Estrategia de trading de seguimiento de tendencias con promedios móviles


Fecha de creación: 2024-01-05 13:48:07 Última modificación: 2024-01-05 13:48:07
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Estrategia de trading de seguimiento de tendencias con promedios móviles

Descripción general

La estrategia es una estrategia de negociación basada en el seguimiento de la tendencia de las medias móviles. Utiliza las medias móviles de los precios más altos y más bajos establecidos con diferentes parámetros para juzgar la tendencia del mercado y generar la señal de negociación correspondiente en los puntos de inflexión de la tendencia.

Principio de estrategia

La estrategia utiliza promedios móviles simples de precios máximos y mínimos con diferentes parámetros para juzgar la tendencia del mercado. En concreto, crea dos grupos de promedios móviles que se siguen:

  1. Un sistema de medias móviles de seguimiento ascendente compuesto por h1 y l1. H1 es el promedio móvil simple de los precios más altos, que representa la trayectoria de la tendencia del mercado. L1 es la trayectoria inferior, que consiste en h1 menos el valor de ATR.

  2. Un sistema de media móvil de seguimiento a la baja compuesto por h2 y l2. h2 es el promedio móvil simple de los precios más bajos, que representa el tren inferior de la tendencia del mercado; l2 es el tren superior compuesto por h2 más el valor de ATR. Se produce una señal de brecha cuando el precio pasa por debajo de h2; se produce una señal de posición cerrada cuando el precio pasa por encima de l2.

El uso de un sistema de dos vías permite determinar con mayor precisión los puntos de inflexión de la tendencia, filtrando parte del ruido de las operaciones. Al mismo tiempo, los valores de ATR se utilizan para establecer los niveles de stop loss y stop loss, controlando el riesgo-beneficio por unidad.

Análisis de las ventajas

La estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. El uso de un sistema de doble vía para filtrar el ruido permite identificar los puntos de inflexión de tendencias con mayor precisión.
  2. El ATR rastrea dinámicamente las fluctuaciones de los tipos de cambio, lo que permite un control efectivo de los pérdidas de un solo par.
  3. La lógica de la estrategia es simple, clara, fácil de entender y adecuada para los principiantes.
  4. Los parámetros se pueden ajustar con flexibilidad para adaptarse a diferentes entornos de mercado.

Análisis de riesgos

La estrategia también tiene sus riesgos:

  1. La ruptura de las dos vías puede generar una señal de retraso que no capta adecuadamente la oportunidad de una etapa inicial de la tendencia.
  2. Las medias móviles de seguimiento tienen una débil capacidad de reconocimiento de tendencias en forma de curva.
  3. No se tiene en cuenta el impacto de las tarifas de transacción. Las tarifas de transacción pueden ser más altas en las operaciones de alta frecuencia.

Respuesta:

  1. La reducción adecuada de los ciclos de las medias móviles hace que la señal sea más sensible.
  2. Combine otros indicadores como el MACD para determinar el tipo de movimiento y evite el comercio de alta frecuencia en zonas de convulsiones.
  3. Ajustar el tamaño de las posiciones y reducir la frecuencia de las transacciones.

Dirección de optimización

La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

  1. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para optimizar los parámetros y adaptarse al entorno del mercado.
  2. La combinación de los indicadores de volumen de transacciones evita falsas rupturas.
  3. Aumentar las reglas de ajuste de posiciones para que el tamaño de las posiciones se relacione con la intensidad de la tendencia.
  4. Optimización de los mecanismos de detención de pérdidas, el uso de paradas de remolques, etc.

Resumir

La estrategia en su conjunto es una estrategia de seguimiento de tendencias sencilla y práctica, la idea central es identificar los cambios de tendencia y limitar las pérdidas individuales a través del filtro de doble vía y el stop loss dinámico ATR. Tiene un cierto valor real, pero también tiene un gran espacio de optimización. Se puede obtener un mejor efecto mediante la optimización de los parámetros y la combinación de otros indicadores.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-12-05 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("I Like Winners And Love Loosers!", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

highest_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Highest Length")
highest_average = input(10, type=input.integer, minval=1, title="Highest Average Length")

lowest_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Lowest Length")
lowest_average = input(10, type=input.integer, minval=1, title="Lowest Average Length")

atr_length = input(14, type=input.integer, minval=1, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(2, type=input.integer, minval=1, title="ATR Multiplier")
a = atr(atr_length) * atr_multiplier

h1 = sma(highest(high, highest_length), highest_average)
l1 = h1 - a

h2 = sma(lowest(low, lowest_length), lowest_average)
l2 = h2 + a

buy1_signal = crossover(close, h1)
sell1_signal = crossunder(close, l1)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy1_signal)
strategy.close("Buy", when=sell1_signal)

buy2_signal = crossunder(close, h2)
sell2_signal = crossover(close, l2)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=buy2_signal)
strategy.close("Sell", when=sell2_signal)

y1 = plot(h1, title="H1", color=color.green, transp=50, linewidth=2)
y2 = plot(l1, title="L1", color=color.red, transp=50, linewidth=2)
y3 = plot(h2, title="H2", color=color.green, transp=50, linewidth=2)
y4 = plot(l2, title="L2", color=color.red, transp=50, linewidth=2)

fill(y1,y2,color=color.green)
fill(y3,y4,color=color.red)