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Estrategia cuantitativa de la tríada inversa

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-01 14:14:46
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Resumen general

La estrategia cuantitativa de la tríada inversa combina la estrategia de inversión 123 y el oscilador acelerador para juzgar las inversiones de tendencia y generar señales comerciales más precisas.

Estrategia lógica

Esta estrategia consiste en dos códigos lógicos independientes.

La primera parte es la 123 Reversal Strategy. Su principio para juzgar las señales de reversión es: se genera una señal de compra cuando el precio de cierre es menor que el cierre anterior durante dos días consecutivos y la línea K del STOCH de 9 días está por debajo de la línea D. Se genera una señal de venta cuando el precio de cierre es mayor que el cierre anterior durante dos días consecutivos y la línea K del STOCH de 9 días está por encima de la línea D.

Este indicador refleja la velocidad de cambio del Awesome Oscillator calculando la diferencia entre el Awesome Oscillator y su promedio móvil de 5 períodos, lo que puede ayudar a identificar puntos de inversión de tendencia antes que el Awesome Oscillator.

Por último, esta estrategia combina las señales de los dos indicadores: cuando las señales de ambos indicadores están en la misma dirección (ambos largos o ambos cortos), la señal de dirección correspondiente se emite; cuando las señales de los dos indicadores son inconsistentes, se emite una señal cero.

Análisis de ventajas

Esta estrategia combina juicios de indicadores duales para filtrar algunas señales falsas, lo que hace que las señales sean más precisas y confiables.

Análisis de riesgos

El mayor riesgo de esta estrategia es que el precio ya se haya invertido significativamente antes de que los indicadores generen señales, lo que resulta en perder el mejor punto de entrada.

Para abordar el riesgo del punto de entrada, se pueden combinar más indicadores de reversión para garantizar la confiabilidad de la señal; para el problema de optimización de parámetros, se puede establecer un mecanismo de ajuste dinámico para garantizar la racionalidad de los parámetros.

Direcciones de optimización

Se pueden optimizar los siguientes aspectos de esta estrategia:

Añadir condiciones de filtrado para evitar la generación de señales erróneas durante las etapas de alta volatilidad
Combinar más indicadores de inversión para formar un mecanismo de validación múltiple
Establecer un mecanismo de autoadaptación de parámetros para ajustar dinámicamente los parámetros del indicador
Optimizar las estrategias de stop loss para controlar la pérdida de un solo stop loss

Conclusión

La estrategia cuantitativa de la tríada inversa mejora la precisión de la señal a través de la verificación doble, lo que es útil para comprender los puntos clave de inversión del mercado. Al mismo tiempo, también se debe prestar atención a prevenir riesgos como el retraso del indicador y el fracaso de los parámetros. Se necesita una verificación y optimización continuas de la estrategia para adaptarla al entorno del mercado en constante cambio.

/*backtest
start: 2023-11-23 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 25/04/2019
// This is combo strategies for get 
// a cumulative signal. Result signal will return 1 if two strategies 
// is long, -1 if all strategies is short and 0 if signals of strategies is not equal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Secon strategy
// The Accelerator Oscillator has been developed by Bill Williams 
// as the development of the Awesome Oscillator. It represents the 
// difference between the Awesome Oscillator and the 5-period moving 
// average, and as such it shows the speed of change of the Awesome 
// Oscillator, which can be useful to find trend reversals before the 
// Awesome Oscillator does.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

AcceleratorOscillator(nLengthSlow, nLengthFast) =>
    xSMA1_hl2 = sma(hl2, nLengthFast)
    xSMA2_hl2 = sma(hl2, nLengthSlow)
    xSMA1_SMA2 = xSMA1_hl2 - xSMA2_hl2
    xSMA_hl2 = sma(xSMA1_SMA2, nLengthFast)
    nRes =  xSMA1_SMA2 - xSMA_hl2
    cClr = nRes > nRes[1] ? blue : red
    pos = 0.0
    pos := iff(nRes > 0, 1,
             iff(nRes < 0, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal and Accelerator Oscillator (AC)", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
nLengthSlow = input(34, minval=1, title="Length Slow")
nLengthFast = input(5, minval=1, title="Length Fast")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posAcceleratorOscillator = AcceleratorOscillator(nLengthSlow, nLengthFast)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posAcceleratorOscillator == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posAcceleratorOscillator == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )

Más.