Estrategia de divergencia basada en medias móviles


Fecha de creación: 2024-01-24 11:43:41 Última modificación: 2024-01-24 11:43:41
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Estrategia de divergencia basada en medias móviles

Descripción general

La estrategia detecta el desvío entre el precio y el promedio móvil mediante el cálculo de las medias móviles y sus puntos cardinales, como una señal de compra y venta. Se puede aplicar a cualquier indicador de oscilación para encontrar el desvío. Es una herramienta valiosa que se puede usar para realizar retroalimentaciones y operaciones en vivo.

Principio de estrategia

  1. Calcula el promedio móvil de la longitud de Len (MA)
  2. Detección de los puntos bajos (PL) y altos (PH) del eje central de MA
  3. Determina si existe un desvío positivo: un punto bajo de innovación en el precio y un MA sin innovación baja o un MA sin innovación en el precio y un MA sin innovación baja
  4. Determina si existe un desvío inverso: precio alto de innovación y MA alto sin innovación o precio alto sin innovación y MA alto de innovación
  5. Comprar y vender según las circunstancias.

Análisis de las ventajas

  1. Detecta automáticamente las desviaciones entre el precio y la MA para evitar errores de juicio artificiales
  2. Se puede aplicar a cualquier indicador de oscilación, es muy extensible
  3. Se puede utilizar para evaluar la rentabilidad de la estrategia de verificación de retorno
  4. Parámetros configurables para ajustar la sensibilidad y evitar señales erróneas
  5. Ofrece una variedad de desviaciones de tipo para un juicio preciso y completo

Análisis de riesgos

  1. Si el indicador de oscilación está mal configurado, puede generar una gran cantidad de señales erróneas
  2. Se requiere un eje eje eficaz antes de que ocurra, lo que puede provocar una falta de señal.
  3. Los parámetros deben ajustarse adecuadamente para equilibrar la sensibilidad con las señales de error de filtración
  4. Mejor eficacia en combinación con otros factores, menor fiabilidad en solitario

Dirección de optimización

  1. Optimización de los parámetros de las medias móviles para encontrar la mejor combinación de parámetros
  2. Combinación con otros indicadores como el indicador de precios y cantidades para evitar señales erróneas
  3. El aumento de los modelos de aprendizaje automático desvía la credibilidad de los juicios
  4. Aumentar los mecanismos de gestión de riesgos y controlar las pérdidas individuales

Resumir

Esta estrategia puede automatizar los juicios y evitar errores subjetivos mediante la detección de la desviación entre el precio y la media móvil como señal de negociación. Puede aplicarse ampliamente a cualquier indicador de oscilación y tiene una gran escalabilidad.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-12-24 00:00:00
end: 2024-01-12 00:00:00
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/
// © tista 
//https://www.tradingview.com/u/tista/#published-scripts

//@version=4

strategy(title="MA Divergences", format=format.price)

//* Backtesting Period Selector | Component *//
//* https://www.tradingview.com/script/eCC1cvxQ-Backtesting-Period-Selector-Component *//
//* https://www.tradingview.com/u/pbergden/ *//
//* Modifications made *//
testStartYear = input(2021, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)

testStopYear = input(999999, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(9, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(26, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)

testPeriod() => true
/////////////// END - Backtesting Period Selector | Component ///////////////
len = input(title="MA Period", minval=1, defval=14)
src = input(title="MA Source", defval=close)
lbR = input(title="Pivot Lookback Right", defval=5)
lbL = input(title="Pivot Lookback Left", defval=5)
rangeUpper = input(title="Max of Lookback Range", defval=600)
rangeLower = input(title="Min of Lookback Range", defval=2)
plotBull = input(title="Plot Bullish", defval=true)
plotHiddenBull = input(title="Plot Hidden Bullish", defval=true)
plotBear = input(title="Plot Bearish", defval=true)
plotHiddenBear = input(title="Plot Hidden Bearish", defval=true)

bearColor = color.red
bullColor = color.green
hiddenBullColor = color.green
hiddenBearColor = color.red
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)

osc = wma(src, len)

plot(osc, title="MA", linewidth=2, color=color.yellow)

plFound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
phFound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true

_inRange(cond) =>
    bars = barssince(cond == true)
    rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

alertcondition(osc[1] > 100.0 and osc[2] < 100.0, title="MA value crosses over 100.0", message="Check charts for a MA cross over 100.0")
alertcondition(osc[1] < 100.0 and osc[2] > 100.0, title="MA value crosses under 100.0", message="Check charts for a MA cross under 100.0")
alertcondition(osc[1] > -100. and osc[2] < -100.0, title="MA value crosses over -100.0", message="Check charts for a MA cross over -100.0")
alertcondition(osc[1] < -100.0 and osc[2] > -100.0, title="MA value crosses under -100.0", message="Check charts for a MA cross under -100.0")

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish

// Osc: Higher Low
oscHL = osc[lbR] > valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Lower Low
priceLL = low[lbR] < valuewhen(plFound, low[lbR], 1)

bullCond = plotBull and priceLL and oscHL and plFound

plot(
	 plFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bullish",
	 linewidth=2,
	 color=(bullCond ? bullColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 bullCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bullish Label",
	 text=" Bull ",
	 style=shape.labelup,
	 location=location.absolute,
	 color=bullColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

alertcondition(bullCond, title="Regular bullish divergence in MA found", message="Check charts for a regular bullish divergence found with MA")

//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bullish

// Osc: Lower Low
oscLL = osc[lbR] < valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Higher Low
priceHL = low[lbR] > valuewhen(plFound, low[lbR], 1)

hiddenBullCond = plotHiddenBull and priceHL and oscLL and plFound

plot(
	 plFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bullish",
	 linewidth=2,
	 color=(hiddenBullCond ? hiddenBullColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 hiddenBullCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bullish Label",
	 text=" H Bull ",
	 style=shape.labelup,
	 location=location.absolute,
	 color=bullColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

alertcondition(hiddenBullCond, title="Hidden bullish divergence in MA found", message="Check charts for a hidden bullish divergence found with MA")

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish

// Osc: Lower High
oscLH = osc[lbR] < valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Higher High
priceHH = high[lbR] > valuewhen(phFound, high[lbR], 1)

bearCond = plotBear and priceHH and oscLH and phFound

plot(
	 phFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bearish",
	 linewidth=2,
	 color=(bearCond ? bearColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 bearCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bearish Label",
	 text=" Bear ",
	 style=shape.labeldown,
	 location=location.absolute,
	 color=bearColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

alertcondition(bearCond, title="Regular bearish divergence in MA found", message="Check charts for a regular bearish divergence found with MA")

//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bearish

// Osc: Higher High
oscHH = osc[lbR] > valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Lower High
priceLH = high[lbR] < valuewhen(phFound, high[lbR], 1)

hiddenBearCond = plotHiddenBear and priceLH and oscHH and phFound

plot(
	 phFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bearish",
	 linewidth=2,
	 color=(hiddenBearCond ? hiddenBearColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 hiddenBearCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bearish Label",
	 text=" H Bear ",
	 style=shape.labeldown,
	 location=location.absolute,
	 color=bearColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

// Alerts
//alertcondition(bearCond or hiddenBearCond, title='Bear div', message='Bear div')
//alertcondition(bullCond or hiddenBullCond, title='Bull div', message='Bull div')
//alertcondition(bearCond or bullCond, title='Bull or beal div', message='Bull or bear div') 
//alertcondition(hiddenBearCond or hiddenBullCond, title='Bull or beal div', message='Hidden Bull or bear div') 
//alertcondition(hiddenBearCond or hiddenBullCond or bearCond or bullCond, title='Bull or beal div', message='Any Bull or bear div') 

if testPeriod()
    if bullCond or hiddenBullCond
        strategy.entry("Buy", strategy.long)
    if bearCond or hiddenBearCond
        strategy.entry("Sell", strategy.short)