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Estrategia de múltiples indicadores para identificar los puntos de inflexión de la negociación en el comercio cuantitativo

El autor:¿ Qué pasa?, fecha: 2023-11-02 14:09:34
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Resumen general

Esta estrategia integra 5 indicadores principales incluyendo EMA, VWAP, MACD, Bandas de Bollinger y Ciclo de Tendencia de Schaff para identificar puntos de inflexión donde el precio se invierte dentro de un cierto rango, y genera señales de compra y venta. La ventaja de esta estrategia es la flexibilidad para combinar diferentes indicadores basados en condiciones de mercado variables para reducir señales falsas y mejorar la rentabilidad. Sin embargo, también hay riesgos de identificación de señales rezagadas y ajuste inadecuado de parámetros. En general, la estrategia tiene un flujo lógico claro y un fuerte valor práctico.

Estrategia lógica

EMA juzga la dirección general de la tendencia, sólo compra con la tendencia
VWAP juzga el flujo de dinero institucional, sólo compra cuando las instituciones están comprando
El MACD juzga la tendencia a corto plazo y el cambio de impulso, la línea de señal cruzada de la línea MACD es la señal de compra/venta
Las bandas de Bollinger juzgan las condiciones de sobrecompra y sobreventa, la ruptura de los precios de las bandas sugiere señales de compra/venta
Schaff Trend Cycle juzga la estructura de corto plazo limitada al rango, superando los umbrales altos/bajos sugiere señales de compra/venta
Enviar órdenes de compra/venta cuando los 5 indicadores estén de acuerdo en la señal
Establezca el stop loss y tome ganancias para optimizar la gestión del capital

Ventajas

Bajar las falsas señales con combinación de múltiples indicadores

El uso de una combinación de indicadores como EMA, VWAP, MACD, BB y STC permite la validación cruzada para eliminar señales falsas de cualquier indicador individual, mejorando la confiabilidad.

Indicadores personalizables

La capacidad de activar/apagar los indicadores permite combinar indicadores ideales para diferentes productos y entornos de mercado, mejorando la adaptabilidad.

Optimización de la gestión del capital

El stop loss y el take profit permiten limitar las pérdidas de una sola operación y fijar las ganancias, lo que permite una mejor gestión del capital.

Una lógica estratégica clara

Los indicadores intuitivos simples utilizados con comentarios detallados del código hacen que la lógica general de la estrategia sea fácil de entender y modificar.

Gran practicidad

Indicadores ampliamente utilizados con ajustes razonables permite el comercio en vivo con resultados decentes de inmediato sin optimizaciones extensas.

Los riesgos

Riesgo de identificación de la señal con retraso

El EMA, el MACD, etc. tienen retraso en la identificación de los cambios de precios, lo que puede causar la falta del mejor momento de entrada.

Riesgo de ajuste incorrecto de parámetros

Los parámetros de indicadores malos generarán señales falsas excesivas y romperán la estrategia.

No hay garantía de ganancia

La combinación de múltiples indicadores mejora pero no garantiza la tasa de ganancia.

El stop loss está demasiado ajustado.

Si el stop loss es demasiado ajustado, las fluctuaciones normales de precios pueden detenerse causando pérdidas innecesarias.

Oportunidades de mejora

Añadir el modelo ML para la puntuación de la fiabilidad de la señal

Modelo de tren para calificar las señales de múltiples indicadores en confiabilidad, filtrar las señales falsas.

Añadir indicadores de impulso para la identificación de la acumulación

Agregue indicadores cuantitativos como OBV para identificar la acumulación de precios, mejorando la certeza del punto de compra.

Optimiza la lógica de stop loss y take profit

Investigue una lógica de detención o toma de ganancias más adecuada para esta estrategia para optimizar mejor la gestión del capital.

Optimización de parámetros

Realizar pruebas de retroceso más sistemáticas para encontrar parámetros óptimos para cada indicador, mejorando la robustez.

Añadir el comercio automático

Conectarse a la API de negociación para permitir la ejecución automática de órdenes, lo que permite la ejecución de estrategias totalmente automatizadas.

Conclusión

Esta estrategia combina las fortalezas de múltiples indicadores técnicos con un flujo lógico claro y un fuerte valor práctico. Puede servir como soporte de decisión comercial discrecional o comercio algorítmico directo.

/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © MakeMoneyCoESTB2020

//*********************Notes for continued work***************
//3) add a Table of contents to each section of code
//4) add candle stick pattern considerations to chart
//5) add an input value for DTE range to backtest
//7) add abilit to turn on/off MACD plot
//9)
//************************************************************


//Hello my fellow investors
//After hours of reading, backtesting, and YouTube video watching
//I discovered that 200EMA, VWAP, BB, MACD, and STC 
//produce the most consistent results for investment planning.
//This strategy allows you to pick between the aforementioned indicators or layer them together.
//It works on the pricipal of:
//1) Always follow the market trend - buy/sell above/below 200EMA
//2) Follow corporate investing trends - buy/sell above/below VWAP
//3) Apply MACD check - buy--> MACD line above signal line 
// and corssover below histogram \\ sell --> MACD line below signal line 
// and crossover above histogram.
//4) Check volitility with price against BB limits upper/Sell or lower/buy
//5) When STC crosses about 10 buy and when it drops below 90 sell
//6) Exit position when stop loss is triggered or profit target is hit.  BB also provides a parameter to exit positions.

//This code is the product of many hours of hard work on the part of the greater tradingview community.  The credit goes to everyone in the community who has put code out there for the greater good.

//Happy Hunting!



//Title
// strategy("WOMBO COMBO: 100/200EMA & VWAP & MACD", shorttitle="WOMBO COMBO", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1.5, initial_capital=10000,slippage=2, currency=currency.USD, overlay=true)

//define calculations price source
price = input(title="Price Source", defval=close)


//***************************
//Calculate 20/50/100/200EMA 
EMAlength = input(title="EMA_Length", defval=200)
EMA=ema(price, EMAlength)
//plot EMA
ColorEMA=EMAlength==200?color.blue:EMAlength==100?color.aqua:EMAlength==50?color.orange:color.red
plot(EMA, title = "EMA", color = ColorEMA)


//*****************************
//calculate VWAP
ColorVWAP = (price > vwap) ? color.lime : color.maroon
plot(vwap, title = "VWAP", color=ColorVWAP, linewidth=2)


//*****************************
//calculate MACD
//define variables for speed
fast = 12, slow = 26
//define parameters to calculate MACD
fastMA = ema(price, fast)
slowMA = ema(price, slow)
//define MACD line
macd = fastMA - slowMA
//define SIGNAL line
signal = sma(macd, 9)
//plot MACD line
//plot(macd, title = "MACD",  color=color.orange)
//plot signal line
//plot(signal, title = "Signal", color=color.purple)
//plot histogram
//define histogram colors
//col_grow_above = color.green
//col_grow_below = color.red
//col_fall_above = color.lime
//col_fall_below = color.maroon
//define histogram value
//hist = macd - signal
//plot histogram
//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )


//***************************************
//Calculate Bollinger Bands
//Define BB input variables
//lengthBB = input(20, minval=1)
//multBB = input(2.0, minval=0.001, maxval=50)
lengthBB = 20
multBB = 2
//define BB average
basisBB = sma(price, lengthBB)
//define BB standar deviation
devBB = multBB * stdev(price, lengthBB)
//define BB upper and lower limits
upperBB = basisBB + devBB
lowerBB = basisBB - devBB
//Plot BB graph
ShowBB = input(title="Show BB", defval="Y", type=input.string, options=["Y", "N"])
transP = (ShowBB=="Y") ? 0 : 100
plot (upperBB, title = "BB Upper Band", color = color.aqua, transp=transP)
plot (basisBB, title = "BB Average", color = color.red, transp=transP)
plot (lowerBB, title = "BB Lower Band", color = color.aqua, transp=transP)


//*************************************************
//Calculate STC
//fastLength = input(title="MACD Fast Length", type=input.integer, defval=12)
//slowLength = input(title="MACD Slow Length", type=input.integer, defval=26)
fastLength = 23
slowLength = 50
cycleLength = input(title="Cycle Length", type=input.integer, defval=10)
//d1Length = input(title="1st %D Length", type=input.integer, defval=3)
//d2Length = input(title="2nd %D Length", type=input.integer, defval=3)
d1Length = 3
d2Length = 3
srcSTC = close

macdSTC = ema(srcSTC, fastLength) - ema(srcSTC, slowLength)
k = nz(fixnan(stoch(macdSTC, macdSTC, macdSTC, cycleLength)))
d = ema(k, d1Length)
kd = nz(fixnan(stoch(d, d, d, cycleLength)))
stc = ema(kd, d2Length)
stc := 	stc > 100 ? 100 : stc < 0 ? 0 : stc
upperSTC = input(title="Upper STC limit", defval=90)
lowerSTC = input( title="Lower STC limit", defval=10)

ma1length=35
ma1 = ema(close,ma1length)
ma2 = ema(close,EMAlength)

//STCbuy = crossover(stc, lowerSTC) and ma1>ma2 and close>ma1
//STCsell = crossunder(stc, upperSTC) and ma1<ma2 and close<ma1
STCbuy = crossover(stc, lowerSTC) 
STCsell = crossunder(stc, upperSTC) 




//*************************************************
//Candle stick patterns
//DojiSize = input(0.05, minval=0.01, title="Doji size")
//data=(abs(open - close) <= (high - low) * DojiSize)
//plotchar(data, title="Doji", text='Doji', color=color.white)

data2=(close[2] > open[2] and min(open[1], close[1]) > close[2] and open < min(open[1], close[1]) and close < open )
//plotshape(data2, title= "Evening Star", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Evening\nStar")

data3=(close[2] < open[2] and max(open[1], close[1]) < close[2] and open > max(open[1], close[1]) and close > open )
//plotshape(data3,  title= "Morning Star", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Morning\nStar")

data4=(open[1] < close[1] and open > close[1] and high - max(open, close) >= abs(open - close) * 3 and min(close, open) - low <= abs(open - close))
//plotshape(data4, title= "Shooting Star", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Shooting\nStar")

data5=(((high - low)>3*(open -close)) and  ((close - low)/(.001 + high - low) > 0.6) and ((open - low)/(.001 + high - low) > 0.6))
//plotshape(data5, title= "Hammer", location=location.belowbar, color=color.white, style=shape.diamond, text="H")

data5b=(((high - low)>3*(open -close)) and  ((high - close)/(.001 + high - low) > 0.6) and ((high - open)/(.001 + high - low) > 0.6))
//plotshape(data5b, title= "Inverted Hammer", location=location.belowbar, color=color.white, style=shape.diamond, text="IH")

data6=(close[1] > open[1] and open > close and open <= close[1] and open[1] <= close and open - close < close[1] - open[1] )
//plotshape(data6, title= "Bearish Harami",  color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Bearish\nHarami")

data7=(open[1] > close[1] and close > open and close <= open[1] and close[1] <= open and close - open < open[1] - close[1] )
//plotshape(data7,  title= "Bullish Harami", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nHarami")

data8=(close[1] > open[1] and open > close and open >= close[1] and open[1] >= close and open - close > close[1] - open[1] )
//plotshape(data8,  title= "Bearish Engulfing", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Bearish\nEngulfing")

data9=(open[1] > close[1] and close > open and close >= open[1] and close[1] >= open and close - open > open[1] - close[1] )
//plotshape(data9, title= "Bullish Engulfing", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nEngulfling")

upper = highest(10)[1]
data10=(close[1] < open[1] and  open < low[1] and close > close[1] + ((open[1] - close[1])/2) and close < open[1])
//plotshape(data10, title= "Piercing Line", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Piercing\nLine")

lower = lowest(10)[1]
data11=(low == open and  open < lower and open < close and close > ((high[1] - low[1]) / 2) + low[1])
//plotshape(data11, title= "Bullish Belt", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nBelt")

data12=(open[1]>close[1] and open>=open[1] and close>open)
//plotshape(data12, title= "Bullish Kicker", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nKicker")

data13=(open[1]<close[1] and open<=open[1] and close<=open)
//plotshape(data13, title= "Bearish Kicker", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Bearish\nKicker")

data14=(((high-low>4*(open-close))and((close-low)/(.001+high-low)>=0.75)and((open-low)/(.001+high-low)>=0.75)) and high[1] < open and high[2] < open)
//plotshape(data14,  title= "Hanging Man", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Hanging\nMan")

data15=((close[1]>open[1])and(((close[1]+open[1])/2)>close)and(open>close)and(open>close[1])and(close>open[1])and((open-close)/(.001+(high-low))>0.6))
//plotshape(data15, title= "Dark Cloud Cover", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Dark\nCloudCover")




//**********Long & Short Entry Calculations***********************************
//Define countback variable
countback=input(minval=0, maxval=5, title="Price CountBack", defval=0)
//User input for what evaluations to run: EMA, VWAP, MACD, BB
EMA_Y_N=input(defval = "N", title="Run EMA", type=input.string, options=["Y", "N"])
VWAP_Y_N=input(defval = "N", title="Run VWAP", type=input.string, options=["Y", "N"])
MACD_Y_N=input(defval = "N", title="Run MACD", type=input.string, options=["Y", "N"])
BB_Y_N=input(defval = "N", title="Run BB", type=input.string, options=["Y", "N"])
STC_Y_N=input(defval = "Y", title="Run STC", type=input.string, options=["Y", "N"])
//long entry condition
dataHCLB=(iff(STC_Y_N=="Y", STCbuy, true) and iff(EMA_Y_N=="Y", price[countback]>EMA, true) and iff(VWAP_Y_N=="Y", price[countback]>vwap, true) and iff(MACD_Y_N=="Y", crossunder(signal[countback], macd[countback]), true) and iff(MACD_Y_N=="Y", macd[countback]<0, true) and iff(BB_Y_N=="Y", crossunder(price[countback], lowerBB), true))
plotshape(dataHCLB, title= "HC-LB", color=color.lime, style=shape.circle, text="HC-LB")
strategy.entry("HC-Long", strategy.long, comment="HC-Long", when = dataHCLB)
//short entry condition
dataHCSB=(iff(STC_Y_N=="Y", STCsell, true) and iff(EMA_Y_N=="Y", price[countback]<EMA, true) and iff(VWAP_Y_N=="Y", price[countback]<vwap, true) and iff(MACD_Y_N=="Y", crossunder(macd[countback], signal[countback]), true) and iff(MACD_Y_N=="Y", signal[countback]>0, true) and iff(BB_Y_N=="Y", crossover(price[countback], upperBB), true))
plotshape(dataHCSB, title= "HC-SB", color=color.fuchsia, style=shape.circle, text="HC-SB")
strategy.entry("HC-Short", strategy.short, comment="HC-Short", when=dataHCSB)




//******************Exit Conditions******************************
// Profit and Loss Exit Calculations
// User Options to Change Inputs (%)
stopPer = input(5, title='Stop Loss %', type=input.float) / 100
takePer = input(10, title='Take Profit %', type=input.float) / 100

// Determine where you've entered and in what direction
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopPer)
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopPer)
shortTake = strategy.position_avg_price * (1 - takePer)
longTake = strategy.position_avg_price * (1 + takePer)

//exit position conditions and orders
if strategy.position_size > 0 or crossunder(price[countback], upperBB)
    strategy.exit(id="Close Long", stop=longStop, limit=longTake)
if strategy.position_size < 0 or crossover(price[countback], lowerBB)
    strategy.exit(id="Close Short", stop=shortStop, limit=shortTake)

Más.