Estrategia de trading de oro basada en el impulso y la desviación estándar


Fecha de creación: 2024-02-20 16:27:18 Última modificación: 2024-02-20 16:27:18
Copiar: 0 Número de Visitas: 819
1
Seguir
1617
Seguidores

Estrategia de trading de oro basada en el impulso y la desviación estándar

Descripción general

Esta estrategia determina el exceso de compra y venta en el mercado mediante el cálculo del grado de desviación del precio del oro con respecto al promedio móvil del índice de 21 días, combinado con la diferencia estándar, y adopta una estrategia de seguimiento de tendencias cuando la desviación alcanza una cierta diferencia estándar, al tiempo que establece un mecanismo de stop loss para controlar el riesgo.

Principio de estrategia

  1. Calcula el promedio móvil del índice de 21 días como eje central
  2. Calcular el desvío del precio del oro de la media móvil
  3. Estandarización de la desviación y conversión a Z-Score
  4. Hacer más cuando el Z-Score está en 0.5; hacer un hueco cuando el Z-Score está en -0.5
  5. El Z-Score retrocedió a un mínimo de 0.5/-0.5 y se cerró.
  6. Si el Z-Score es superior a 33, se detiene

Análisis de las ventajas

Se trata de una estrategia de seguimiento de tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado basada en la dinámica de los precios y la diferencia estándar, que tiene las siguientes ventajas:

  1. El uso de las medias móviles como soporte/resistencia dinámico para capturar tendencias
  2. La diferencia estándar y el Z-Score son buenos indicadores de sobrecompra y sobreventa para reducir las señales falsas.
  3. El uso de medias móviles de índices, más sensibles a los precios recientes
  4. El Z-Score estandariza el desvío de los precios para que las reglas de juicio sean más uniformes
  5. Establecer mecanismos de detención de pérdidas para controlar el riesgo a tiempo

Análisis de riesgos

La estrategia también tiene sus riesgos:

  1. Los promedios móviles son una referencia que produce una señal errónea cuando el precio se eleva o se rompe.
  2. El estándar de diferencia y el Z-Score necesitan ser ajustados adecuadamente, ya sea demasiado grande o demasiado pequeño puede afectar el rendimiento de la estrategia
  3. La configuración de stop loss incorrecta puede ser demasiado radical y causar pérdidas innecesarias
  4. Los eventos bruscos provocan grandes fluctuaciones en los precios, lo que puede desencadenar paros y perder oportunidades de tendencia.

La solución:

  1. Establecer razonablemente los parámetros de las medias móviles, identificar las principales tendencias
  2. Encuentra el umbral óptimo mediante la medición de la diferencia estándar de optimización
  3. Configuración de la estrategia de verificación de pérdidas Trailing Stop para la racionalidad de las pérdidas
  4. Reevaluar la situación del mercado en el momento oportuno y ajustar los parámetros de la estrategia después del incidente

Dirección de optimización

La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

  1. El uso de un indicador de fluctuación como el ATR en lugar de un simple estándar de diferencia, mejor determina el apetito por el riesgo
  2. Experimentar con diferentes tipos de medias móviles en busca de un indicador más adecuado para el eje central
  3. Optimización de los parámetros de las medias móviles, Identificar el mejor ciclo de medias
  4. Optimización de los umbrales del Z-Score para encontrar los parámetros de rendimiento de la mejor estrategia
  5. Aumentar el método de pérdida basado en la volatilidad para que sea más inteligente y razonable

Resumir

Esta estrategia en su conjunto es una estrategia de seguimiento de tendencias básica y razonable. Utiliza las medias móviles para determinar la dirección de la tendencia principal y, al mismo tiempo, mediante el procesamiento estandarizado de la desviación de los precios, puede determinar claramente la situación de sobreventa y sobreventa en el mercado, lo que genera una señal de negociación.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("GC Momentum Strategy with Stoploss and Limits", overlay=true)

// Input for the length of the EMA
ema_length = input.int(21, title="EMA Length", minval=1)

// Exponential function parameters
steepness = 2

// Calculate the EMA
ema = ta.ema(close, ema_length)

// Calculate the deviation of the close price from the EMA
deviation = close - ema

// Calculate the standard deviation of the deviation
std_dev = ta.stdev(deviation, ema_length)

// Calculate the Z-score
z_score = deviation / std_dev

// Long entry condition if Z-score crosses +0.5 and is below 3 standard deviations
long_condition = ta.crossover(z_score, 0.5)

// Short entry condition if Z-score crosses -0.5 and is above -3 standard deviations
short_condition = ta.crossunder(z_score, -0.5)

// Exit long position if Z-score converges below 0.5 from top
exit_long_condition = ta.crossunder(z_score, 0.5)

// Exit short position if Z-score converges above -0.5 from below
exit_short_condition = ta.crossover(z_score, -0.5)

// Stop loss condition if Z-score crosses above 3 or below -3
stop_loss_long = ta.crossover(z_score, 3)
stop_loss_short = ta.crossunder(z_score, -3)

// Enter and exit positions based on conditions
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
if (exit_long_condition)
    strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
    strategy.close("Short")
if (stop_loss_long)
    strategy.close("Long")
if (stop_loss_short)
    strategy.close("Short")

// Plot the Z-score on the chart
plot(z_score, title="Z-score", color=color.blue, linewidth=2)

// Optional: Plot zero lines for reference
hline(0.5, "Upper Threshold", color=color.red)
hline(-0.5, "Lower Threshold", color=color.green)