La estrategia de negociación de reversión de impulso combina las ventajas de las estrategias de reversión y impulso mediante la utilización de señales de ambos tipos de indicadores para realizar operaciones en sentido contrario en puntos de inflexión para obtener ganancias.
La estrategia consta de dos partes:
La primera parte es la estrategia de reversión 123.
Ir largo cuando el precio de cierre es mayor que el cierre anterior durante 2 días consecutivos y el oscilador estocástico lento de 9 días está por debajo de 50.
Ir corto cuando el precio de cierre es inferior al cierre anterior durante 2 días consecutivos y el Oscilador Estocástico rápido de 9 días está por encima de 50.
La segunda parte es el indicador de momento filtrado.
Calcular el cambio de precio xMom = cierre - cierre [1]
Calcular el cambio de precio absoluto xMomAbs = abs ((cerrar - cerrar[1])
Filtrar xMom si es menor que el umbral Filtrar a 0
Filtrar xMomAbs si es menor que el umbral Filtrar a 0
Calcular la suma de xMom filtrado durante n días nSum
Calcular la suma de los xMomAbs filtrados durante n días nAbsSum
Calcular el valor del momento: nRes = 100 * nSum / nAbsSum
Generar señal basada en nRes y bandas TopBand, LowBand
Este indicador filtra las pequeñas fluctuaciones y extrae información de impulso de las tendencias principales.
Por último, las señales de negociación se generan cuando las señales de ambos indicadores se alinean para largo o corto.
La estrategia combina las ventajas de dos tipos diferentes de indicadores para mejorar la calidad de la señal:
La estrategia de reversión 123 detecta las tendencias de reversión en los puntos de inflexión, evitando quedar atrapados.
El indicador de impulso filtrado se enfoca solo en movimientos grandes, filtrando el ruido y captando las tendencias principales.
Combinarlos verifica las señales y reduce las operaciones incorrectas, mejorando la tasa de ganancias.
Los principales riesgos de esta estrategia incluyen:
El análisis de un solo marco de tiempo puede omitir una tendencia más amplia.
Los parámetros estáticos no pueden adaptarse a los cambios del mercado.
La doble verificación puede perder algunas oportunidades, reduciendo el potencial de ganancia.
También se pueden verificar señales de baja calidad, lo que conduce a pérdidas.
La estrategia se puede optimizar en varios aspectos:
Agregue la verificación de marcos de tiempo múltiples para evitar quedar atrapado.
Se utilizarán parámetros adaptativos para ajustar los indicadores en función de las condiciones del mercado.
Optimizar el umbral del filtro para reducir las señales falsas.
Se añadirá el stop loss para controlar el importe de la pérdida de una sola operación.
Ajustar el tamaño de las posiciones para optimizar la eficiencia de la utilización del capital.
En conclusión, la estrategia de reversión de impulso combina las fortalezas de las estrategias de reversión y de impulso filtrado para mejorar la calidad de la señal y la rentabilidad hasta cierto punto. Sin embargo, también tiene algunos defectos como ignorar tendencias más grandes, parámetros estáticos, señales falsas, etc. Métodos como validación de marcos de tiempo múltiples, parámetros adaptativos, stop loss pueden optimizar la estrategia al reducir riesgos y mejorar la rentabilidad constante.
/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 25/09/2019
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator plots a CMO which ignores price changes which are less
// than a threshold value. CMO was developed by Tushar Chande. A scientist,
// an inventor, and a respected trading system developer, Mr. Chande developed
// the CMO to capture what he calls "pure momentum". For more definitive
// information on the CMO and other indicators we recommend the book The New
// Technical Trader by Tushar Chande and Stanley Kroll.
// The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented
// indicators such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, etc.
// It is most closely related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs in several ways:
// - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby directly
// measuring momentum;
// - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term extreme
// movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing can be applied to the
// CMO, if desired;
// - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to clearly see
// changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale also allows you to
// conveniently compare values across different securities.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
fFilter(xSeriesSum, xSeriesV, Filter) =>
iff(xSeriesV > Filter, xSeriesSum, 0)
CMOfilt(Length,Filter, TopBand, LowBand) =>
pos = 0
xMom = close - close[1]
xMomAbs = abs(close - close[1])
xMomFilter = fFilter(xMom, xMomAbs, Filter)
xMomAbsFilter = fFilter(xMomAbs,xMomAbs, Filter)
nSum = sum(xMomFilter, Length)
nAbsSum = sum(xMomAbsFilter, Length)
nRes = 100 * nSum / nAbsSum
pos := iff(nRes > TopBand, 1,
iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & CMOfilt", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthCMO = input(9, minval=1)
Filter = input(3, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMOfilt = CMOfilt(LengthCMO,Filter, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMOfilt == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posCMOfilt == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )