
La estrategia de comercio de la combinación de indicadores de doble línea de equilibrio y aceleración es una estrategia de comercio cuantitativa que utiliza la generación y la verificación de señales de comercio al mismo tiempo que se utilizan las medias móviles y los indicadores de movimiento. Esta estrategia combina la capacidad de seguimiento de tendencias de la línea de equilibrio y las características de movimiento de los indicadores de aceleración.
La estrategia se basa en una combinación de un promedio móvil simple de 20 períodos (SMA) y un promedio móvil indexado de 5 períodos (EMA). En este caso, el SMA de 20 períodos suaviza eficazmente las fluctuaciones del mercado y determina la tendencia de los precios a medio y largo plazo; el EMA de 5 períodos lo hace más sensible a la captura de tendencias de cambio de precios a corto plazo al otorgar una mayor ponderación a los precios recientes.
Después de la generación de la señal de negociación, la estrategia también introduce el indicador MACD para verificar la tendencia. En concreto, para generar una señal de compra, se necesita que la línea DIFF de la MACD aparezca con la línea DEA y mantenga varios ciclos para confirmar que la tendencia de compra está actualmente en alza; por el contrario, para generar una señal de venta se necesita observar una tendencia descendente que se mantenga durante un período determinado después de que la MACD forme un tenedor muerto.
Finalmente, tanto si se hace sobre como si se hace bajo, la estrategia establece un límite de pérdida razonable. En concreto, el límite de pérdida de más se establece por debajo del valor mínimo por debajo del punto de entrada; el límite de pérdida de más se establece por encima del valor máximo por encima del punto de entrada. Además, el límite de pérdida se actualiza en tiempo real con las fluctuaciones de los precios.
Se puede obtener una mejor combinación ajustando los parámetros del indicador MACD. Además, se deben optimizar los parámetros del ciclo equilibrado de acuerdo con las características de las diferentes variedades. Finalmente, se puede relajar adecuadamente el margen de parada para garantizar que las ganancias generales se liberen adecuadamente.
La estrategia puede ser optimizada en las siguientes direcciones:
La introducción de un algoritmo de línea de igualdad auto-adaptativo. La combinación de líneas de igualdad de ciclo dinámico puede adaptarse automáticamente a los cambios en el mercado, sin necesidad de intervenciones humanas para optimizar los parámetros.
Combinado con un modelo de aprendizaje automático, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden identificar automáticamente las características de los diferentes mercados de variedades y generar la configuración óptima de los parámetros en tiempo real.
Añadir condiciones de filtración adicionales. Se pueden agregar otros indicadores técnicos como criterios de juicio auxiliares sobre la base de las señales de negociación existentes, como la introducción de un factor de volumen de transacción.
Optimización de las estrategias de detención de pérdidas. Se pueden estudiar métodos de detención de pérdidas más inteligentes, como el deterioro de los tipos de pérdidas y el seguimiento de las pérdidas, para obtener mayores ganancias al mismo tiempo que se controla el riesgo.
La estrategia combinada de doble línea media y MACD tiene en cuenta las características de la tendencia, los factores dinámicos y el control del riesgo en varias dimensiones. Hasta cierto punto, supera las limitaciones de un solo indicador técnico y puede mejorar la estabilidad de las operaciones cuantitativas. La estrategia puede adaptarse bien a diferentes entornos de mercado a través de parámetros, vale la pena su aplicación en el mercado real y la optimización continua. Al mismo tiempo, la introducción de más medios de inteligencia todavía tiene un gran espacio de optimización.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bollinger Band Strategy with Early Signal (v5)", overlay=true)
// Inputs
length = 20
mult = 1.5
src = close
riskRewardRatio = input(3.0, title="Risk-Reward Ratio")
// Calculating Bollinger Bands
basis = ta.ema(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// Plotting Bollinger Bands
plot(upper, "Upper Band", color=color.red)
plot(lower, "Lower Band", color=color.green)
// Tracking Two Candles Ago Crossing Bollinger Bands
var float twoCandlesAgoUpperCrossLow = na
var float twoCandlesAgoLowerCrossHigh = na
if (close[2] > upper[2])
twoCandlesAgoUpperCrossLow := low[2]
if (close[2] < lower[2])
twoCandlesAgoLowerCrossHigh := high[2]
// Entry Conditions
longCondition = (not na(twoCandlesAgoLowerCrossHigh)) and (high > twoCandlesAgoLowerCrossHigh)
shortCondition = (not na(twoCandlesAgoUpperCrossLow)) and (low < twoCandlesAgoUpperCrossLow)
// Plotting Entry Points
plotshape(longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(shortCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
// Strategy Execution
if (longCondition)
stopLoss = low - (high - low) * 0.05
takeProfit = close + (close - stopLoss) * riskRewardRatio
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Exit Buy", "Buy", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
if (shortCondition)
stopLoss = high + (high - low) * 0.05
takeProfit = close - (stopLoss - close) * riskRewardRatio
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Exit Sell", "Sell", stop=stopLoss, limit=takeProfit)