
Las estrategias de volatilidad de las medias móviles ponderadas dinámicas son estrategias de negociación que se aplican a mercados altamente volátiles como las criptomonedas. La estrategia utiliza medias móviles rápidas y lentas para realizar juicios de volatilidad, se une a un mecanismo de aumento de peso dinámico para aumentar la sensibilidad, y también utiliza filtros EMA y color rendimiento para identificar el estado de la tendencia. La idea central es capturar cambios de precios a corto plazo para obtener ganancias adicionales.
La estrategia se compone de tres partes: la variable de Boole, el indicador y la lógica de entrada. La parte de indicadores contiene la EMA de 30 días, la SMA rápida de 5 días y la SMA lenta de 10 días. La estrategia de entrada se juzga como un SMA rápido que atraviesa el SMA lento y hace más, y baja para hacer vacío.
La parte de coloración se realiza mediante la configuración del color de fondo de la identificación de la posición en blanco y negro. Cuando el SMA se produce de forma rápida y lenta, se identifica como una tendencia ascendente y se colorea; la horquilla muerta se identifica como una tendencia descendente y se colorea.
La mayor ventaja de esta estrategia es su capacidad de captura a corto plazo. La selección rápida de los parámetros SMA solo en la línea de 5 días permite capturar los cambios en los precios de manera eficiente. La inclusión de las ondas de filtración EMA filtra eficazmente el ajuste de la oscilación.
En comparación con una sola estrategia de EMA o SMA, la estrategia combina varios indicadores técnicos para formar una cartera de operaciones. Las señales de reconocimiento de SMA complementan rápidamente, la EMA proporciona un juicio de tendencias que hace que la estrategia sea más flexible. La coloración también hace que la estrategia forme una interfaz intuitiva y fácil de leer, y la operación sea más clara.
El principal riesgo de esta estrategia es que la configuración de los parámetros SMA rápidos es demasiado sensible y puede generar una gran cantidad de falsas señales. En este momento, se debe elevar adecuadamente el valor del ciclo SMA para reducir la tasa de falsos informes.
Además, en situaciones de crisis, la tendencia de la EMA es más débil. En este caso, se puede considerar la adición de indicadores auxiliares como el canal BOLL.
La estrategia también se enfrenta a grandes pérdidas cuando se enfrenta a un gran evento de cigüeñas negras. Esto requiere la configuración de un umbral de riesgo de control de pérdidas de parada.
La estrategia se puede optimizar en las siguientes dimensiones:
La inclusión de SMAs de adaptación permite que los valores de los ciclos SMA cambien de forma dinámica en función de la volatilidad del mercado y el número de transacciones, lo que mejora la estabilidad de la estrategia.
Establezca una estrategia de optimización de la cantidad de repeticiones de ganancias, es decir, establezca la cantidad de ganancias para lograr el crecimiento del índice.
Introducción de modelos de aprendizaje automático para determinar el momento de comprar y vender. Recopilación de datos históricos y modelos de entrenamiento para ayudar a determinar la dirección de los cambios futuros en los precios.
La estrategia de media móvil de peso dinámico utiliza un diseño de SMA rápido y lento para capturar precios a corto plazo. Introduce EMA para juzgar la tendencia y lo complementa con un colorido que refleja visualmente el estado de vacío. En comparación con la estrategia tradicional, su diseño flexible lo hace más adecuado para mercados de alta volatilidad como las criptomonedas.
/*backtest
start: 2022-12-14 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Estrategia Mejorada para Criptomonedas", overlay=true)
// Variables de estrategia
var bool longCondition = na
var bool shortCondition = na
// Indicadores
emaValue = ta.ema(close, 30)
smaFast = ta.sma(close, 5) // Período más corto para mayor sensibilidad
smaSlow = ta.sma(close, 10) // Período más corto para mayor sensibilidad
// Lógica de la estrategia mejorada
longCondition := ta.crossover(smaFast, smaSlow) and close > emaValue
shortCondition := ta.crossunder(smaFast, smaSlow) and close < emaValue
// Entradas de estrategia
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Sombreado para tendencia alcista (verde)
bgcolor(longCondition ? color.new(color.green, 90) : na, title="Tendencia Alcista")
// Sombreado para tendencia bajista (rojo)
bgcolor(shortCondition ? color.new(color.red, 90) : na, title="Tendencia Bajista")
// Otros indicadores o filtros pueden ser agregados aquí
// Visualización de indicadores originales
plotColor = close > open ? color.green : color.red
plot(emaValue, color=plotColor, linewidth=2, title="EMA (30)")
value = 10 * open / close
plotColor2 = close == open ? color.orange : color.blue
plot(value, color=plotColor2, linewidth=2, title="Valor Relativo")
// Visualización de medias móviles
plot(smaFast, color=color.blue, title="SMA Rápida (5)", linewidth=2)
plot(smaSlow, color=color.red, title="SMA Lenta (10)", linewidth=2)