Tendencia siguiendo la estrategia basada en la media móvil del casco y el rango verdadero

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-15 15:26:08
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Resumen general

La idea central de esta estrategia es identificar las direcciones de tendencia del mercado combinando el promedio móvil de Hull y el rango verdadero promedio (ATR), y entrar en posiciones después de que se confirme la dirección de la tendencia. Específicamente, calcula la diferencia entre los promedios móviles de Hull de un determinado período y el período anterior. Cuando la diferencia aumenta, indica una tendencia alcista; cuando la diferencia disminuye, indica una tendencia bajista. Al mismo tiempo, el índice ATR se utiliza para determinar la amplitud.

Estrategia lógica

Esta estrategia se basa principalmente en dos tipos de indicadores: la media móvil del casco y el ATR.

El promedio móvil de Hull es un indicador de seguimiento de tendencias desarrollado por el comerciante estadounidense de futuros Alan Hull. Similar a los promedios móviles, el promedio móvil de Hull tiene una mayor sensibilidad y puede capturar los cambios y tendencias de precios más rápido.

ATR es la abreviatura de Average True Range. Refleja la amplitud de las fluctuaciones diarias de precios. Cuando la volatilidad aumenta, ATR aumenta; cuando la volatilidad disminuye, ATR cae. La estrategia establece parámetros como atrLength y atrSmoothing para controlar el cálculo de ATR. Y ATR se traza en el gráfico como una referencia para las entradas.

Específicamente, la lógica de la estrategia es:

Calcular el MA del casco del período en curso (HullLength) y el MA del casco del período anterior.
Calcule la diferencia: hullDiff = actualHullMA - anteriorHullMA
Cuando hullDiff > 0, indica una tendencia alcista. Cuando hullDiff < 0, indica una tendencia bajista.
Calcular el ATR (atrLength) de un período como referencia de amplitud.
Cuando se identifique una tendencia alcista y ATR > precio > precio de atrLength hace períodos, ir largo.
Utilice el valor positivo/negativo de hullDiff para determinar las señales cercanas.

Análisis de ventajas

Las ventajas de esta estrategia:

Combinando el juicio de tendencia y el índice de volatilidad, puede entrar en posiciones cuando la tendencia de precios es clara y la volatilidad aumenta para evitar cambios en los mercados de rango.
Hull MA responde más rápidamente a los cambios de precios y puede identificar rápidamente nuevas tendencias.
El ATR refleja la volatilidad del mercado y el calor, proporcionando orientación para los tiempos de entrada.
Se pueden optimizar múltiples parámetros ajustables para obtener las mejores combinaciones de parámetros.

Análisis de riesgos

Algunos riesgos de esta estrategia:

Tanto el Hull MA como el ATR no pueden evitar completamente las falsas fugas y, por lo tanto, corre el riesgo de quedar atrapados.
La configuración incorrecta de los parámetros puede conducir a un exceso de negociación o a una sensibilidad insuficiente, lo que socava la eficacia de la estrategia.
No puede manejar acciones de precios violentas como picos bruscos o caídas de manera efectiva.

Soluciones:

Establezca el stop loss adecuado para evitar ser atrapado por falsos breakouts.
Prueba y optimización de parámetros para adaptarse a diferentes entornos de mercado.
Suspenda la estrategia cuando enfrente una volatilidad violenta.

Direcciones de optimización

Todavía hay mucho espacio para la optimización:

Prueba diferentes parámetros de longitud del casco para encontrar los ajustes óptimos para los mercados actuales.
Prueba las combinaciones de períodos ATR para captar mejor el calor del mercado.
Pruebe diferentes métodos de suavizado de ATR para ver cuál funciona mejor.
Optimizar las condiciones de entrada con otros indicadores de volatilidad como Reacción combinada con ATR.
Optimiza el stop loss para evitar quedar atrapado.

Conclusión

Esta estrategia integra la capacidad de seguimiento de tendencia de Hull MA y la capacidad de juicio de calor de ATR. Entra en posiciones cuando se confirma la tendencia y la volatilidad aumenta para filtrar algunas señales inválidas. Se puede lograr una mayor mejora mediante la optimización de parámetros y una mejor gestión de riesgos. En resumen, esta estrategia combina múltiples factores de seguimiento de tendencias y juicio de calor. Cuando los parámetros están ajustados, puede ofrecer buenos resultados.

/*backtest
start: 2024-01-07 00:00:00
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period: 10m
basePeriod: 1m
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*/

//@version=3
//                                                Hull cross and ATR
strategy("Hull cross and ATR", shorttitle="H&ATR", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
keh=input(title="Hull Length",defval=50)
length = input(title="ATR Length", defval=50, minval=1)
smoothing = input(title="ATR Smoothing", defval="RMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])
p=input(ohlc4,title="Price data")
n2ma=2*wma(p,round(keh/2))
nma=wma(p,keh)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(keh))
n2ma1=2*wma(p[1],round(keh/2))
nma1=wma(p[1],keh)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(keh))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
ma_function(source, length) => 
    if smoothing == "RMA"
        rma(p, length)
    else
        if smoothing == "SMA"
            sma(p, length)
        else
            if smoothing == "EMA"
                ema(p, length)
            else
                wma(p, length)
plot(ma_function(tr(true), length), title = "ATR", color=black, transp=50)
closelong = n1<n2
if (closelong)
    strategy.close("buy")
closeshort = n1>n2
if (closeshort)
    strategy.close("sell")
if (ma_function(tr(true), length)<p and p>p[length] and n1>n2)
    strategy.entry("buy", strategy.long, comment="BUY")
if (ma_function(tr(true), length)>p and p<p[length] and n1<n2)
    strategy.entry("sell", strategy.short, comment="SELL")

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