Estrategias comerciales a corto plazo basadas en el seguimiento de tendencias


Fecha de creación: 2023-09-27 16:56:34 Última modificación: 2023-09-27 16:56:34
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Descripción general

La estrategia permite realizar operaciones de corto plazo con control de pérdidas mediante la identificación de tendencias fuertes y oportunidades ventajosas. La estrategia sigue las señales de tendencia de los precios que superan las medias móviles simples y detiene los puntos de pérdidas en el momento en que el RSI se desvía de las zonas de sobreventa y sobreventa para capturar las caídas de precios a corto plazo.

Principio de estrategia

  1. Calculación de las medias móviles simples de varios períodos

    • SMA con línea de 9 días, 50 días y 100 días

    • La línea de corto período cruza la línea de largo período para determinar la dirección de la tendencia

  2. El RSI es un indicador de sobrecompra y sobreventa

    • La RSI está configurada para tener 14 ciclos

    • RSI por encima de 70 es sobrecompra, por debajo de 30 es zona de sobreventa

  3. Entrar cuando el precio rompa la línea de 9 días

    • El precio de las acciones se incrementa cuando se supera la línea de 9 días

    • El precio se desplomó por debajo de la línea de 9 días.

  4. El RSI se desvía de THENJournal para formar un parón de pérdida

    • El RSI se detuvo a la deriva de los precios

    • RSI se detiene cuando se alcanza el parámetro establecido

Análisis de las ventajas

  • Seguimiento de tendencias a corto plazo para operaciones de alta frecuencia

  • Las carteras de medias móviles determinan la dirección de la tendencia y evitan operaciones erróneas

  • El RSI es una herramienta para determinar el tiempo y controlar el riesgo.

  • Flexible para detener pérdidas y bloquear ganancias cortas

  • Combinación de señales de indicadores para mejorar la estabilidad de la estrategia

Análisis de riesgos

  • El análisis de las tendencias a corto plazo puede ser erróneo y seguir el alza o la caída

  • El RSI genera falsas señales y amplía las pérdidas

  • Los parámetros de parada de pérdidas se ajustan incorrectamente para reducir las ganancias o ampliar las pérdidas

  • La frecuencia de las transacciones es demasiado alta, lo que aumenta los costos de las transacciones y el deslizamiento.

  • Efectos de la estrategia de los parámetros de falla y el mercado anormal

  • Establecimiento de parámetros de optimización, estricto stop loss y control de costos

Dirección de optimización

  • Prueba de diferentes combinaciones de medias móviles para optimizar el juicio

  • Considere otros indicadores como el STOCH para validar la señal RSI

  • La incorporación de aprendizaje automático para juzgar la efectividad de los avances

  • Ajuste de parámetros para diferentes variedades y períodos de negociación

  • Optimización de la lógica de detención de pérdidas y seguimiento dinámico

  • Considerar la integración de un mecanismo de asignación automática

Resumir

La estrategia integra las ventajas de los indicadores de línea media y RSI para lograr estrategias de comercio conservadoras en línea corta. Hacer que las estrategias sean más perfectas y se adapten a los cambios en el mercado a través de optimización de parámetros, verificación de señales y control de riesgos, etc.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-08-27 00:00:00
end: 2023-09-26 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
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/
// © Coinrule

//@version=4
strategy(shorttitle='Maximized Scalping On Trend',title='Maximized Scalping On Trend (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,    title = "From Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay   = input(defval = 10,    title = "From Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear  = input(defval = 2019, title = "From Year",       type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year",       type = input.integer, minval = 1970)

showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)

start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true      // create function "within window of time"

//MA inputs and calculations
movingaverage_fast = sma(close, input(9))
movingaverage_mid= sma(close, input(50))
movingaverage_slow = sma(close, input (100))


//Trend situation
Bullish= cross(close, movingaverage_fast)

Momentum = movingaverage_mid > movingaverage_slow

// RSI inputs and calculations
lengthRSI = 14
RSI = rsi(close, lengthRSI)

//Entry
strategy.entry(id="long", long = true, when = Bullish and Momentum and RSI > 50)

//Exit

TP = input(70)
SL =input(30)
longTakeProfit  = RSI > TP
longStopPrice = RSI < SL

strategy.close("long", when = longStopPrice or longTakeProfit and window())

plot(movingaverage_fast, color=color.black, linewidth=2 )
plot(movingaverage_mid, color=color.orange, linewidth=2)
plot(movingaverage_slow, color=color.purple, linewidth=2)