Estrategia de ruptura rígida


Fecha de creación: 2024-01-03 11:34:34 Última modificación: 2024-01-03 11:34:34
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Estrategia de ruptura rígida

Descripción general

Una estrategia de ruptura de la rigidez es una estrategia de ruptura basada en un indicador de rigidez del precio. Para juzgar la rigidez del precio, se calcula el número de veces que el precio de cierre y cierre se sale de la vía en un período determinado. Cuando el indicador de rigidez supera el umbral establecido, se juzga que la situación está a punto de romperse y se realiza una operación de compra; cuando el indicador de rigidez está por debajo del umbral, se juzga que la situación está a punto de retroceder y se realiza una operación de venta.

Principio de estrategia

  1. Calculación de la media y la diferencia estándar: primero se calcula el promedio móvil simple de n ciclos como referencia en la vía de arriba, y luego se calcula el precio de 0,2 veces la diferencia estándar como un amortiguador en la vía de abajo.

  2. Calcula el indicador de rigidez: estadística de la probabilidad de que el precio de cierre sea superior al precio de salida en un período de tiempo m, dividido por el valor de m de 0-100 y el suavizado de la EMA de un período de tiempo n, obteniendo el valor final de rigidez, que representa la probabilidad de que el precio se salga de la vía.

  3. Comparación de la rigidez con el umbral: cuando el indicador de rigidez supera el umbral establecido, indica una mayor probabilidad de ruptura, lo que genera una señal de compra; cuando el indicador de rigidez supera el umbral, indica una menor probabilidad de ruptura, lo que genera una señal de venta.

  4. Entradas y salidas: compra cuando el precio de cierre de la liquidación se eleva, y vende cuando el fracaso de la ruptura comienza a caer. Al mismo tiempo que se hacen varias rupturas, también se puede hacer un ajuste aéreo.

Análisis de las ventajas

  1. Capturar el momento de la ruptura: relativel es más fiable para determinar si la tendencia está a punto de romperse o de revertirse, y así entrar en el campo antes.

  2. Combinación de rebote y rebote: La estrategia utiliza rebote y rebote de los indicadores de rigidez para capturar oportunidades de sobredosis y rebote.

  3. Parámetros flexibles: los usuarios pueden ajustar los parámetros de longitud de la línea media, ciclo de rigidez y devaluación según el mercado para adaptarse a diferentes períodos y características del mercado.

  4. Implementación sencilla: solo se utiliza la comparación de índices de rigidez y devaluación, no hay lógica compleja y la implementación del código es más sencilla.

Análisis de riesgos

  1. Riesgo de fracaso de la ruptura: cuando la rigidez supera la depreciación, no se garantiza que el precio salga de la vía, existe un cierto riesgo de falsa ruptura.

  2. Riesgo del rango de reajuste: No se puede predecir el rango y la ubicación específicos del reajuste al hacer vacío, existe el riesgo de pérdidas excesivas.

  3. Riesgo de optimización de parámetros: los parámetros de referencia no pueden adaptarse completamente a los cambios en el mercado y necesitan ser probados y optimizados constantemente según las circunstancias reales.

  4. Riesgo de operaciones frecuentes: Esta estrategia tiene una alta frecuencia de operaciones, lo que aumenta los costos de las operaciones y la pérdida de puntos de deslizamiento.

Dirección de optimización

  1. Parámetros de optimización: se puede probar la configuración de los parámetros en diferentes mercados para encontrar la combinación óptima de parámetros. Por ejemplo, aumentar la longitud de la línea media para reducir la frecuencia de las transacciones.

  2. Añadir un Stop: Establecer una lógica de Stop razonable para controlar las pérdidas individuales.

  3. Combinación con otros indicadores: Se pueden agregar indicadores como MACD, KD, etc. para determinar el punto de entrada específico, reduciendo la probabilidad de falsas brechas.

  4. Optimización de las condiciones de salida: se pueden establecer condiciones de salida más precisas para determinar las características de la reversión de la tendencia en función de indicadores de tendencia, entre otros.

Resumir

La estrategia de ruptura rígida es más sencilla y práctica en general. Puede determinar con anticipación el momento en que el precio puede romper y retroceder, y tiene cierto valor práctico. Pero también debemos tener en cuenta el problema de las falsas rupturas y el rango de reajuste, para bloquear oportunidades de negociación más precisas mediante la optimización de parámetros y la adición de otros indicadores técnicos.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// Copyright (c) 2020-present, JMOZ (1337.ltd)
// Copyright (c) 2018-present, Alex Orekhov (everget)
// Stiffness Indicator script may be freely distributed under the MIT license.
strategy("Stiffness Strategy", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_value=0.075)


maLength = input(title="Moving Average Length", minval=1, defval=100)
stiffLength = input(title="Stiffness Length", minval=1, defval=60)
stiffSmooth = input(title="Stiffness Smoothing Length", minval=1, defval=3)
threshold = input(title="Threshold", minval=1, defval=90)
highlightThresholdCrossovers = input(title="Highlight Threshold Crossovers ?", type=input.bool, defval=false)


bound = sma(close, maLength) - 0.2 * stdev(close, maLength)
sumAbove = sum(close > bound ? 1 : 0, stiffLength)
stiffness = ema(sumAbove * 100 / stiffLength, stiffSmooth)


long_cond = crossover(stiffness, threshold)
long_close = stiffness > threshold and falling(stiffness, 1)
short_cond = crossunder(stiffness, threshold) or stiffness < threshold and falling(stiffness, 1)
short_close = stiffness < threshold and rising(stiffness, 1)


strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_cond)
strategy.close("Long", when=long_close)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_cond)
strategy.close("Short", when=short_close)


transparent = color.new(color.white, 100)

bgColor = highlightThresholdCrossovers ? stiffness > threshold ? #0ebb23 : color.red : transparent
bgcolor(bgColor, transp=90)

plot(stiffness, title="Stiffness", style=plot.style_histogram, color=#f5c75e, transp=0)
plot(threshold, title="Threshold", color=color.red, transp=0)