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Estrategia de comercio de energía de plazo

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-23 15:32:00
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Resumen general

La Estrategia de Comercio de Potencia de Marco de Tiempo es una estrategia que utiliza los patrones de tendencia de precios de las acciones durante diferentes marcos de tiempo dentro de un día.

Estrategia lógica

La lógica central de esta estrategia es que los precios de las acciones tienden a exhibir ciertos patrones durante diferentes períodos de un día. La estrategia establece 48 marcos de tiempo de media hora a lo largo del día y determina si debe ir largo, ir corto o no hacer nada durante cada marco de tiempo. Cuando el tiempo entra en un cierto marco de tiempo, si la configuración es long, abrirá una posición larga. Si la configuración es short, abrirá una posición corta. Al final de cada marco de tiempo, comprueba el tipo de operación del siguiente marco de tiempo. Si es el mismo que el actual, continuará sosteniendo la posición. Si es diferente, cerrará posiciones antes de que termine el marco de tiempo.

Por ejemplo, si el marco de tiempo 6:30am - 7:00am se establece en long, la estrategia abrirá una posición larga a las 6:30am. Si 7:00am - 7:30am se establece en short, cerrará posiciones largas antes de las 7am y abrirá posiciones cortas a las 7am.

La ventaja de esta estrategia radica en su capacidad para capitalizar las fluctuaciones intradiarias de los precios de las acciones. El riesgo es que tales patrones puedan cambiar con el tiempo y hacer que la estrategia sea ineficaz.

Análisis de ventajas

La mayor ventaja de esta estrategia es que utiliza el atributo Precios son correctos de las acciones: los precios tienden a tener diferentes promedios y variaciones durante diferentes períodos del día. Esto permite a la estrategia adoptar tácticas de negociación de rango durante períodos volátiles y tácticas de negociación de tendencia durante períodos estables para adaptarse a las diferentes condiciones del mercado.

Otra ventaja es la flexibilidad de la configuración de parámetros.

Análisis de riesgos

El principal riesgo proviene de la inestabilidad de los supuestos: si el patrón de precios intradiarios cambia sustancialmente para una acción, las expectativas de rentabilidad de la estrategia se verán afectadas.

Además, la alta frecuencia de las operaciones plantea riesgos en términos de costes de transacción.

Directrices para la optimización

Considerar la introducción de modelos de aprendizaje automático para permitir el ajuste dinámico de los parámetros, por ejemplo, modelos LSTM para pronosticar los precios del próximo período y ajustar los ajustes largo/corto en consecuencia.

Alternativamente, combine los fundamentos de las acciones para evaluar la probabilidad de un cambio de patrón, para determinar el momento óptimo para la activación de la estrategia.

Conclusión

La estrategia de trading de tiempo genera alfa al identificar las operaciones intradiarias óptimas durante diferentes períodos al analizar patrones de precios recurrentes. Con un ajuste flexible de parámetros y controles de riesgos, es una estrategia de trading de algo eficiente. Las rutas de optimización futuras implican la adopción de ML o combos fundamentales para expandir la rentabilidad y mejorar la robustez frente a incertidumbres.

/*backtest
start: 2023-10-23 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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

//@version=4
strategy("Timeframe Time of Day Buying and Selling Strategy", overlay=true)

frommonth = input(defval = 6, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
fromday = input(defval = 14, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
fromyear = input(defval = 2021, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")

tomonth = input(defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
today = input(defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
toyear = input(defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")

timeframes = array.new_string(48, '')
timeframes_options = array.new_string(49, 'None')

array.set(timeframes,0,'2330-0000')
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array.set(timeframes,3,'0100-0130')
array.set(timeframes_options,3, input(defval='Long', options=['Long','Short','None'], title='0130-0200'))
array.set(timeframes,4,'0130-0200')
array.set(timeframes_options,4, input(defval='Long', options=['Long','Short','None'], title='0200-0230'))
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array.set(timeframes_options,22, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1100-1130'))
array.set(timeframes,23,'1100-1130')
array.set(timeframes_options,23, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1130-1200'))
array.set(timeframes,24,'1130-1200')
array.set(timeframes_options,24, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1200-1230'))
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array.set(timeframes_options,25, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1230-1300'))
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array.set(timeframes_options,28, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1400-1430'))
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array.set(timeframes,32,'1530-1600')
array.set(timeframes_options,32, input(defval='None', options=['Long','Short','None'], title='1600-1630'))
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array.set(timeframes,34,'1630-1700')
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array.set(timeframes,39,'1900-0930')
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array.set(timeframes,40,'1930-2000')
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array.set(timeframes,47,'2300-2330')
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string_hour = hour<10?'0'+tostring(hour):tostring(hour)
string_minute = minute<10?'0'+tostring(minute):tostring(minute)
current_time = string_hour+string_minute


f_strLeft(_str, _n) =>
    string[] _chars = str.split(_str, "")
    int _len = array.size(_chars)
    int _end = min(_len, max(0, _n))
    string[] _substr = array.new_string(0)
    if _end <= _len
        _substr := array.slice(_chars, 0, _end)
    string _return = array.join(_substr, "")

f_strRight(_str, _n) =>
    string[] _chars = str.split(_str, "")
    int _len = array.size(_chars)
    int _beg = max(0, _len - _n)
    string[] _substr = array.new_string(0)
    if _beg < _len
        _substr := array.slice(_chars, _beg, _len)
    string _return = array.join(_substr, "")


for i = 0 to array.size(timeframes) - 1
    start_time = f_strLeft(array.get(timeframes, i), 4)
    end_time = f_strRight(array.get(timeframes, i), 4)
    
    if current_time == end_time and array.get(timeframes_options, i)!='None' and array.get(timeframes_options, i) != array.get(timeframes_options, i==47?0:i+1) and timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)
        strategy.close_all()

    if current_time == start_time and array.get(timeframes_options, i)!='None' and array.get(timeframes_options, i) != array.get(timeframes_options, i==0?47:i-1)
        if array.get(timeframes_options, i) == 'Long'
            strategy.entry("Long", strategy.long, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))
        else if array.get(timeframes_options, i) == 'Short'
            strategy.entry("Short", strategy.short, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 00, 00)))

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