
La estrategia es una estrategia de dinámica en dos escalas de tiempo. Para determinar la dirección de la tendencia, se utiliza una media móvil simple (SMA) en el ciclo de tiempo de nivel superior, y se utiliza un eje central (PivotLow y PivotHigh) en el ciclo de tiempo de nivel inferior para identificar el punto de reversión.
El principio principal de esta estrategia es que la dirección de la tendencia en el ciclo de tiempo de alto nivel afecta el movimiento del ciclo de tiempo de bajo nivel. Cuando el ciclo de tiempo de alto nivel presenta una tendencia alcista, la reversión en el ciclo de tiempo de bajo nivel es más probable que sea una oportunidad de compra; cuando el ciclo de tiempo de alto nivel presenta una tendencia descendente, la reversión en el ciclo de tiempo de bajo nivel es más probable que sea una oportunidad de descuento.
La estrategia de dinámica de doble escala de tiempo utiliza la conexión entre los ciclos de tiempo de alto y bajo nivel para determinar la dirección de la tendencia en los ciclos de tiempo de alto nivel y capturar los puntos de inflexión en los ciclos de tiempo de bajo nivel para lograr el seguimiento de la tendencia y el cambio de tendencia. La lógica de la estrategia es clara, las ventajas son evidentes, pero también hay algunos riesgos.
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start: 2023-04-19 00:00:00
end: 2024-04-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
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// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Riester
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strategy("Dual Timeframe Momentum", overlay=true, precision=6, pyramiding=0, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=25.0, commission_value=0.05)
n = input.int(20, "Moving Average Period", minval=1)
src = input.source(close, "Source")
high_tf = input.timeframe("240", "Resolution")
pivot_l = input.int(5, "Pivot Let Bars")
pivot_r = input.int(2, "Pivot Right Bars")
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
// Calculations
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
// 1. Define low and high timeframe prices
low_src = src
high_src = request.security(syminfo.tickerid, high_tf, src)
// 2. Use simple moving average to determine trend of higher timeframe (up or down)
high_tf_ma = ta.sma(high_src, n)
plot(high_tf_ma, color=color.yellow)
high_tf_trend = high_tf_ma > high_tf_ma[1] ? 1 : -1
// 3. Use pivots to identify reversals on the low timeframe
low_tf_pl = ta.pivotlow(high_src, pivot_l, pivot_r)
plot(low_tf_pl, style=plot.style_line, linewidth=3, color= color.green, offset=-pivot_r)
low_tf_ph = ta.pivothigh(high_src, pivot_l, pivot_r)
plot(low_tf_ph, style=plot.style_line, linewidth=3, color= color.red, offset=-pivot_r)
bool long = low_tf_pl and high_tf_trend == 1
bool short = low_tf_ph and high_tf_trend == -1
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
// Plots
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
// this message is an alert that can be sent to a webhook, which allows for simple automation if you have a server that listens to alerts and trades programmatically.
enter_long_alert = '{"side": "Long", "order": "Enter", "price": ' + str.tostring(open) + ', "timestamp": ' + str.tostring(timenow) + '}'
exit_long_alert = '{"side": "Long", "order": "Exit", "price": ' + str.tostring(open) + ', "timestamp": ' + str.tostring(timenow) + '}'
if long
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long, limit=open, alert_message=enter_long_alert)
if short
strategy.close(id="Long", comment="Close Long", alert_message=exit_long_alert)