Estrategia del sistema de negociación Pitt Wave


Fecha de creación: 2024-01-25 15:36:16 Última modificación: 2024-01-25 15:36:16
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Estrategia del sistema de negociación Pitt Wave

Una visión general de las estrategias de las ondas de Pit

La estrategia del sistema de negociación de ondas de pit utiliza las medias móviles rápidas y lentas de los precios para construir una señal de negociación y se optimiza aún más en combinación con filtros adicionales y mecanismos de parada. La estrategia está diseñada para capturar tendencias de línea corta en el medio, generando señales de compra y venta al cruzar la media de los precios. El código también incluye mecanismos como filtros de confirmación de ruptura, filtros de entidades de la línea K, filtros ATR y filtros de retroceso para evitar falsas rupturas.

Las estrategias de las ondas de Peter

La estrategia utiliza un promedio móvil rápido (de longitud 9) y un promedio móvil lento (de longitud 22) para construir señales de transacción de un tenedor de oro (que atraviesa la línea lenta en la línea rápida) y un tenedor muerto (que atraviesa la línea lenta por debajo de la línea rápida). Se genera una señal de compra cuando la línea rápida atraviesa la línea lenta desde abajo; se genera una señal de venta cuando la línea rápida atraviesa la línea lenta desde arriba.

Para evitar falsas rupturas producidas por fluctuaciones de precios, el código incluye un mecanismo de filtración adicional. Esto incluye un filtro de entidad de línea K, que requiere que el porcentaje de fluctuación de la entidad de línea K sea mayor al 0.5% para generar una señal; un filtro de retroalimentación para determinar si el precio tiene un retroceso de cierta magnitud cuando se cruzan la línea rápida y la línea de precio para confirmar la tendencia; y un filtro de valores ATR, que requiere un ATR mayor al 0.5 para demostrar que la fluctuación es suficiente para generar una señal.

Después de la generación de la señal, si se activa el filtro de confirmación de ruptura, también se determina si el precio de cierre actual ha roto el precio más alto o el precio más bajo de la línea N-K anterior para confirmar la ruptura. Finalmente, la estrategia bloquea el beneficio a través del mecanismo de stop loss de punto de deslizamiento, que mueve la posición de stop loss en función de un porcentaje del precio promedio de la posición.

Análisis de las ventajas estratégicas del sistema de comercio de ondas de Pete

La estrategia integra las ventajas de las medias móviles y el seguimiento de tendencias, lo que permite identificar de manera efectiva la dirección de las tendencias de precios en las líneas cortas. En comparación con un solo sistema de cruce de medias, la combinación de filtros adicionales puede reducir considerablemente la probabilidad de falsas señales. Las ventajas específicas son las siguientes:

  1. El cruce de líneas medias se combina con el seguimiento de tendencias para evitar ser atrapados en un escenario de movimiento de temblor.

  2. El filtro de retorno y el mecanismo de confirmación de brecha evitan falsos brechas.

  3. Los valores ATR y los filtros de entidades de línea K ayudan a identificar las fluctuaciones reales.

  4. El mecanismo de parada de deslizamiento puede controlar eficazmente las pérdidas individuales.

Análisis de riesgos de la estrategia del sistema de comercio de ondas de Peter

La estrategia enfrenta los siguientes riesgos:

  1. La emergencia de la operación provoca que el stop se golpee. Se puede relajar adecuadamente la distancia de stop.

  2. El tiempo de mantenimiento de la posición es demasiado largo y no se detiene a tiempo. Se puede acortar el ciclo de la línea media.

  3. Durante la calma, las señales de negociación se reducen. Se puede reducir el estándar de filtración adecuadamente.

  4. Optimización incorrecta de los parámetros, lo que lleva a transacciones demasiado frecuentes o menos frecuentes. Se requieren pruebas repetidas de los parámetros.

La estrategia de optimización de las ondas de Pete

La estrategia puede ser optimizada en las siguientes direcciones:

  1. Los parámetros de prueba de acuerdo con las diferentes variedades de transacciones, la optimización del ciclo de la media móvil, etc.

  2. Intentar agregar más indicadores, como las bandas de Brin y el RSI, para determinar la dirección de la tendencia.

  3. Prueba los parámetros del mecanismo de frenado para encontrar la proporción de frenado óptima.

  4. Intentar métodos como el aprendizaje automático para generar automáticamente señales de compra y venta.

  5. Optimización de la lógica de filtración de señales para reducir la probabilidad de falsas señales.

  6. En este caso, la combinación de los diferentes períodos de tiempo permite descubrir más oportunidades de comercio.

Resumen de las estrategias de las ondas de Peter

La combinación de la estrategia del sistema de comercio de ondas de Pit con el uso de métodos como el cruce de medias móviles, el seguimiento de tendencias y el filtrado adicional, construye una estrategia de comercio de medias y cortas que es más estable y confiable. En comparación con un solo indicador técnico, la estrategia reduce significativamente el ruido de las operaciones causado por la oscilación de los precios. El mecanismo de filtrado agregado también evita el riesgo de falsas rupturas.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("9:22 5 MIN 15 MIN BANKNIFTY", overlay=true)

fastLength = input(9, title="Fast MA Length")
slowLength = input(22, title="Slow MA Length")
atrLength = input(14, title="ATR Length")
atrFilter = input(0.5, title="ATR Filter")
trailingStop = input(1.5, title="Trailing Stop Percentage")
pullbackThreshold = input(0.5, title="Pullback Threshold")
minCandleBody = input(0.5, title="Minimum Candle Body Percentage")
breakoutConfirmation = input(true, title="Use Breakout Confirmation")

price = close
mafast = ta.sma(price, fastLength)
maslow = ta.sma(price, slowLength)

atrValue = ta.atr(atrLength)

long_entry = ta.crossover(mafast, maslow) and atrValue > atrFilter
short_entry = ta.crossunder(mafast, maslow) and atrValue > atrFilter

// Pullback Filter
pullbackLong = ta.crossover(price, mafast) and ta.change(price) <= -pullbackThreshold
pullbackShort = ta.crossunder(price, mafast) and ta.change(price) >= pullbackThreshold

// Include pullback condition only if a valid entry signal is present
long_entry := long_entry and (pullbackLong or not ta.crossover(price, mafast))
short_entry := short_entry and (pullbackShort or not ta.crossunder(price, mafast))

// Filter based on candle body size
validLongEntry = long_entry and ta.change(price) > 0 and ta.change(price) >= minCandleBody
validShortEntry = short_entry and ta.change(price) < 0 and ta.change(price) <= -minCandleBody

// Breakout confirmation filter
breakoutLong = breakoutConfirmation ? (close > ta.highest(high, fastLength)[1]) : true
breakoutShort = breakoutConfirmation ? (close < ta.lowest(low, fastLength)[1]) : true

long_entry := validLongEntry and breakoutLong
short_entry := validShortEntry and breakoutShort

if (long_entry)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.close("Short")
    alert("Long trade iniated")
    
if (short_entry)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.close("Long")
    alert("Short trade initated")

// Trailing Stop-Loss
long_stop = strategy.position_avg_price * (1 - trailingStop / 100)
short_stop = strategy.position_avg_price * (1 + trailingStop / 100)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop = long_stop)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop = short_stop)

plot(mafast, color=color.green, linewidth=2, title="Fast MA")
plot(maslow, color=color.red, linewidth=2, title="Slow MA")