Estrategia de negociación de convergencia de la dirección del impulso ergótico

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-02-02 10:51:11
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Resumen general

El nombre de esta estrategia es Ergotic Momentum Direction Convergence Trading Strategy. Es una estrategia de negociación cuantitativa diseñada sobre la base del indicador técnico descrito en el libro de William Blau Momentum, Direction and Divergence. Esta estrategia se centra en tres aspectos clave: impulso, dirección y divergencia, mediante el cálculo de indicadores de impulso de precios de las acciones, la determinación de la dirección de la tendencia del mercado y la búsqueda de divergencias entre el precio y los indicadores para detectar oportunidades comerciales.

Estrategia lógica

El indicador central de esta estrategia es la ETI "Ergotica", cuya fórmula de cálculo es la siguiente:

Val1 = 100 * EMA(EMA(EMA(price change, r), s), u)   

Val2 = EMA(EMA(EMA(absolute value of price change, r), s), u))  

Ergotic TSI = If Val2 != 0, Val1/Val2, else 0

donde r, s, u son parámetros de suavizado. Este indicador refleja la relación entre el cambio de precio y el valor absoluto del cambio de precio, que pertenece al indicador del oscilador de impulso. Luego calcula la media móvil EMA de la TSI ergótica como la línea de señal. Ir largo cuando la TSI cruza la línea de señal y ir corto cuando cruza por debajo.

Análisis de ventajas

Las principales ventajas de esta estrategia son las siguientes:

Capacidad de captar las tendencias de cambio de precios
Buen filtrado de las fluctuaciones de precios
Características de divergencia relativamente buenas
Configuración de parámetros flexibles para ajustar el suavizado

Análisis de riesgos

Esta estrategia también presenta algunos riesgos:

Pueden producirse señales erróneas en los puntos de inversión de tendencia
Los parámetros no adecuados pueden perder oportunidades comerciales o aumentar las señales falsas.
Los parámetros deben ajustarse adecuadamente a los diferentes productos y entornos comerciales Los riesgos pueden controlarse optimizando los parámetros, combinando otros indicadores para confirmarlos y estableciendo el stop loss.

Direcciones de optimización

Esta estrategia puede optimizarse en los siguientes aspectos:

Prueba diferentes entradas de precios, como el precio de apertura, cierre, precio medio, etc.
Ajuste r, s, u valores de parámetros para encontrar combinaciones óptimas de parámetros
Añadir otros indicadores o filtros para confirmar más las señales
Establecer puntos de stop loss y mecanismos de salida

Conclusión

Esta estrategia integra consideraciones de cambio de impulso, juicio de tendencia y características de divergencia. Puede capturar eficazmente las oportunidades de tendencia. Con la optimización de parámetros, filtración de señales y métodos de control de riesgos, se puede lograr un buen rendimiento de la estrategia. En general, la estrategia está diseñada razonablemente y vale la pena una mayor investigación y práctica.

/*backtest
start: 2023-01-26 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version = 2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 13/12/2016
// r - Length of first EMA smoothing of 1 day momentum        4
// s - Length of second EMA smoothing of 1 day smoothing      8    
// u- Length of third EMA smoothing of 1 day momentum         6  
// Length of EMA signal line                                  3
// Source of Ergotic TSI                                      Close
//
// This is one of the techniques described by William Blau in his book "Momentum,
// Direction and Divergence" (1995). If you like to learn more, we advise you to 
// read this book. His book focuses on three key aspects of trading: momentum, 
// direction and divergence. Blau, who was an electrical engineer before becoming 
// a trader, thoroughly examines the relationship between price and momentum in 
// step-by-step examples. From this grounding, he then looks at the deficiencies 
// in other oscillators and introduces some innovative techniques, including a 
// fresh twist on Stochastics. On directional issues, he analyzes the intricacies 
// of ADX and offers a unique approach to help define trending and non-trending periods. 
//
// You can use in the xPrice any series: Open, High, Low, Close, HL2, HLC3, OHLC4 and ect...
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Ergotic TSI Strategy Backtest")
r = input(4, minval=1)
s = input(8, minval=1)
u = input(6, minval=1)
SmthLen = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=blue, linestyle=line)
xPrice = close
xPrice1 = xPrice - xPrice[1]
xPrice2 = abs(xPrice - xPrice[1])
xSMA_R = ema(ema(ema(xPrice1,r), s),u)
xSMA_aR = ema(ema(ema(xPrice2, r), s),u)
Val1 = 100 * xSMA_R
Val2 = xSMA_aR
xTSI = iff (Val2 != 0, Val1 / Val2, 0)
xEMA_TSI = ema(xTSI, SmthLen)
pos = iff(xTSI > xEMA_TSI, 1,
	   iff(xTSI < xEMA_TSI, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xTSI, color=green, title="Ergotic TSI")
plot(xEMA_TSI, color=red, title="SigLin")

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