La estrategia de fusión de indicadores multivariados combina múltiples indicadores técnicos de diferentes tipos, aprovechando sus respectivas fortalezas para realizar evaluaciones de mercado más precisas e integrales para mejorar los resultados comerciales.
Esta estrategia utiliza tres indicadores técnicos: el índice variable (VI), el ROC-RSI y la tasa de cambio de precios (Price ROC).
En primer lugar, la estrategia calcula VI, que consiste en el indicador de cambio positivo VIP y el indicador de cambio negativo VIM. VIP y VIM miden el poder ascendente y descendente del precio por separado.
En segundo lugar, la estrategia combina ROC y RSI en el indicador ROC-RSI. ROC mide el movimiento de precios durante un período más largo, mientras que RSI refleja los niveles de sobrecompra / sobreventa durante un período más corto. ROC-RSI consolida ambas informaciones para determinar si el precio actual se encuentra en una zona extrema irracional.
Por último, el precio ROC refleja directamente la fuerza del movimiento de precios, evaluando la tendencia a partir del precio en sí, a diferencia del VI y del ROC-RSI.
La estrategia solo genera señales de trading cuando coinciden los tres indicadores. Esto filtra algunas señales potencialmente falsas y mejora la confiabilidad.
La mayor ventaja de esta estrategia multivariada es la consolidación de los puntos fuertes de los diferentes indicadores para una evaluación más completa y precisa.
Específicamente, VI captura los cambios de tendencia midiendo las fuerzas de compra/venta. ROC-RSI juzga si los precios están sobrecalentados o sobrevendidos. El precio ROC refleja directamente la tendencia de los precios. Los indicadores se verifican entre sí para evitar errores.
Requerir la concurrencia de múltiples indicadores también mejora la calidad de la señal al filtrar señales falsas.
En resumen, la estrategia multivariada aprovecha las fortalezas de los indicadores individuales, proporcionando una verificación mutua para una negociación más confiable y precisa.
El principal riesgo son los indicadores contradictorios debido a la configuración incorrecta de los parámetros.
Por ejemplo, si VI y el precio ROC indican al alza pero el ROC-RSI está sobrecomprado, las oportunidades de compra pueden perderse.
Para optimizar esta estrategia, considere:
Ajuste de los parámetros del indicador para una correcta coordinación de las señales de negociación.
Añadir/eliminar indicadores y tipos para encontrar combinaciones óptimas, por ejemplo, añadiendo medias móviles.
Cambiando la lógica de la señal, como el comercio en la señal de la mayoría.
Incorporar el stop loss para limitar la bajada.
La optimización de la gestión del dinero como el tamaño de la posición.
Prueba de aplicabilidad en diferentes instrumentos y plazos.
La optimización continua puede maximizar el potencial de la estrategia multivariada para un rendimiento superior constante.
La estrategia de fusión de indicadores multivariados combina las fortalezas de indicadores como VI, ROC-RSI y Price ROC para una evaluación más confiable y completa del mercado, mejorando la tasa de ganancia. Su mayor ventaja es la verificación mutua para evitar errores de indicadores individuales. Mientras tanto, la optimización de combinaciones de indicadores es clave para maximizar el rendimiento. Con pruebas y optimización continuas, la estrategia multivariada puede mejorar eficazmente los resultados comerciales.
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("drnkk Strategy", overlay=true)
//IF Function
IF(input)=>(exp(2*input)-1)/(exp(2*input)+1)
//VI Inputs
VI_pm = input(4, title="VI Period",minval=2)
VI_ps = input(3, title="VI Smoothing Period",minval=0)
//VI Calculation
VMP = sum( abs( high - low[1]), VI_pm )
VMM = sum( abs( low - high[1]), VI_pm )
STR = sum( atr(1), VI_pm )
VIP = VMP / STR
VIM = VMM / STR
//VI Smoothing
wmaVIP = (wma(VIP-1,VI_ps))*10
wmaVIM = (wma(VIM-1,VI_ps))*10
//VI IF Transform
IF_VIP=IF(wmaVIP)*100
IF_VIM=IF(wmaVIM)*100
roc_VIP =(wmaVIP - wmaVIP[VI_ps]) / VI_ps
plot(roc_VIP ? roc_VIP : na, color=lime)
roc_VIM = (wmaVIM - wmaVIM[VI_ps]) / VI_ps
plot(roc_VIM ? roc_VIM : na, color=purple)
//ROC-RSI Inputs
RSI_pm = input(2, title="ROC-RSI Period",minval=2)
RSI_ps = input(2, title="Smooth Period",minval=0)
//ROC Calculation and Smoothing
raw_ROC=(close - close[RSI_pm])/RSI_pm
wma_ROC=wma(raw_ROC,RSI_ps)
IF_ROC = IF(wma_ROC)*100
//RSI Calculation, Smoothing, Inverse Fisher Transformation
raw_RSI=0.1*(rsi(close,RSI_pm)-50)
wma_RSI=wma(raw_RSI,RSI_ps)
IF_RSI = IF(wma_RSI)*100
VI_long = roc_VIP >roc_VIM
VI_short = roc_VIM >roc_VIP
RSI_long = IF_RSI > 80
RSI_short = IF_RSI < -80
ROC_long = IF_ROC > 75
ROC_short = IF_ROC < -75
longCondition = year >= 2018 and VI_long and ROC_long and RSI_long
if (longCondition)
strategy.entry("BUY", strategy.long)
shortCondition = year >= 2018 and VI_short and ROC_short and RSI_short
if (shortCondition)
strategy.entry("SELL", strategy.short)