Estrategia comercial de Richard la tortuga
ChaoZhang
Descripción general
La estrategia de comercio de tortugas de Richard es una estrategia de compra y venta basada en la técnica de comercio de tortugas de Richard Dennis. La estrategia utiliza brechas de precios para realizar operaciones de seguimiento de tendencias.
Principio de estrategia
La lógica central de la estrategia de comercio de Richard Seagull se basa en el seguimiento de tendencias para lograr brechas en los precios. En concreto, la estrategia monitoriza al mismo tiempo los máximos de los precios en 20 días._20_day_highest) y el valor mínimo_20_day_lowest). Cuando el precio de cierre actual supera el máximo de 20 días, indica que el precio se rompe hacia arriba, en este momento emite una señal múltiple. Cuando el precio de cierre actual está por debajo del mínimo de 20 días, indica que el precio se rompe hacia abajo, en este momento emite una señal de brecha.
Una vez que se entra en una posición, la estrategia utiliza la amplitud real promedio (ATR) para calcular el punto de parada. Al mismo tiempo, también se sigue el precio más alto y más bajo de 10 días, para realizar un punto de parada.
Ventajas estratégicas
La estrategia de comercio de Richard Seagull tiene las siguientes ventajas:
- El uso de brechas de precios permite el seguimiento automático de la tendencia. Puede identificar automáticamente los giros de tendencia y ajustar la posición a tiempo.
- El mecanismo de detención de pérdidas de ATR, que puede controlar eficazmente las pérdidas individuales.
- El mecanismo de stop loss de punto de deslizamiento puede bloquear parte de las ganancias y reducir la retirada.
- La lógica de la estrategia es simple y clara, fácil de entender y implementar, adecuada para el aprendizaje de los principiantes.
- No hay necesidad de predecir el movimiento del mercado y los cálculos COMPLEJOS, simplemente reglas de comercio.
Riesgo estratégico
La estrategia de Richard Seagull también tiene sus riesgos:
- Las rupturas son fáciles de corregir y a veces producen demasiada frecuencia.
- El ATR y el punto de parada son demasiado estrictos y pueden detenerse prematuramente.
- Se utiliza sólo la información de precios, sin la combinación de otros factores para predecir la continuidad de la tendencia.
- El análisis de los datos corre el riesgo de ser inapropiado, y el disco duro puede no ser efectivo.
Para reducir estos riesgos, se puede considerar optimizar las condiciones de entrada, utilizar más indicadores para predecir tendencias; ajustar los algoritmos de stop loss y reducir la frecuencia de stop loss.
Dirección de optimización de la estrategia
Las estrategias de comercio de Richard’s Turtle se pueden optimizar en las siguientes direcciones:
- Optimización de parámetros, búsqueda de la combinación óptima de parámetros. Se puede ajustar el ciclo de cálculo o probar diferentes multiplicadores de ATR.
- Utiliza más indicadores o algoritmos de aprendizaje automático para determinar la tendencia. Puede combinarse con la línea media, indicadores de tipo energético para determinar la continuidad de la tendencia.
- Optimización de la parada de pérdidas. Se puede probar la parada de puntos de deslizamiento flexibles, el seguimiento de la parada de pérdidas, etc.
- La combinación de los indicadores de sentimiento, las noticias y más información para predecir el movimiento del mercado. Esto puede filtrar algunos brechas falsas.
Resumir
La estrategia de comercio de Richard Seagull es una estrategia de seguimiento de ruptura muy típica. Es simple y fácil de usar, adecuada para los principiantes, y es un ejemplo de comercio cuantitativo. La estrategia puede optimizarse en muchos aspectos, reduciendo el riesgo de negociación y aumentando el margen de ganancias.
/*backtest
start: 2023-02-05 00:00:00
end: 2024-02-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © melodyera0822
//@version=4
strategy("Richard Strategy", overlay=true)
// User input
variable_for_stoploss = input(4,title="stop loss var")
lenght = input(20,title="lenght")
// high_low
_20_day_highest = highest(nz(close[1]), lenght)
_20_day_lowest = lowest(nz(close[1]), lenght)
_10_day_low = lowest(nz(close[1]), lenght/2)
_10_day_high = highest(nz(close[1]), lenght/2)
//indicators
atr20 = atr(20)
ema_atr20 = ema(atr20,20)
//vars
var traded = "false"
var buy_sell = "none"
var buyExit = false
var sellExit = false
var stoploss = 0
buyCon = close > _20_day_highest and traded == "false"
plotshape(buyCon,style = shape.triangleup,location = location.belowbar, color = color.green )
if (buyCon)
strategy.entry("long", strategy.long, when = buyCon)
traded := "true"
buy_sell := "buy"
stoploss := round(close - variable_for_stoploss * ema_atr20)
sellCon = close < _20_day_lowest and traded == "false"
plotshape(sellCon,style = shape.triangledown, color = color.red )
if (sellCon)
strategy.entry("short", strategy.short)
traded := "true"
buy_sell := "sell"
stoploss := round(close - variable_for_stoploss * ema_atr20)
if traded == "true"
if buy_sell == "buy" and ((close<stoploss)or(close<_10_day_low))
strategy.close("long")
buyExit := true
traded := "false"
if buy_sell == "sell" and ((close>stoploss)or(close>_10_day_high))
strategy.close("short")
sellExit := true
traded := "false"
plotshape(buyExit,style = shape.triangleup,location = location.belowbar, color = color.yellow )
buyExit := false
plotshape(sellExit,style = shape.triangledown, color = color.yellow )
sellExit := false