Indice de movimiento direccional promedio de impulso promedio de movimiento estrategia cruzada

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-02-29 11:50:49
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Resumen general

Estrategia lógica

Análisis de ventajas

Combinando las ventajas de la media móvil y el índice ADX, esta estrategia puede identificar eficazmente la existencia y la dirección de las tendencias y reducir las señales falsas.

Análisis de riesgos

Esta estrategia es propensa a riesgos comerciales durante las fluctuaciones significativas del mercado. Cuando los precios se mueven violentamente y los indicadores no reaccionan, puede traer pérdidas a la cuenta. Además, la configuración inadecuada de parámetros también puede afectar el rendimiento de la estrategia.

Las pérdidas se pueden controlar mediante el stop loss. Al mismo tiempo, los parámetros se pueden optimizar y combinar con otros indicadores para filtrar para reducir las señales falsas.

Direcciones de optimización

Se pueden optimizar los siguientes aspectos de esta estrategia:

Combinar con otros indicadores de filtrado, como bandas de Bollinger, RSI, etc., para mejorar la calidad de la señal
Optimizar los parámetros de longitud de la media móvil y ADX para encontrar la combinación óptima de parámetros
Añadir mecanismos de stop loss para controlar pérdidas individuales
Prueba diferentes períodos de espera para encontrar el ciclo de espera óptimo

Conclusión

/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © Julien_Eche

//@version=5
strategy("MA ADX Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)

start_date = input(timestamp("1975-01-01T00:00:00"), title="Start Date")
end_date = input(timestamp("2099-01-01T00:00:00"), title="End Date")

// Indicator Inputs
group1 = "MA Parameters"
lengthMA = input.int(50, title="MA Length", minval=1, group=group1)
sourceMA = input(close, title="MA Source", group=group1)

group2 = "ADX Parameters"
diLength = input.int(14, title="DI Length", minval=1, group=group2)
adxSmoothing = input.int(14, title="ADX Smoothing", minval=1, maxval=50, group=group2)
adxMAActive = input.int(15, title="ADX MA Active", minval=1, group=group2)

// Directional Movement calculations
upwardMovement = ta.change(high)
downwardMovement = -ta.change(low)
trueRangeSmoothed = ta.rma(ta.atr(diLength), diLength)
positiveDM = fixnan(100 * ta.rma(upwardMovement > downwardMovement and upwardMovement > 0 ? upwardMovement : 0, diLength) / trueRangeSmoothed)
negativeDM = fixnan(100 * ta.rma(downwardMovement > upwardMovement and downwardMovement > 0 ? downwardMovement : 0, diLength) / trueRangeSmoothed)
dmSum = positiveDM + negativeDM 

// Average Directional Index (ADX) calculation
averageDX = 100 * ta.rma(math.abs(positiveDM - negativeDM) / math.max(dmSum, 1), adxSmoothing)

// Line color determination
lineColor = averageDX > adxMAActive and positiveDM > negativeDM ? color.teal : averageDX > adxMAActive and positiveDM < negativeDM ? color.red : color.gray

// Moving Average (MA) calculation
maResult = ta.wma(sourceMA, lengthMA)

// Plotting the Moving Average with color
plot(maResult, color=lineColor, title="MA", linewidth=3)

// Strategy logic
if (averageDX > adxMAActive and positiveDM > negativeDM)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (averageDX > adxMAActive and positiveDM < negativeDM)
    strategy.close("Buy")

Más.