Estrategia de impulso de doble SMA
ChaoZhang
Descripción general
La estrategia de doble SMA es una estrategia de negociación basada en el análisis técnico que genera señales de compra y venta basadas en dos indicadores de media móvil simple (SMA). Su objetivo es capturar los movimientos de precios a corto y medio plazo de las acciones.
Lógica de estrategia
La estrategia utiliza dos indicadores SMA, es decir, ventanas de tiempo corto y largo - SMA rápido (duración de 9 ciclos) y SMA lento (duración de 45 ciclos).
Cuando el precio de cierre de una acción supera la media de los SMA rápidos y los SMA lentos, se inicia una tendencia alcista, en la que la estrategia genera una señal de compra/venta y se entra en una posición de más de un lado.
Cuando el precio cae por debajo de la línea media de dos SMA, indica que comienza una tendencia a la baja, en este momento la estrategia genera una señal de salida / venta y entra en una posición de salida.
El nivel de stop loss está configurado dinámicamente como el máximo del día anterior (por operaciones en blanco) y el mínimo del día anterior (por operaciones en blanco).
Análisis de las ventajas
Las principales ventajas de esta estrategia son:
- Combinando el uso de SMA a corto y largo plazo para capturar las nuevas tendencias a medio plazo
- La colocación de un Stop Loss Adaptable reduce el riesgo y mantiene las ganancias en funcionamiento
- Es fácil de entender y de aplicar.
- Destacado en las tendencias
Sin embargo, como ocurre con todas las estrategias de análisis técnico, las señales son frecuentemente erróneas en situaciones de estrés. Se puede corroborar y mejorar mediante la adición de otros indicadores como el RSI.
Análisis de riesgos
Los principales riesgos de esta estrategia son:
Susceptible a los efectos de la oscilación y de las señales erróneas: dependiendo solo de la intersección SMA, puede haber señales arbitrarias en situaciones de corrección o oscilación, lo que conlleva costos de negociación innecesarios. Esto puede mitigarse combinando con otros indicadores como el RSI.
vulnerable to sudden trend reversals: Una reversión rápida después de la entrada en el mercado puede romper rápidamente los límites de pérdida. Se puede reducir este riesgo optimizando la longitud del SMA o agregando otros filtros.
Optimización de parámetros con riesgo de exceso de ajuste: la optimización generalizada de la longitud SMA y otros parámetros puede conducir a un mal rendimiento del disco físico. Se requiere una revisión sólida a largo plazo.
Dirección de optimización
La estrategia puede ser reforzada con las siguientes acciones:
- Añadir otros indicadores como el RSI para una confirmación adicional para mejorar la precisión de la señal
- Mejor adaptación a las fluctuaciones del mercado con métodos de pérdidas dinámicas como ATR o suspensión de pérdidas
- Optimización de la longitud de los SMA en función de la volatilidad histórica y el rango de tiempo de negociación de las diferentes acciones
- Adición de reglas razonables de gestión de fondos y gestión de posiciones para maximizar los rendimientos y limitar las retiradas
Resumir
En resumen, la estrategia de dinámica de doble SMA ofrece una manera de capturar directamente las tendencias a corto y medio plazo. Aunque su método es muy básico, la adición de filtros adicionales, el deterioro dinámico y la optimización cautelosa pueden ayudar a mejorar su rendimiento de ajuste al riesgo.
/*backtest
start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SMA Crossover Strategy", overlay=true)
// Input parameters
fast_length = input(9, title="Fast SMA Length")
slow_length = input(45, title="Slow SMA Length")
// Calculate moving averages
fast_sma = ta.sma(close, fast_length)
slow_sma = ta.sma(close, slow_length)
// Buy condition
buy_condition = ta.crossover(close, fast_sma) and ta.crossover(close, slow_sma)
// Sell condition
sell_condition = ta.crossunder(close, fast_sma) and ta.crossunder(close, slow_sma)
// Calculate stop loss levels
prev_low = request.security(syminfo.tickerid, "1D", low[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
prev_high = request.security(syminfo.tickerid, "1D", high[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
// Plot signals on the chart
plotshape(buy_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(sell_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)
// Strategy exit conditions
long_stop_loss = sell_condition ? prev_low : na
short_stop_loss = buy_condition ? prev_high : na
strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", when=sell_condition, stop=long_stop_loss)
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", when=buy_condition, stop=short_stop_loss)
strategy.entry("Long", strategy.long, when=buy_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=sell_condition)