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Estrategia de línea larga de intercambio adaptativo SMA retorcido

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-24 14:26:37
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Resumen general

Esta estrategia genera señales de entrada a largo plazo mediante la combinación de 3 promedios móviles simples (SMA) de diferentes períodos con el promedio móvil adaptativo de Kaufman. Produce señales de compra cuando el SMA de período más corto cruza los SMA de período más largo. Además, la estrategia también incorpora el color del candelabro para determinar la tendencia principal, generando señales de compra solo durante las tendencias alcistas para evitar falsas rupturas.

Estrategia lógica

La estrategia utiliza 3 SMA de diferentes períodos, incluidos SMA 4, SMA 9 y SMA 18. Las combinaciones cruzadas de estos 3 SMA son indicadores clásicos para juzgar la dirección de la tendencia.

Solo cuando el precio de cierre es mayor que el promedio móvil adaptativo, es decir, en una tendencia alcista, las señales de cruz dorada de la SMA surtirán efecto para desencadenar posiciones largas.

Además, una SMA de 100 períodos se utiliza para determinar la tendencia principal. Cuando los precios cruzan por encima de la SMA de 100 períodos, confirma que ha comenzado una tendencia alcista. La estrategia solo produce señales de compra durante las principales tendencias alcistas.

En resumen, las señales de entrada a largo plazo de esta estrategia provienen de la combinación de:

  1. El SMA 4 cruza el SMA 9 y el SMA 9 cruza el SMA 18, formando cruces doradas del SMA a corto plazo

  2. El precio de cierre es superior al promedio móvil adaptativo de Kaufman, en una tendencia alcista

  3. Los precios se cruzan por encima de la SMA de 100 períodos, lo que confirma una tendencia al alza principal

Cuando se cumplen las 3 condiciones al mismo tiempo, se generan señales de entrada largas.

Análisis de ventajas

Las principales ventajas de esta estrategia incluyen:

  1. El uso de cruces de SMA triples para determinar las tendencias puede filtrar eficazmente el ruido y aumentar la fiabilidad de la señal

  2. La introducción de una media móvil adaptativa evita falsas rupturas cuando no hay una tendencia clara.

  3. Incorporar el juicio sobre la tendencia principal aumenta la probabilidad de obtener ganancias al evitar abrir posiciones repetidamente durante los movimientos de rango

  4. Los cruces de SMA a largo y corto plazo forman señales de línea larga, que capturan grandes movimientos de tendencia

  5. Adecuado para tiempos de alta periodicidad, como niveles de 4 horas o diarios, con señales más confiables

Análisis de riesgos

También hay algunos riesgos con esta estrategia:

  1. Como estrategia a largo plazo, incapaz de obtener beneficios a tiempo, con ciertos riesgos de retirada

  2. Relativamente pocas señales de entrada, pueden perderse algunas carreras.

  3. Las tendencias contradictorias a corto, mediano y largo plazo pueden generar señales erróneas

Se pueden adoptar los siguientes métodos de optimización:

  1. Reducir adecuadamente los períodos de SMA a medio y largo plazo para aumentar las oportunidades de entrada

  2. Añadir otros indicadores auxiliares como el volumen para confirmar la fiabilidad de la tendencia

  3. Utilice paradas prudentes para controlar razonablemente las extracciones

Direcciones de optimización

Hay aún más margen para optimizar esta estrategia:

  1. Prueba más períodos de combinación de SMA para encontrar parámetros óptimos

  2. Incorporar la confirmación de volumen para evitar errores

  3. Añadir indicadores de volatilidad a las entradas de filtro durante oscilaciones violentas

  4. Introducir algoritmos de aprendizaje automático para identificar de forma adaptativa los parámetros óptimos

  5. Añadir indicadores de sentimiento para evitar tomar posiciones durante el pánico o la euforia del mercado

Conclusión

Esta estrategia forma señales de línea larga a través de múltiples cruces de SMA, combinadas con promedios móviles adaptativos y determinaciones de tendencias principales. Puede capturar ganancias significativas durante los movimientos de tendencia con lógica estable y resultados prácticos sólidos. Pero también hay riesgos que deben reducirse a través de nuevas optimizaciones.


/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-11-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Wielkieef


//@version=5
strategy(title='twisted SMA strategy [4h] ', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)

src = close

Length1 = input.int(4, title='  1-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length2 = input.int(9, title='  2-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length3 = input.int(18, title='  3-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)

Long_ma = SMA1 > SMA2 and SMA2 > SMA3
Short_ma = SMA1 < SMA2 and SMA2 < SMA3

LengthMainSMA = input.int(100, title='  SMA Lenght', minval=1)

SMAas = ta.sma(src, LengthMainSMA)

//  Powered Kaufman Adaptive Moving Average by alexgrover (modificated by Wielkieef)
lengthas = input.int(25, title='    Lenght')
sp = input.bool(true, title='  Self Powered')

er = math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas)
pow = sp ? 1 / er : 2
per = math.pow(math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas), pow)
a = 0.
a := per * src + (1 - per) * nz(a[1], src)
mad4h = 0.
a_f = a / a[1] > .999 and a / a[1] < 1.001

///.

Bar_color = close > SMAas ? color.green : Long_ma ? color.blue : Short_ma ? color.maroon : color.gray

barcolor(color=Bar_color)

long_cond = Long_ma and SMAas < close and not a_f
  
long_stop = Short_ma 

if  long_cond
    strategy.entry('BUY', strategy.long)

strategy.close_all(when=long_stop)

//by wielkieef

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