Estrategia de negociación de promedios móviles dinámicos de doble exponencial

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-02-06 09:38:32
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Resumen general

Esta estrategia se llama Dynamic Dual Exponential Moving Average Trading Strategy. Es una estrategia de negociación cuantitativa basada en el doble promedio móvil exponencial (DEMA). La estrategia calcula la tasa de cambio de precio de las acciones, y luego realiza una suavización exponencial doble tanto en su valor absoluto como en su valor no absoluto, para obtener el True Strength Index (TSI). La estrategia genera señales de compra y venta basadas en la cruz dorada / muerta del valor TSI y su línea de señal.

Principio de la estrategia

El indicador central de esta estrategia es el índice de resistencia verdadera (ITV).

STI = 100 * (PC1 / PC2)

Donde PC1 y PC2 son las dos medias móviles exponenciales de la tasa de cambio de precios y el valor absoluto de la tasa de cambio de precios, respectivamente. La media móvil exponencial dual se calcula aplicando primero una media móvil exponencial con una longitud a la tasa de cambio de precios, y luego aplicando otra media móvil exponencial más corta a la media móvil obtenida. Este suavizado dual puede eliminar mejor la aleatoriedad en la tasa de cambio de precios y mejorar la estabilidad del indicador TSI.

Después de calcular el valor de la ETI, la estrategia también calcula una línea de señal para el valor de la ETI. La línea de señal se define como un promedio móvil exponencial del valor de la ETI durante un cierto período. En la negociación real, la estrategia juzga las tendencias del mercado y genera señales comerciales observando la relación entre el valor de la ETI y su línea de señal. Cuando el valor de la ETI cruza por encima de la línea de señal, es una señal de compra. Cuando el valor de la ETI cruza por debajo de la línea de señal, es una señal de venta.

El código de estrategia establece un capital inicial y una relación de exposición al riesgo como parámetros de entrada. Estos dos parámetros se combinan con el precio actual de la acción para calcular dinámicamente el número de contratos negociados o la exposición al riesgo. Esto puede controlar mejor el riesgo general de toda la estrategia.

Análisis de ventajas

La estrategia dinámica de media móvil exponencial dual tiene varias ventajas:

  1. Utiliza el indicador de la ETI que aplica doble suavización exponencial, por lo que es menos sensible al ruido del mercado y es capaz de generar señales más precisas.

  2. Se basa en el principio comprobado de cruzar un indicador y su línea de señal para generar señales comerciales. Esto elimina muchas señales falsas.

  3. La estrategia ajusta dinámicamente el tamaño de la posición en función del presupuesto de riesgo.

  4. Funciona en plazos diarios y semanales, adecuado tanto para el swing trading como para el trading posicional.

  5. Es fácil de implementar en bots y otros sistemas de negociación debido a la lógica de entrada / salida simple.

  6. No hay demasiados parámetros para ajustar, lo que hace que el sistema sea fácil de optimizar.

Estas ventajas combinadas lo convierten en una estrategia de trading robusta y versátil para los operadores de acciones.

Análisis de riesgos

Si bien la estrategia de negociación de promedio móvil exponencial doble dinámico tiene muchas ventajas, también tiene algunos riesgos inherentes como la mayoría de las estrategias de acciones:

  1. Dado que la ETI y la línea de señalización se basan en datos históricos de precios, siempre existe el riesgo de que las señales sean incorrectas, especialmente en condiciones de mercado volátiles.

  2. Si el mercado oscila alrededor de la línea cero del indicador de la ETI, puede producirse un cambio de posición, lo que puede provocar pérdidas.

  3. Los grandes movimientos de brecha pueden dar lugar al cierre de la estrategia con pérdida, ya que no pudo salir a tiempo.

  4. Si el mercado continúa en una fuerte tendencia, la ETI puede revertir prematuramente la tendencia que resulta en pérdidas de beneficios.

  5. Debido al efecto de apalancamiento, son posibles pérdidas superiores al límite establecido por los parámetros de riesgo.

Sin embargo, estos riesgos pueden mitigarse mediante aspectos como el tamaño de las posiciones, los stop losses y otras técnicas de gestión de riesgos.

Direcciones de optimización

Algunas ideas para optimizar esta estrategia incluyen:

  1. Prueba de diferentes combinaciones de parámetros de suavizado dual para encontrar la combinación que genera las señales comerciales más precisas.

  2. Añadir filtros basados en la volatilidad, el volumen de operaciones u otros indicadores para reducir las señales comerciales innecesarias.

  3. Incorporar una lógica de stop loss, por ejemplo, detenerse cuando el valor de TSI cruza la línea cero, lo que puede reducir las pérdidas innecesarias.

  4. Evaluar el rendimiento de diferentes instrumentos de negociación como índices, materias primas, etc. bajo esta estrategia.

  5. Filtración selectiva de los instrumentos de negociación: por ejemplo, evaluar las métricas de liquidez y volatilidad de los instrumentos y seleccionar aquellos con parámetros de mayor clasificación.

  6. Utilizando métodos de aprendizaje automático como el análisis de avanzada para seleccionar combinaciones óptimas de parámetros.

  7. Emplear múltiples conjuntos de parámetros basados en diferentes regímenes de mercado y cambiar dinámicamente entre ellos. Por ejemplo, parámetros más agresivos durante los mercados alcistas y parámetros conservadores durante los mercados bajistas.

Al probar y optimizar varios aspectos anteriores, existe el potencial de mejorar aún más la estabilidad y la rentabilidad de esta estrategia.

Resumen de las actividades

En resumen, esta estrategia aprovecha las propiedades de suavizado exponencial dual del indicador TSI para diseñar una estrategia de negociación de acciones relativamente estable y confiable. Al ajustar dinámicamente los tamaños de las posiciones, el nivel general de riesgo se puede controlar de manera efectiva. La estrategia combina las ventajas de ser adecuada para la negociación a corto y mediano plazo.

Por supuesto, al igual que la mayoría de las estrategias comerciales cuantitativas, esta estrategia también tiene algunas limitaciones, reflejadas principalmente en su propensión a los efectos de las drásticas fluctuaciones del mercado.


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strategy("TSI STOCKS", shorttitle="TSI", overlay=true)

initialCapital = input(10000, title="Initial Capital")
riskPercent = input(1, title="Risk Percentage") / 100

longLength = input(12, title="Long Length")
shortLength = input(9, title="Short Length")
signalLength = input(12, title="Signal Length")

price = close
pc = ta.change(price)

double_smooth(src, long, short) =>
    first_smooth = ta.ema(src, long)
    ta.ema(first_smooth, short)

double_smoothed_pc = double_smooth(pc, longLength, shortLength)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(math.abs(pc), longLength, shortLength)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
tsi_signal = ta.ema(tsi_value, signalLength)

riskAmount = (initialCapital * riskPercent) / close

if (tsi_value > tsi_signal and tsi_value[1] <= tsi_signal[1])
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (tsi_value < tsi_signal and tsi_value[1] >= tsi_signal[1])
    strategy.close("Long")

plot(tsi_value, title="True Strength Index", color=#2962FF)
plot(tsi_signal, title="Signal", color=#E91E63)
hline(0, title="Zero", color=#787B86)

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