En la carga de los recursos... Cargando...

Estrategia de divisas basada en ondas fractales y SMMA

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-13 16:39:41
Las etiquetas:

Resumen general

Esta estrategia combina la teoría de ondas fractales y SMMA para identificar oportunidades de tendencia, y utiliza un stop loss y un trailing stop adecuados para controlar los riesgos para maximizar las ganancias.

Estrategia lógica

Usar SMMA para calcular el precio medio y filtrar el ruido del mercado para determinar la dirección de la tendencia
Identificar los puntos de reversión de la tendencia utilizando el precio más alto/más bajo dentro de ciertos períodos como ondas fractales
Ir corto cuando la ola de precios se rompe por encima de SMMA, ir largo cuando se rompe por debajo
Establecer el stop loss y el trailing stop basados en el ATR para controlar los riesgos
Solo se negocian dentro de las sesiones especificadas, evitando las oscilaciones de fin de semana e intradiarias

Análisis de ventajas

La teoría de ondas fractales identifica con precisión los puntos de inversión de tendencia, combinados con SMMA para la dirección de la tendencia
Las pérdidas de detención y las pérdidas de seguimiento de ATR limitan efectivamente las pérdidas por operación
Solo las operaciones durante las sesiones de liquidez evitan el deslizamiento y la volatilidad excesivos
Siguiendo el SAR parabólico estrictamente para salir en la señal de inversión maximiza el beneficio

Análisis de riesgos

Una onda fractal inexacta puede causar golpes en períodos no tendenciales
El retraso SMMA puede no alcanzar los puntos ideales de inversión de tendencia
La pérdida de parada demasiado apretada puede ser detenida fácilmente, demasiado suelta puede incurrir en pérdidas mayores
El beneficio fijo no puede adaptarse a las diferentes condiciones del mercado

Soluciones:

Optimizar los parámetros para el período fractal y SMMA
Añadir estocásticos para confirmar señales de reversión
Optimización dinámica de stop loss, objetivo de ganancia

Direcciones de optimización

Optimizar el período fractal y los parámetros SMMA
Añadir el indicador Estocástico para filtrar las fallas
Experimento con stop loss dinámico y toma de ganancias
Ampliar el stop loss para evitar ser detenido
Optimizar los parámetros para diferentes productos y sesiones de negociación

Resumen de las actividades

Esta estrategia integra la teoría de ondas fractales y SMMA para identificar puntos de tendencia e inversión en el comercio, con una parada de pérdida y una toma de ganancias adecuadas.

/*backtest
start: 2022-11-12 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("FX Strategy Based on Fractals and SMMA", overlay=true)

// パラメータ
SMMAPeriod1 = input(30, title="SMMA Period")
StopLoss1 = input(7, title="Stop Loss %")
TrailingStopCoef1 = input(2.7, title="Trailing Stop Coefficient")
fractalPeriod = input(5, title="Fractal Period")

// SMMAの計算関数
smma(src, length) =>
    var float smma = na
    if na(smma[1])
        smma := sma(src, length)
    else
        smma := (smma[1] * (length - 1) + src) / length
    smma

// フラクタルの近似
highFractal = high[2] > high[1] and high[2] > high[3] and high[2] > high[4] and high[2] > high
lowFractal = low[2] < low[1] and low[2] < low[3] and low[2] < low[4] and low[2] < low

// エントリー条件
longEntrySignal = lowFractal and close[1] < smma(close, SMMAPeriod1)
shortEntrySignal = highFractal and close[1] > smma(close, SMMAPeriod1)

// エントリー実行
if (longEntrySignal)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (shortEntrySignal)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// トレーリングストップの計算
atrValue = atr(10)
longStopPrice = close - atrValue * TrailingStopCoef1
shortStopPrice = close + atrValue * TrailingStopCoef1

// トレーリングストップの設定
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=longStopPrice)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=shortStopPrice)

// バックテスト期間の設定（MetaTraderのバックテストと同じ期間）
startYear = 2007
startMonth = 05
startDay = 01
endYear = 2022
endMonth = 04
endDay = 01

startDate = timestamp(startYear, startMonth, startDay, 00, 00)
endDate = timestamp(endYear, endMonth, endDay, 23, 59)

// バックテスト期間内でのみトレードを実行
if (time >= startDate and time <= endDate)
    if (longEntrySignal)
        strategy.entry("Long", strategy.long)
    if (shortEntrySignal)
        strategy.entry("Short", strategy.short)

Más.