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Júpiter y Saturno Momento MA Estrategia filtrada de cruce

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-03 16:13:20
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Resumen general

Esta estrategia utiliza cruces de medias móviles como señales de negociación, combinadas con el indicador de volatilidad BB y un indicador de impulso personalizado para filtrar, con el objetivo de mejorar la fiabilidad de las señales de cruce de MA y reducir las señales falsas.

Principios

  1. Utilice la EMA de 50 períodos y la SMA de 200 períodos para formar señales de cruz dorada y cruz de muerte.

  2. Cuando el precio está en una tendencia alcista, requiere que el precio esté por encima de la línea de 200 días y el valor del indicador de impulso personalizado por debajo de 25 para generar señales de compra.

  3. Cuando el precio está en una tendencia a la baja, requiere que el precio esté por debajo de la línea de 200 días y el valor del indicador de impulso personalizado por encima de 75 para generar señales de venta.

  4. Indicador de impulso personalizado mapas BB línea media y distancia de banda en el rango de 0-100 basado en máximos y mínimos históricos.

  5. El indicador de impulso refleja la volatilidad relativa de los precios, el filtrado de umbral ayuda a reducir los falsos cruces.

Ventajas

  1. Utilice las fortalezas de la EMA y la SMA para captar las tendencias a medio y largo plazo.

  2. El aumento de la filtración con indicador de impulso mejora la fiabilidad y reduce las señales falsas.

  3. La distancia de banda BB refleja la intensidad de volatilidad, la normalización histórica evita la dependencia de parámetros.

  4. Se pueden adaptar los períodos de EMA, SMA y umbral de impulso a los diferentes entornos de mercado.

  5. Lógica simple con flexibilidad de optimización, gran practicidad.

Análisis de riesgos

  1. EMA y SMA tienen un efecto de retraso, pueden perder oportunidades a corto plazo.

  2. Tendencia que sigue una naturaleza no adecuada para los mercados de rango limitado.

  3. El umbral de impulso requiere pruebas retrospectivas iterativas para el parámetro óptimo, los riesgos de sobreajuste.

  4. Los sistemas a más largo plazo ofrecen rendimientos absolutos constantes pero potencialmente limitados.

  5. Puede acortar los períodos de admisión o añadir indicadores complementarios para mejorar la adaptabilidad.

Oportunidades de mejora

  1. Prueba diferentes combinaciones de MA para obtener parámetros óptimos.

  2. Añadir indicadores complementarios como MACD, KD para una validación adicional.

  3. Optimice los parámetros del indicador de impulso como el período de retroceso, el rango de mapeo.

  4. Incorporar el stop loss para controlar los riesgos.

  5. Ajustar los parámetros específicos de símbolos utilizando la extracción de características de aprendizaje automático.

  6. Añadir indicadores de volumen para evitar señales de cruce irrazonables.

Conclusión

Esta estrategia combina los puntos fuertes de la tendencia a largo plazo siguiendo y filtro de umbral de doble impulso para una alta fiabilidad y valor práctico.


/*backtest
start: 2023-10-26 00:00:00
end: 2023-10-27 13:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="EMA Difference Mapping with Trades", shorttitle="EMA Diff Map", overlay=false)

// Inputs
emaLength = input(20, "EMA Length")
stdDevLength = input(2, "Standard Deviation Length")
priceSource = close
takeProfitPoints = input(1000, title="Take Profit (in Points)")
stopLossPoints = input(2500, title="Stop Loss (in Points)")

// Calculate EMA
ema = ema(priceSource, emaLength)

// Calculate Standard Deviation
stdDev = stdev(priceSource, stdDevLength)

// Calculate differences
diff1 = (ema + stdDev) - ema
diff2 = ema - (ema - stdDev)

// Calculate min and max differences from last year
lookbackPeriod = 504 // Number of trading days in a year
minDiff1 = lowest(diff1, lookbackPeriod)
maxDiff1 = highest(diff1, lookbackPeriod)
minDiff2 = lowest(diff2, lookbackPeriod)
maxDiff2 = highest(diff2, lookbackPeriod)

// Map differences based on requirements
mappedDiff1 = 50 + 50 * ((diff1 - minDiff1) / (maxDiff1 - minDiff1))
mappedDiff2 = 50 - 50 * ((diff2 - minDiff2) / (maxDiff2 - minDiff2))

// Combine mapped differences into a single line
mappedLine = if close > ema
    mappedDiff1
else
    mappedDiff2

// Plot 'mappedLine' in the main chart area conditionally
plot(mappedLine, title="EMA Difference Mapping", color=(close > ema ? color.blue : na), style=plot.style_line, linewidth=2)

// Calculate the 50EMA and 200SMA
ema50 = ema(close, 50)
sma200 = sma(close, 200)

// Plot the 50EMA and 200SMA on the main chart
plot(ema50, color=color.blue, title="50 SMA", linewidth=2)
plot(sma200, color=color.red, title="200 SMA", linewidth=2)

// Initialize trade variables
var bool waitingForBuy = na
var bool waitingForSell = na
var bool buyConditionMet = false
var bool sellConditionMet = false

if not sellConditionMet and crossunder(ema50, sma200)
    sellConditionMet := true
    waitingForBuy := false

if sellConditionMet 
    waitingForSell := true
    sellConditionMet := false

if waitingForSell and close < sma200 and mappedLine > 75
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Sell Exit", "Sell", profit=takeProfitPoints, loss=stopLossPoints)
    waitingForSell := false

// Define the strategy conditions and execute trades
if not buyConditionMet  and crossover(ema50, sma200)
    buyConditionMet := true
    waitingForSell := false

if buyConditionMet 
    waitingForBuy := true
    buyConditionMet := false

if waitingForBuy and close > sma200 and mappedLine < 25
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Buy Exit", "Buy", profit=takeProfitPoints, loss=stopLossPoints)
    waitingForBuy := false


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