera y el volumen de negociación aumenta. La estrategia captura el impulso de precios a corto plazo traído por el comportamiento del rebaño del mercado.

Principio de la estrategia

La fuerza y la duración de las tendencias de cambio de precios de las acciones determinan el impulso. Esta estrategia calcula el cambio desde los días anteriores cerca de juzgar el impulso del precio. El impulso es positivo cuando los precios aumentan consecutivamente y negativo cuando los precios caen consecutivamente. La estrategia también combina el indicador de volumen de negociación. Las señales de compra y venta solo se activan cuando el volumen de negociación es significativamente mayor que el promedio móvil de 20 días (por encima del umbral).

Específicamente, la condición de compra es un cruce del indicador de impulso por encima de 0, con un volumen de negociación más de 2 veces el promedio de 20 días. La condición de venta es la opuesta. Después de comprar, el objetivo de ganancia se establece en 0.8 veces el precio de entrada, y el stop loss es 0.5 veces. El objetivo de ganancia y el stop loss después de vender se invierten en consecuencia.

Ventajas

La mayor ventaja es la captura de tendencias de mercado a corto plazo y el comportamiento del rebaño. Cuando los precios de las acciones muestran aumentos o caídas sostenidos, muchos inversores minoristas e institucionales seguirán el impulso de precios más fuerte para el comercio. Esto crea una tendencia de precios a corto plazo que se refuerza a sí misma. La estrategia genera rendimientos excedentes al aprovechar dicha psicología del mercado.

Los riesgos

En primer lugar, las fluctuaciones de precios a corto plazo son impredecibles. Existen riesgos de reversiones bruscas debido a eventos repentinos, que no se pueden evitar completamente a pesar de las pérdidas de parada. En segundo lugar, la calidad de los datos de los volúmenes de negociación varía. La posibilidad de manipulación no se puede descartar completamente, lo que distorsiona las señales comerciales. En tercer lugar, el simple análisis de precios y volúmenes no puede controlar con precisión las tendencias a corto plazo. Los cambios estructurales importantes del mercado pueden afectar el rendimiento de la estrategia.

Mejoramiento

Se podrían incorporar más fuentes de datos para mejorar la eficacia de la estrategia. Por ejemplo, el volumen de discusiones de acciones relacionadas en las plataformas de redes sociales puede indicar movimientos futuros de precios. Estos datos podrían proporcionar señales de entrada y salida suplementarias. Indicadores fundamentales como la relación P / E y la relación P / B también podrían ayudar a verificar la sostenibilidad del cambio de precios y reducir las operaciones erróneas.

Conclusión

Al capturar los cambios integrados en el impulso de los precios y el volumen de operaciones, esta estrategia juzga las tendencias a corto plazo y el comportamiento del rebaño. Tales grandes datos y estrategias cuantitativas basadas en finanzas conductuales pueden producir mayores retornos esperados que las estrategias tradicionales. Pero los riesgos necesitan reconocimiento y prevención. Los parámetros de entrada requieren una optimización constante para seguir mejorando los resultados comerciales.


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basePeriod: 1h
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//@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)



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