Estrategia de ruptura oscilatoria basada en la media móvil


Fecha de creación: 2024-01-23 15:13:31 Última modificación: 2024-01-23 15:13:31
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Estrategia de ruptura oscilatoria basada en la media móvil

Descripción general

Esta estrategia se llama estrategia de ruptura de la oscilación basada en la línea media. La estrategia se realiza a largo y corto plazo mediante el cálculo de las medias móviles de los diferentes períodos de los precios para determinar si los precios rompen la línea media crítica.

Principio de estrategia

Esta estrategia se basa principalmente en la teoría de la línea media. Los promedios móviles son una herramienta de análisis comúnmente utilizada en el análisis técnico, que filtra los datos de precios para filtrar el ruido de las fluctuaciones de precios a corto plazo y refleja la dirección de la tendencia principal de los precios. Los promedios móviles rápidos reflejan la tendencia a corto plazo de los precios, mientras que los promedios móviles lentos reflejan la tendencia a largo plazo de los precios.

Esta estrategia utiliza este principio para establecer un promedio de EMA de dos parámetros diferentes, uno de corto período como línea rápida y otro de largo período como línea lenta. La estrategia establece el cálculo del promedio de EMA de 9 y 26 de longitud como línea de conversión y línea de referencia respectivamente.

De esta manera, la estrategia determina los posibles puntos de reversión de los precios a través de brechas rápidas en los EMA para capturar oportunidades de tendencia a corto plazo de los precios.

Análisis de las ventajas estratégicas

  • El uso de indicadores de la teoría de la media para determinar el punto de reversión de los precios es relativamente confiable
  • Implementación basada en indicadores sencillos y fáciles de entender
  • Los parámetros se pueden ajustar con flexibilidad y se pueden optimizar para diferentes tipos de parámetros
  • Se puede configurar para abrir posiciones solo en horas de negociación específicas, evitando el riesgo nocturno
  • Buscar puntos de entrada más claros para aumentar las probabilidades de ganar

Análisis de riesgos y soluciones

  • El riesgo de que se produzcan pequeñas pérdidas y reincidencias en el comercio

Disminución de la amplitud de los estancamientos, según corresponda, para entrar en juego una vez que se haya determinado la señal de reversión

  • Para las acciones de baja circulación, que son propensas a saltos o precios diferenciados

Se puede optimizar los parámetros, ajustar los parámetros de ciclo medíocre y realizar transacciones con los parámetros optimizados riz

  • Las señales falsas son más fáciles de detectar en situaciones de grandes movimientos.

Se puede combinar con otros indicadores para determinar una señal clara

  • La capacidad de juzgar situaciones complejas basándose solo en un simple promedio

Pueden introducirse otros indicadores de tipo estructural para tomar decisiones estratégicas en puntos clave

Dirección de optimización

La estrategia puede ser optimizada en las siguientes direcciones:

  1. Aumentar el mecanismo de gestión de las posiciones y reducir el riesgo de la escala de la unidad de control de las posiciones

  2. Aumentar los mecanismos de suspensión de pérdidas y controlar las pérdidas individuales

  3. La introducción de indicadores de volumen de transacciones y de transacciones en combinación para evitar falsas rupturas en los precios

  4. Aumentar la predicción de modelos y el uso de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de una posible reversión de los precios y mejorar la eficacia de las decisiones

  5. Usar métodos como el aprendizaje profundo para simular la toma de decisiones de los operadores profesionales, seleccionar señales de negociación en puntos con una alta probabilidad de reversión

Resumir

Esta estrategia es una estrategia de reversión a corto plazo basada en un criterio de medición uniforme. La configuración de parámetros personalizables le brinda una buena flexibilidad. Aunque solo se utiliza un indicador simple, se puede adaptar al entorno del mercado con un ajuste de parámetros.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-01-16 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Juiced Ichimoku Strat", overlay=true)

USE_TRADESESSION = input(title='Use Trading Session?', type=bool, defval=true)
trade_session = input(title='Trade Session:', defval='0800-1600', confirm=false)
istradingsession = not USE_TRADESESSION ? false : not na(time('1', trade_session))
bgcolor(istradingsession?gray:na)

varLo = input(title="Fast (Conversion) Line",  defval=9, minval=1, maxval=99999)
varHi = input(title="Slow (Base) Line",  defval=26, minval=1, maxval=99999)
emafreq = input(title="Ema on price frequency",  defval=2, minval=1, maxval=99999)

a = lowest(varLo)
b = highest(varLo)
c = (a + b ) / 2

d = lowest(varHi)
e = highest(varHi)
f = (d + e) / 2

//g = ((c + f) / 2)[varHi]
//h = ((highest(varHi * 2) + lowest(varHi * 2)) / 2)[varHi]

z = ema(close, emafreq)

bgcolor(z > c and z > f ? green : z < c and z < f ? red : yellow, transp=70)
plot(z, title="ema on Price", color=black)
plot(c, title="Fast (Conversion) Line", color=green)
plot(f, title="Slow (Base) Line", color=red)

long = z > c and z > f and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
short = z < c and z < f and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
//exit = z < c and z > f or z > c and z < f

closelong = z < c and z > f or z > c and z < f and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
if (closelong)
    strategy.close("Long")
closeshort = z < c and z > f or z > c and z < f and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
if (closeshort)
    strategy.close("Short")
strategy.entry("long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("short", strategy.short, when=short)