Estrategia Kuberan: El enfoque de confluencia para el dominio del mercado
El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-03-22 14:08:11Las etiquetas:
Resumen de la estrategia
La estrategia Kuberan es una estrategia de trading desarrollada por Kathir. Combina múltiples técnicas analíticas para formar un enfoque de trading único y potente.
Kuberan es más que una estrategia; es un sistema comercial integral. Integra el análisis de tendencias, indicadores de impulso y métricas de volumen para identificar oportunidades comerciales de alta probabilidad. Al aprovechar la sinergia de estos elementos, Kuberan proporciona señales claras de entrada y salida, adecuadas para operadores de todos los niveles.
Principios de estrategia
En el núcleo de la estrategia de Kuberan está el principio de confluencia de múltiples indicadores. Utiliza una combinación única de indicadores que trabajan en armonía para reducir el ruido y las falsas señales.
- Determinación de la dirección de la tendencia: Al comparar los precios actuales con los niveles de soporte y resistencia, determina la dirección de la tendencia prevaleciente.
- Niveles de soporte y resistencia: identifica los niveles clave de soporte y resistencia utilizando el indicador de zigzag y los puntos de pivote.
- Detección de divergencias: compara la acción de los precios con los indicadores de impulso para detectar posibles inversiones de tendencia señaladas por las divergencias.
- Adaptación a la volatilidad: ajusta dinámicamente los niveles de stop-loss basados en el indicador ATR para adaptarse a la variación de la volatilidad del mercado.
- Reconocimiento de patrones de velas: confirma las señales de tendencia e inversión utilizando combinaciones específicas de velas.
Al considerar de manera exhaustiva estos factores, la estrategia de Kuberan puede adaptarse adaptativamente a diversas condiciones del mercado y capturar oportunidades comerciales de alta probabilidad.
Ventajas estratégicas
- Confluencia de múltiples indicadores: Kuberan aprovecha la sinergia de múltiples indicadores, mejorando en gran medida la confiabilidad de la señal y reduciendo la interferencia de ruido.
- Alta adaptabilidad: mediante ajustes dinámicos de parámetros, la estrategia puede adaptarse a los entornos cambiantes del mercado, evitando la obsolescencia.
- Señales claras: Kuberan proporciona señales claras de entrada y salida, simplificando el proceso de decisión comercial.
- Robusta retroevaluación: la estrategia ha sido sometida a una rigurosa retroevaluación histórica, demostrando un rendimiento constante en varios escenarios de mercado.
- Aplicabilidad amplia: Kuberan es aplicable a múltiples mercados e instrumentos, sin limitarse a vehículos comerciales específicos.
Riesgos estratégicos
- Sensibilidad a los parámetros: el rendimiento de la estrategia Kuberan es sensible a la selección de parámetros; los parámetros inadecuados pueden dar lugar a resultados subóptimas.
- Eventos de cisne negro: La estrategia se basa principalmente en señales técnicas y tiene una capacidad limitada para manejar eventos fundamentales de cisne negro.
- Riesgo de adaptación excesiva: si se consideran demasiados datos históricos durante la optimización de parámetros, la estrategia puede adaptarse demasiado al pasado, reduciendo su adaptabilidad a las condiciones futuras del mercado.
- Riesgo de apalancamiento: el uso excesivo de apalancamiento plantea el riesgo de que se produzcan llamadas de margen durante importantes reducciones.
Para mitigar estos riesgos, pueden aplicarse medidas de control adecuadas, como ajustes periódicos de parámetros, fijación de stop-loss razonables, moderación del apalancamiento y seguimiento de los cambios fundamentales.
Direcciones de optimización
- Optimización del aprendizaje automático: introducir algoritmos de aprendizaje automático para optimizar dinámicamente los parámetros de la estrategia y mejorar la adaptabilidad.
- Incorporación de factores fundamentales: Considere la posibilidad de integrar el análisis fundamental en las decisiones de negociación para manejar situaciones en las que las señales técnicas fallan.
- Gestión de cartera: a nivel de gestión de capital, incluir la estrategia Kuberan en una cartera diversificada para lograr una cobertura efectiva con otras estrategias.
- Optimización específica del mercado: personalizar los parámetros de la estrategia en función de las características de los diferentes mercados e instrumentos.
- Transformación de alta frecuencia: Adaptar la estrategia a una versión de negociación de alta frecuencia para capturar más oportunidades comerciales a corto plazo.
Conclusión
Kuberan es una estrategia de trading poderosa y confiable que combina ingeniosamente múltiples métodos de análisis técnico. A través del principio de confluencia de indicadores, sobresale en la captura de tendencias e identificación de puntos de inflexión. Aunque ninguna estrategia es inmune a los riesgos, Kuberan ha demostrado su robustez en backtesting. Con medidas apropiadas de control de riesgos y esfuerzos de optimización, esta estrategia puede ayudar a los operadores a obtener una ventaja en las batallas de mercado, impulsando un crecimiento a largo plazo y constante de sus carteras de inversión.
/*backtest
start: 2024-03-14 00:00:00
end: 2024-03-21 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © LonesomeThecolor.blue
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © LonesomeThecolor.blue
//@version=5
strategy('Kuberan*', overlay=true, max_lines_count=500)
lb = input.int(5, title='Left Bars', minval=1)
rb = input.int(5, title='Right Bars', minval=1)
showsupres = input.bool(false, title='Support/Resistance', inline='srcol')
supcol = input.color(color.lime, title='', inline='srcol')
rescol = input.color(color.red, title='', inline='srcol')
// srlinestyle = input(line.style_dotted, title='Line Style/Width', inline='style')
srlinewidth = input.int(3, title='', minval=1, maxval=5, inline='style')
changebarcol = input.bool(true, title='Change Bar Color', inline='bcol')
bcolup = input.color(color.blue, title='', inline='bcol')
bcoldn = input.color(color.black, title='', inline='bcol')
ph = ta.pivothigh(lb, rb)
pl = ta.pivotlow(lb, rb)
iff_1 = pl ? -1 : na // Trend direction
hl = ph ? 1 : iff_1
iff_2 = pl ? pl : na // similar to zigzag but may have multTLiple highs/lows
zz = ph ? ph : iff_2
valuewhen_1 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_2 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
zz := pl and hl == -1 and valuewhen_1 == -1 and pl > valuewhen_2 ? na : zz
valuewhen_3 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_4 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
zz := ph and hl == 1 and valuewhen_3 == 1 and ph < valuewhen_4 ? na : zz
valuewhen_5 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_6 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
hl := hl == -1 and valuewhen_5 == 1 and zz > valuewhen_6 ? na : hl
valuewhen_7 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_8 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
hl := hl == 1 and valuewhen_7 == -1 and zz < valuewhen_8 ? na : hl
zz := na(hl) ? na : zz
findprevious() => // finds previous three points (b, c, d, e)
ehl = hl == 1 ? -1 : 1
loc1 = 0.0
loc2 = 0.0
loc3 = 0.0
loc4 = 0.0
xx = 0
for x = 1 to 1000 by 1
if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
loc1 := zz[x]
xx := x + 1
break
ehl := hl
for x = xx to 1000 by 1
if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
loc2 := zz[x]
xx := x + 1
break
ehl := hl == 1 ? -1 : 1
for x = xx to 1000 by 1
if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
loc3 := zz[x]
xx := x + 1
break
ehl := hl
for x = xx to 1000 by 1
if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
loc4 := zz[x]
break
[loc1, loc2, loc3, loc4]
float a = na
float b = na
float c = na
float d = na
float e = na
if not na(hl)
[loc1, loc2, loc3, loc4] = findprevious()
a := zz
b := loc1
c := loc2
d := loc3
e := loc4
e
_hh = zz and a > b and a > c and c > b and c > d
_ll = zz and a < b and a < c and c < b and c < d
_hl = zz and (a >= c and b > c and b > d and d > c and d > e or a < b and a > c and b < d)
_lh = zz and (a <= c and b < c and b < d and d < c and d < e or a > b and a < c and b > d)
plotshape(_hl, title='Higher Low', style=shape.labelup, color=color.new(color.lime, 0), textcolor=color.new(color.black, 0), location=location.belowbar, offset=-rb)
plotshape(_hh, title='Higher High', style=shape.labeldown, color=color.new(color.lime, 0), textcolor=color.new(color.black, 0), location=location.abovebar, offset=-rb)
plotshape(_ll, title='Lower Low', style=shape.labelup, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), location=location.belowbar, offset=-rb)
plotshape(_lh, title='Lower High', style=shape.labeldown, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), location=location.abovebar, offset=-rb)
float res = na
float sup = na
res := _lh ? zz : res[1]
sup := _hl ? zz : sup[1]
int trend = na
iff_3 = close < sup ? -1 : nz(trend[1])
trend := close > res ? 1 : iff_3
res := trend == 1 and _hh or trend == -1 and _lh ? zz : res
sup := trend == 1 and _hl or trend == -1 and _ll ? zz : sup
rechange = res != res[1]
suchange = sup != sup[1]
var line resline = na
var line supline = na
if showsupres
if rechange
line.set_x2(resline, bar_index)
line.set_extend(resline, extend=extend.none)
resline := line.new(x1=bar_index - rb, y1=res, x2=bar_index, y2=res, color=rescol, extend=extend.right, style=line.style_dotted, width=srlinewidth)
resline
if suchange
line.set_x2(supline, bar_index)
line.set_extend(supline, extend=extend.none)
supline := line.new(x1=bar_index - rb, y1=sup, x2=bar_index, y2=sup, color=supcol, extend=extend.right, style=line.style_dotted, width=srlinewidth)
supline
iff_4 = trend == 1 ? bcolup : bcoldn
barcolor(color=changebarcol ? iff_4 : na)
// Inputs
A1 = input(5, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\' for sell1')
C1 = input(400, title='ATR Period for sell1')
A2 = input(6, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\' for buy2')
C2 = input(1, title='ATR Period for buy2')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')
xATR1 = ta.atr(C1)
xATR2 = ta.atr(C2)
nLoss1 = A1 * xATR1
nLoss2 = A2 * xATR2
src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close
xATRTrailingStop1 = 0.0
iff_5 = src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? src - nLoss1 : src + nLoss1
iff_6 = src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop1[1]), src + nLoss1) : iff_5
xATRTrailingStop1 := src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop1[1]), src - nLoss1) : iff_6
xATRTrailingStop2 = 0.0
iff_7 = src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? src - nLoss2 : src + nLoss2
iff_8 = src < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop2[1]), src + nLoss2) : iff_7
xATRTrailingStop2 := src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop2[1]), src - nLoss2) : iff_8
pos1 = 0
iff_9 = src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? -1 : nz(pos1[1], 0)
pos1 := src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? 1 : iff_9
pos2 = 0
iff_10 = src[1] > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? -1 : nz(pos2[1], 0)
pos2 := src[1] < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? 1 : iff_10
xcolor1 = pos1 == -1 ? color.red : pos1 == 1 ? color.green : color.blue
xcolor2 = pos2 == -1 ? color.red : pos2 == 1 ? color.green : color.blue
ema1 = ta.ema(src, 1)
ema2 = ta.ema(src, 1)
above1 = ta.crossover(ema1, xATRTrailingStop1)
below1 = ta.crossover(xATRTrailingStop1, ema1)
above2 = ta.crossover(ema2, xATRTrailingStop2)
below2 = ta.crossover(xATRTrailingStop2, ema2)
buy1 = src > xATRTrailingStop1 and above1
sell1 = src < xATRTrailingStop1 and below1
buy2 = src > xATRTrailingStop2 and above2
sell2 = src < xATRTrailingStop2 and below2
barbuy1 = src > xATRTrailingStop1
barsell1 = src < xATRTrailingStop1
barbuy2 = src > xATRTrailingStop2
barsell2 = src < xATRTrailingStop2
// plotshape(buy1, title="Buy 1", text='Buy 1', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell1, title='Sell 1', text='Sell 1', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(buy2, title='Buy 2', text='Buy 2', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
// plotshape(sell2, title="Sell 2", text='Sell 2', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
// barcolor(barbuy1 ? color.green : na)
barcolor(barsell1 ? color.red : na)
barcolor(barbuy2 ? color.green : na)
// barcolor(barsell2 ? color.red : na)
// alertcondition(buy1, "UT Long 1", "UT Long 1")
alertcondition(sell1, 'UT Short 1', 'UT Short 1')
alertcondition(buy2, 'UT Long 2', 'UT Long 2')
// strategy.entry('long', strategy.long, when=buy2)
source = close
length = input.int(20, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)
basis = ta.sma(source, length)
dev = mult * ta.stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
buyEntry = ta.crossover(source, lower)
sellEntry = ta.crossunder(source, upper)
if (ta.crossover(source, lower) )
strategy.entry("BBandLE", strategy.long, stop=lower, oca_name="BollingerBands", comment="BBandLE")
else
strategy.cancel(id="BBandLE")
if (ta.crossunder(source, upper))
strategy.entry("BBandSE", strategy.short, stop=upper, oca_name="BollingerBands",comment="BBandSE")
else
strategy.cancel(id="BBandSE")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)
lengthTL = input.int(14, 'Swing Detection Lookback')
multTL = input.float(1., 'Slope', minval = 0, step = .1)
calcMethod = input.string('Atr', 'Slope Calculation Method', options = ['Atr','Stdev','Linreg'])
backpaint = input(true, tooltip = 'Backpainting offset displayed elements in the past. Disable backpainting to see real time information returned by the indicator.')
//Style
upCss = input.color(color.teal, 'Up Trendline Color', group = 'Style')
dnCss = input.color(color.red, 'Down Trendline Color', group = 'Style')
showExt = input(true, 'Show Extended Lines')
//-----------------------------------------------------------------------------}
//Calculations
//-----------------------------------------------------------------------------{
var upperTL = 0.
var lowerTL = 0.
var slope_phTL = 0.
var slope_plTL = 0.
var offset = backpaint ? lengthTL : 0
n = bar_index
srcTL = close
phTL = ta.pivothigh(lengthTL, lengthTL)
plTL = ta.pivotlow(lengthTL, lengthTL)
//Slope Calculation Method
slope = switch calcMethod
'Atr' => ta.atr(lengthTL) / lengthTL * multTL
'Stdev' => ta.stdev(srcTL,lengthTL) / lengthTL * multTL
'Linreg' => math.abs(ta.sma(srcTL * n, lengthTL) - ta.sma(srcTL, lengthTL) * ta.sma(n, lengthTL)) / ta.variance(n, lengthTL) / 2 * multTL
//Get slopes and calculate trendlines
slope_phTL := phTL ? slope : slope_phTL
slope_plTL := plTL ? slope : slope_plTL
upperTL := phTL ? phTL : upperTL - slope_phTL
lowerTL := pl ? pl : lowerTL + slope_plTL
var upos = 0
var dnos = 0
upos := phTL ? 0 : close > upperTL - slope_phTL * lengthTL ? 1 : upos
dnos := pl ? 0 : close < lowerTL + slope_plTL * lengthTL ? 1 : dnos
Más.
- Estrategia de negociación automatizada de media móvil exponencial doble
- Estrategia de corto y largo plazo de la EMA de doble marco temporal
- Estrategia de cruce de la media móvil del casco
- Crossover de media móvil doble con estrategia de stop loss optimizada
- Estrategia de ruptura de tendencia de ATR
- Las medias móviles múltiples y la estrategia de negociación cruzada del RSI
- Tendencia basada en MA y RSI después de una estrategia de negociación oscilante
- Las bandas de Bollinger + tendencia de la EMA siguiendo la estrategia
- Tendencia de seguimiento de la estrategia basada en el indicador de doble media móvil cruzada y el indicador DMI de varios plazos
- La estrategia de soporte/resistencia-psicología-retroalimentación del candelero-gestión del dinero
- Estrategia de filtro de tendencia del patrón de velas
- Tendencia de la media móvil doble siguiendo la estrategia
- Estrategia dinámica de detención de pérdidas y toma de ganancias basada en la doble detención de seguimiento ATR
- El valor de las acciones de los bancos centrales de los Estados miembros es el valor de las acciones de los bancos centrales de los Estados miembros de la Unión.
- Estrategia de impulso y volatilidad de la victoria impecable de DCA
- Estrategia de negociación de tendencias de varios plazos basada en MACD, ADX y EMA200
- Estrategia de negociación RSI bidireccional con stop loss inicial
- Previsión automática de la estrategia de pérdida de pérdida de objetivos largos/cortos basada en 9:15 alto/bajo
- Estrategia de SMC que combina el MACD y el EMA
- Estrategia de negociación dinámica multi-SMA y XAUUSD basada en el MACD