Estrategia de línea divisoria futura de Hearst
SMA
ChaoZhang
Descripción general
La estrategia de la línea de demarcación futura de Herst es una estrategia de negociación basada en el concepto de la línea de demarcación futura (FLD, por sus siglas en inglés) desarrollado por J. M. Herst en la década de 1970. Se trata de una estrategia de negociación basada en el concepto de la línea de demarcación futura (FLD, por sus siglas en inglés) desarrollado por J. M. Herst en la década de 1970. Se trata de una estrategia de negociación basada en el concepto de la línea de demarcación futura (FLD, por sus siglas en inglés).
Principio de estrategia
El núcleo de la estrategia de la línea divisoria futura de Hurst es desplazar los datos de precios hacia adelante en la mitad del ciclo en la línea de tiempo para construir la línea divisoria futura (FLD). Por ejemplo, en el caso de un ciclo de 40 días, la FLD se representará por 20 días al mover los datos de precios actuales hacia adelante en la tabla. La estrategia se centra principalmente en los tres ciclos de Hurst: el ciclo de señal (default) (20 días), el ciclo de negociación (default) (20 días) y el ciclo de tendencia (default) (80 días). Observando los patrones de cruce y desviación de los precios con las tres líneas de la FLD, el comerciante puede determinar la tendencia del mercado o el cierre.
Ventajas estratégicas
Las principales ventajas de la futura estrategia de la línea divisoria de Hearst son:
- Sencillo y fácil de entender: La estrategia se basa en un concepto simple de FLD que es fácil de entender y aplicar.
- Prospectividad: mediante el desplazamiento de los datos de precios hacia adelante, el FLD proporciona una predicción de la evolución futura de los precios.
- Análisis multicíclico: La estrategia combina tres ciclos de Hearst diferentes para ofrecer un análisis de mercado más completo.
- Identificación de tendencias y convergencias: Observando el patrón de interacción de los precios con las líneas FLD, los operadores pueden juzgar la tendencia o convergencia del mercado.
- Personalización: La estrategia ofrece un disparador de posición ajustable, con el que el comerciante puede configurar el punto de salida según sus propias preferencias.
Riesgo estratégico
A pesar de las ventajas de la estrategia de la línea divisoria futura de Hearst, también hay algunos riesgos potenciales:
- Sensibilidad de parámetros: el rendimiento de la estrategia puede ser sensible a parámetros como la longitud del ciclo, y diferentes configuraciones de parámetros pueden dar lugar a diferentes resultados.
- Adaptabilidad al mercado: la estrategia puede funcionar mal en ciertas condiciones de mercado, como mercados con tendencias poco claras o fuertes fluctuaciones.
- Retraso: Puesto que el FLD se calcula a partir de datos históricos, puede haber cierto retraso.
- Exceso de transacciones: Si el detonador de la posición baja está mal configurado, puede ocasionar exceso de transacciones y altos costos de transacciones.
Para mitigar estos riesgos, los operadores pueden considerar la optimización de parámetros, la adaptación de la estrategia a las diferentes condiciones del mercado y la creación de medidas adecuadas de gestión de riesgos y de pérdidas.
Dirección de optimización de la estrategia
La futura estrategia de la línea divisoria de Hearst podría ser optimizada en los siguientes aspectos:
- Optimización de parámetros: optimización de parámetros como la longitud del ciclo, el disparador de la posición cerrada para mejorar el rendimiento de la estrategia.
- Análisis de múltiples marcos de tiempo: aplica la estrategia a diferentes marcos de tiempo para obtener una visión más completa del mercado.
- Combinación con otros indicadores: Combina el FLD con otros indicadores técnicos (como promedios móviles, osciladores, etc.) para mejorar la fiabilidad de la señal.
- Gestión de riesgos: Introducción de mecanismos de gestión de pérdidas y posiciones para controlar los riesgos y optimizar los beneficios.
- Adaptabilidad al mercado: desarrollo de soluciones de optimización dirigidas a diferentes condiciones del mercado (como tendencias, fluctuaciones, etc.).
Mediante estas optimizaciones, la futura estrategia de la línea divisoria de Hearst puede adaptarse mejor a diferentes entornos de mercado, aumentando su estabilidad y rentabilidad.
Resumir
La estrategia de la línea divisoria futura de Hurst es una estrategia de negociación innovadora basada en el concepto de la línea divisoria futura de J. M. Hurst. Al desplazar los datos de precios hacia adelante por medio ciclo, construir una línea divisoria futura y combinar tres diferentes ciclos de Hurst: el ciclo de señal, el ciclo de negociación y el ciclo de tendencia, la estrategia proporciona una predicción de la evolución futura de los precios.
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start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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// © BarefootJoey
//@version=5
strategy("Hurst Future Lines of Demarcation Strategy", overlay=true)
// FLD Settings
source = input(ohlc4, 'Source')
smoothFLD = input.bool(false, 'Smooth FLD')
FLDtransp = input(33, 'FLD transparency')
FLDsmooth = input.int(5, "FLD Smoothing", minval=1, tooltip="Number of trading days to smooth the FLD")
FLD_out = ta.sma(source , smoothFLD ? FLDsmooth : 1)
close_buy_in_1 = input.string('Price', 'Input Close Trigger 1', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
close_buy_in_2 = input.string('Trade', 'Input Close Trigger 2', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
// Quarter Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col_q = input.color(#da00ff, "Quarter Cycle Color")
cyc_q = input.int(5, "Signal Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_q, FLDtransp), title='Signal FLD', offset = math.round(cyc_q/2) )
// Trade Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col = input.color(#ff9800, "Trade Cycle Color")
cyc = input.int(20, "Trade Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col, FLDtransp), title='Trade FLD', offset = math.round(cyc/2) )
// Double Cycle (Default: 80 day) Length Pivot Cycle
col_d = input.color(color.aqua, "Double Cycle Color")
cyc_d = input.int(80, "Trend Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_d, FLDtransp), title='Trend FLD', offset = math.round(cyc_d/2) )
// Strategy Plots
price = source
signal = FLD_out[math.round(cyc_q/2)]
trade = FLD_out[math.round(cyc/2)]
trend = FLD_out[math.round(cyc_d/2)]
// Trend State
var state = 0
if signal > trade and trade > trend
state := 1 // (A)
state
if state == 1 and price < signal
state := 2 // (B)
state
if signal < trade and trade > trend
state := 3 // (C)
state
if state == 3 and price < signal
state := 4 // (D)
state
if signal < trade and trade < trend
state := 5 // (E)
state
if state == 5 and price < signal
state := 6 // (F)
state
if signal > trade and trade < trend
state := 7 // (G)
state
if state == 7 and price < signal
state := 8 // (H)
state
state := state
// Strategy Definitions
close_buy_out_1 = close_buy_in_1 == 'Price' ? price : close_buy_in_1 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_1 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_1 == 'Trend' ? trend : na
close_buy_out_2 = close_buy_in_2 == 'Price' ? price : close_buy_in_2 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_2 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_2 == 'Trend' ? trend : na
buy = ta.crossover(price, signal) and state == 1
close_buy = strategy.position_size>0 and ta.crossunder(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
sell = ta.crossunder(price, signal) and state == 6
close_sell = strategy.position_size<0 and ta.crossover(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
// FLD Interaction State Background
interaction_color = state == 1 ? color.green : // A
state == 2 ? color.aqua : // B
state == 3 ? color.blue : // C
state == 4 ? color.purple : // D
state == 5 ? color.white : // E
state == 6 ? color.red :// F
state == 7 ? color.orange : // G
state == 8 ? color.yellow : na // H
bgcolor(color.new(interaction_color, 90), title= "A-H Background")
bar_color = strategy.position_size>0 ? #00ff0a : strategy.position_size<0 ? #FF0000 : na
barcolor(bar_color)
if buy
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if close_buy
strategy.close("Buy", qty_percent=100)
if sell
strategy.entry("Sell", strategy.short)
if close_sell
strategy.close("Sell", qty_percent=100)
// EoS made w/ ❤ by @BarefootJoey ✌💗📈