
La estrategia de retroceso de la barra es una estrategia de negociación cuidadosamente diseñada para optimizar la venta de activos en la fase de retroceso en el alza de los precios. Los operadores que adoptan esta estrategia se beneficiarán de un método sistemático respaldado por condiciones de entrada y salida claras.
La estrategia utiliza indicadores técnicos y una clara combinación de parámetros para guiar a los operadores a través de las fluctuaciones del mercado. La estrategia se basa en un análisis profundo de los datos históricos de precios para identificar posibles puntos de inflexión.
Cuando el porcentaje total de cambio cruzado supera el valor de aumento previsto, la estrategia desencadena la creación de una posición de baja. Esta condición cruzada actúa como una señal de robótica para identificar un potencial punto de inflexión en la tendencia de los precios. El comerciante puede utilizar esta señal para iniciar una posición de baja, estratégicamente esperando una reversión de la tendencia.
Para prevenir situaciones adversas en el mercado, la estrategia incluye un sistema de gestión de riesgos. Las condiciones de salida se definen por el stop loss y el stop loss, que se calculan en función de la dinámica del precio de entrada promedio de la posición.
Una vez que se establece una posición de descubierto, se calculan los límites de pérdida y de cierre. Los límites de pérdida se determinan multiplicando el precio de entrada promedio de la posición por el porcentaje de cierre. Los límites de cierre se determinan multiplicando el precio de entrada promedio por el porcentaje de cierre.
La estrategia tiene las siguientes ventajas:
Proporcionar reglas claras de entrada y salida para que las decisiones de transacción sean más claras.
El uso de indicadores técnicos para identificar oportunidades de reversión y mejorar la precisión de la toma de decisiones.
Calculación dinámica de las posiciones de parada de pérdidas para un mejor control de riesgos.
Un método sistemático es útil para el seguimiento y evaluación del desempeño.
Permite la optimización de parámetros para que la estrategia se adapte a las diferentes condiciones del mercado.
La estrategia también tiene los siguientes riesgos:
La señal de retorno puede emitir una señal errónea y causar pérdidas.
La configuración incorrecta de los límites de pérdidas puede causar pérdidas excesivas o no alcanzar el beneficio completo.
Los parámetros mal configurados pueden causar un mal rendimiento.
Las principales medidas de control de riesgos incluyen:
Evaluar la fiabilidad de las señales y evitar falsas.
Prueba y optimización de los parámetros de frenado de pérdida.
Evaluar la estabilidad de los parámetros en diferentes condiciones de mercado.
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
Prueba más indicadores técnicos para encontrar señales de retorno más fiables.
Optimización dinámica de la parada de pérdidas utilizando métodos de aprendizaje automático.
Combinado con un indicador de sentimiento para evaluar el sesgo del mercado, mejora la precisión de las señales.
Optimización de la gestión de la escala de las posiciones y seguimiento de las grandes tendencias.
Evaluar las características de las acciones y seleccionar las más adecuadas para la estrategia.
Las estrategias de retorno a la venta ofrecen una herramienta poderosa para que los comerciantes busquen activamente las oportunidades ideales de reversión y pérdida de pérdidas en un momento de alza de los precios. Gracias a un marco sólido y a una decisión tomada en base a un análisis minucioso, la estrategia permite a los comerciantes aprovechar activamente las oportunidades del mercado.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Sell the Rallies", overlay=true, initial_capital=212, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0, pyramiding=2)
// Backtest dates
fromMonth = input(1, "From Month")
fromDay = input(10, "From Day")
fromYear = input(2020, "From Year")
thruMonth = input(2, "Thru Month")
thruDay = input(21, "Thru Day")
thruYear = input(2024, "Thru Year")
// Define window of time for backtest
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)
withinWindow() => true
inp_lkb = input(1, "Lookback Period")
// Calculate percentage change
perc_change(lkb) =>
overall_change = ((close - ta.valuewhen(withinWindow(), close, lkb)) / ta.valuewhen(withinWindow(), close, lkb)) * 100
// Call the function
overall = perc_change(inp_lkb)
// Entry
rally = input(2, "Rally")
if ta.crossover(overall, rally) and withinWindow()
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Exit
stopLoss = input(2, "Stop Loss (%)") / 100
takeProfit = input(2, "Take Profit (%)") / 100
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + stopLoss)
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 - takeProfit)
strategy.exit("Exit", "Short", stop=shortStopPrice, limit=shortTakeProfit)