Estrategia de ruptura larga basada en la línea K


Fecha de creación: 2024-01-05 12:37:46 Última modificación: 2024-01-05 12:37:46
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Estrategia de ruptura larga basada en la línea K

Descripción general

Esta estrategia establece reglas simples de juicio de la forma de la línea K para lograr una ruptura de posición larga en la línea de 4 horas de Tesla. La estrategia tiene las ventajas de lograr una simplicidad, claridad lógica y fácil comprensión.

Principio de estrategia

La lógica de juicio central de la estrategia se basa en las siguientes 4 reglas de forma de línea K:

  1. El precio mínimo actual de la línea K es inferior al precio de apertura
  2. El precio mínimo de la línea K actual es inferior al precio mínimo de la línea K anterior
  3. El precio actual de cierre de la línea K es superior al precio de apertura
  4. El precio de cierre de la línea K actual es mayor que el precio de apertura y cierre de la línea K anterior

Cuando se cumplen al mismo tiempo las 4 reglas anteriores, se realiza una operación de apertura de posición multidireccional.

Además, la estrategia también establece un punto de parada y un punto de parada, para realizar operaciones de liquidación cuando el precio desencadena un punto de parada o una condición de parada.

Análisis de las ventajas

La estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. Las reglas de juicio de la línea K son muy simples y directas, fáciles de entender y de practicar.
  2. El precio se basa exclusivamente en la entidad, sin el uso de indicadores técnicos demasiado complejos, y el efecto de la retroalimentación es directo.
  3. La implementación es de código pequeño, de alta eficiencia de funcionamiento y fácil de optimizar y mejorar.
  4. Se pueden ajustar los parámetros, configurar libremente las condiciones de parada de pérdidas y controlar el riesgo.

Análisis de riesgos

Los principales riesgos a tener en cuenta son:

  1. El riesgo de que se produzca un exceso de transacciones con una cantidad fija sin tener en cuenta la gestión de la posición.
  2. Sin un filtro, se podría generar demasiadas transacciones no válidas en situaciones de crisis.
  3. La falta de datos de retroalimentación puede conducir a un fallo en la evaluación de la eficacia de la estrategia.

El riesgo puede reducirse de la siguiente manera:

  1. Se añade el módulo de gestión de posiciones, que ajusta el número de operaciones de forma dinámica según el tamaño de los fondos.
  2. Aumentar las condiciones de filtración de las transacciones para evitar la apertura desordenada de posiciones en el disco oscilante.
  3. Recopilar más datos históricos, ampliar la duración de las respuestas y mejorar la fiabilidad de los resultados.

Dirección de optimización

La estrategia se puede optimizar en las siguientes áreas:

  1. Añadir un módulo de gestión de posiciones para determinar el tamaño de las transacciones en función de la proporción de uso de fondos.
  2. Diseño de un mecanismo de seguimiento anti-daño para lograr una salida flexible.
  3. Se añade un módulo de filtración de transacciones para evitar transacciones no válidas.
  4. Optimización automática de los parámetros mediante métodos de aprendizaje automático.
  5. Apoya el arbitraje de varias variedades.

Resumir

Esta estrategia permite realizar operaciones con múltiples brechas a través de una simple regla de juicio de la forma de la línea K. Aunque hay cierto espacio para mejorar, la simplicidad y la directitud de la estrategia es una estrategia de posición larga muy adecuada para que los principiantes la entiendan y la utilicen. A través de la optimización continua, la estrategia puede ser más eficaz.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © TheQuantScience

//@version=5
strategy("SimpleBarPattern_LongOnly", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, currency = currency.EUR, initial_capital = 1000, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.03)

// Make input options that configure backtest date range
startDate = input.int(title="Start Date",
     defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input.int(title="Start Month",
     defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input.int(title="Start Year",
     defval=2017, minval=1800, maxval=2100)

endDate = input.int(title="End Date",
     defval=8, minval=1, maxval=31)
endMonth = input.int(title="End Month",
     defval=3, minval=1, maxval=12)
endYear = input.int(title="End Year",
     defval=2022, minval=1800, maxval=2100)
     
// Look if the close time of the current bar
// Falls inside the date range
inDateRange = true

// Setting Conditions 
ConditionA = low < open 
ConditionB = low < low[1]
ConditionC = close > open
ConditionD = close > open[1] and close > close[1]

FirstCondition = ConditionA and ConditionB 
SecondCondition = ConditionC and ConditionD
IsLong = FirstCondition and SecondCondition

TakeProfit_long = input(4.00)
StopLoss_long = input(4.00)
Profit = TakeProfit_long*close/100/syminfo.mintick
Loss = StopLoss_long*close/100/syminfo.mintick

EntryCondition = IsLong and inDateRange

// Trade Entry&Exit Condition 
if EntryCondition and strategy.opentrades == 0
    strategy.entry(id = 'Open_Long', direction = strategy.long)
    strategy.exit(id = "Close_Long", from_entry = 'Open_Long', profit = Profit, loss = Loss)