Estrategia de avance a corto plazo basada en el cruce de oro

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-02-27 17:46:55
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Resumen general

Esta es una estrategia de seguimiento a corto plazo basada en promedios móviles. Utiliza el cruce dorado de promedios móviles a largo plazo y a corto plazo como señales de compra, y la cruz de muerte como señales de venta. Combinado con el indicador RSI para filtrar señales falsas, esta es una estrategia comercial típica a corto plazo adecuada para el comercio intradiario de alta frecuencia.

Estrategia lógica

La estrategia utiliza una media móvil simple de 200 períodos como línea a largo plazo y una media móvil exponencial de 21 períodos como línea a corto plazo. Genera señales de compra cuando el precio cruza por encima de la línea a largo plazo y el RSI está por debajo de 20.

La estrategia también establece un 1% de stop loss y un 1% de take profit. Es decir, el stop loss para posiciones largas se establece en el 99% del precio de entrada, y el take profit es del 101% del precio de entrada. Para posiciones cortas es lo contrario. Esto asegura un estricto control de riesgo para cada operación.

Ventajas

La mayor ventaja de esta estrategia radica en su capacidad de seguimiento a corto plazo. Las combinaciones cruzadas de oro / muerte de los promedios móviles son indicadores técnicos eficaces probados para identificar cambios de tendencia a corto plazo. Combinados con el filtrado de valor extremo del RSI, pueden detectar efectivamente oportunidades de reversión a corto plazo y ajustar rápidamente las posiciones.

Otra ventaja es el estricto mecanismo de stop loss establecido en la estrategia. Ya sea largo o corto, el stop loss se establece en un 1% por debajo del precio de entrada / salida, lo que permite un stop loss rápido para evitar la ampliación de la pérdida. Del mismo modo, el take profit se establece en un 1% para obtener ganancias de manera oportuna después de obtener ganancias.

Los riesgos

El mayor riesgo de esta estrategia es que puede resultar en un comercio excesivo. Cuando el precio oscila cerca de los promedios móviles, tiende a desencadenar frecuentemente aperturas y cierres, lo que no es propicio para controlar los costos de transporte y las tarifas de transacción.

Otro riesgo radica en las señales falsas de los promedios móviles. Cuando los precios experimentan fluctuaciones bruscas, la tendencia real puede no cambiar, pero el promedio móvil todavía puede dar señales erróneas.

Direcciones de optimización

Los siguientes aspectos de la estrategia pueden optimizarse aún más:

Añadir otros indicadores para filtrar, como KD, MACD, etc., para determinar la tendencia real del mercado basada en múltiples indicadores, evitando señales falsas.
Optimizar los parámetros de la media móvil mediante pruebas de diferentes parámetros del ciclo para determinar el impacto en el rendimiento.
Optimizar los parámetros de stop loss y take profit para ampliar adecuadamente el rango de stop loss para reducir la probabilidad de que se detenga.
Añadir filtros de sesión de negociación para tomar posiciones solo durante las horas de negociación activas para minimizar los riesgos durante la noche.
Añadir el ciclo intradiario y los filtros de almacén vacíos para reducir la frecuencia de operaciones innecesarias y los costos de gastos.

Conclusión

En resumen, esta es una estrategia típica de seguimiento a corto plazo. Utiliza las combinaciones cruzadas de oro / muerte de los promedios móviles para determinar tendencias a corto plazo, complementadas con indicadores RSI para filtrar señales falsas. La estrategia tiene la ventaja de una alta frecuencia de comercio intradiario que puede capturar completamente las fluctuaciones de precios a corto plazo. Pero también tiene ciertos riesgos de señales falsas y comercio excesivo. Se pueden hacer mejoras adicionales a través de la optimización de parámetros e integrar más indicadores para mejorar la rentabilidad constante de la estrategia.

/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("simple pull back", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Input values
malongperiod = input.int(200, "Long Term SMA Period", group="Parameters")
mashortperiod = input.int(21, "Short Term SMA Period", group="Parameters")
stoprate = 1  // Set the stop loss percentage to 1%
profit = input.int(1, "Take Profit Percentage", group="Parameters") // Change the take profit percentage to 1%
startday = input(title="Start Trade Day", defval=timestamp("01 Jan 2000 13:30 +0000"), group="Period")
endday = input(title="End Trade Day", defval=timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Period")

// Plotting indicators
malong = ta.sma(close, malongperiod)
mashort = ta.ema(close, mashortperiod)

plot(malong, color=color.aqua, linewidth=2)
plot(mashort, color=color.yellow, linewidth=2)

// Date range
datefilter = true

// Long entry condition
if close > malong and close < mashort and strategy.position_size == 0 and datefilter and ta.rsi(close, 3) < 20
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Short entry condition
if close < malong and close > mashort and strategy.position_size == 0 and datefilter and ta.rsi(close, 3) > 80
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit conditions with 1% stop loss and 1% take profit
strategy.exit("Cut", "Long", stop=(1 - 0.01 * stoprate) * strategy.position_avg_price, limit=(1 + 0.01 * profit) * strategy.position_avg_price)

if close > mashort and close < low[1] and strategy.position_size > 0
    strategy.close("Long")
if close < mashort and close > high[1] and strategy.position_size < 0
    strategy.close("Short")

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