Estrategia de reversión de configuración extrema


Fecha de creación: 2024-02-21 14:08:09 Última modificación: 2024-02-21 14:08:09
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Estrategia de reversión de configuración extrema

Descripción general

La estrategia de configuración de extremo inverso es una estrategia que utiliza la inversión de la línea K extrema. Se juzga en función del tamaño de la entidad y el promedio de la línea K más reciente, y genera una señal de negociación cuando la entidad es mayor que el promedio y se produce una inversión.

Principio de estrategia

Esta estrategia determina principalmente el tamaño de la entidad de la línea K actual y el tamaño de la línea K en general.

Registra el tamaño de la entidad de la línea K más reciente (la diferencia entre el precio de apertura y el precio de cierre) y el tamaño de la línea K en general (la diferencia entre el precio más alto y el precio más bajo).

Luego se utiliza el promedio de rango real promedio (RMA) para calcular el tamaño promedio de la entidad y el tamaño de la línea K de los últimos 20 líneas K.

Cuando la línea K más reciente está conectada y el tamaño de la entidad es mayor que el tamaño promedio de la entidad, y el tamaño de la línea K en general también es más de 2 veces mayor que el tamaño promedio de la línea K, se produce una señal de multitarea.

Por el contrario, cuando la línea K más reciente cae y el tamaño de la entidad también cumple con los requisitos anteriores, se genera una señal de falta.

Es decir, cuando la línea K extrema se invierte, se utiliza la mediana para generar una señal de negociación.

Análisis de las ventajas

Las principales ventajas de esta estrategia son:

  1. Utilizando las características de la línea K extrema, la inversión es fácil.
  2. Comparar el tamaño de la entidad con el tamaño de la línea K en su conjunto, buscando puntos de anomalía
  3. Calcular las medias dinámicas con RMA para adaptarse a los cambios en el mercado
  4. Combinado con la forma inversa, la señal es más confiable

Análisis de riesgos

La estrategia también tiene sus riesgos:

  1. La línea K extrema no necesariamente se revertirá, pero podría seguir funcionando
  2. La configuración incorrecta de los parámetros puede causar una sensibilidad excesiva o lentitud
  3. El mercado necesita suficiente volatilidad para apoyarse y no es adecuado para la liquidación
  4. El riesgo de que se produzcan señales de negociación frecuentes aumenta los costos de negociación y el riesgo de deslizamiento.

Para reducir el riesgo, se pueden ajustar los parámetros adecuadamente, o añadir un stop loss para controlar las pérdidas.

Dirección de optimización

La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

  1. Aumentar la filtración de tráfico para evitar falsas brechas
  2. Configuración dinámica para optimizar los parámetros con el indicador de fluctuación
  3. Combinación de indicadores de tendencia para evitar el exceso de vacío inverso
  4. Aumentar la probabilidad de que un modelo de aprendizaje automático determine la reversión de la línea K
  5. Adherirse al mecanismo de suspensión

Resumir

La estrategia de configuración de extremos de reversión produce una señal de negociación cuando se produce una reversión al juzgar los extremos de la línea K más reciente. Tiene la ventaja de aprovechar las características de la línea K extrema anormal, pero también existe un cierto riesgo. Se puede obtener un mejor rendimiento de la estrategia a través de la optimización de parámetros y los medios de control de ventos.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2024-02-13 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Extreme Reversal Setup", overlay=true)

bodySize = input(defval=0.75)
barsBack = input(title="Lookback Period", type=input.integer, defval=20, minval=0)
bodyMultiplier = input(title="Bar ATR Multiplier", type=input.float, defval=2.0, minval=0)

myBodySize = abs(close - open)
averageBody = rma(myBodySize, barsBack)
myCandleSize = abs(high - low)
averageCandle = rma(myCandleSize, barsBack)

signal_long = open[1]-close[1] >= bodySize*(high[1]-low[1]) and 
   high[1]-low[1] > averageCandle*bodyMultiplier and 
   open[1]-close[1] > averageBody and close > open
signal_short = close[1]-open[1] >= bodySize*(high[1]-low[1]) and 
   high[1]-low[1] > averageCandle*bodyMultiplier and 
   close[1]-open[1] > averageBody and open > close

plotshape(signal_long, "LONG", shape.triangleup, location.belowbar, size=size.normal)
plotshape(signal_short, "SHORT", shape.triangledown, location.belowbar, size=size.normal)

strategy.entry("LONG", strategy.long, when=signal_long)
strategy.entry("SHORT", strategy.short, when=signal_short)