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Estrategia de señal de compra con doble indicador filtrado

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-07 10:43:01
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Resumen general

La estrategia de señal de compra filtrada por doble indicador utiliza una combinación de RSI estocástico y bandas de Bollinger para identificar oportunidades de compra potenciales. Emplea múltiples condiciones de filtro para distinguir los puntos de compra más favorables. Esto le permite identificar el momento de entrada de compra de alta probabilidad en entornos de mercado fluctuantes.

Estrategia lógica

La estrategia aprovecha dos conjuntos de indicadores para detectar oportunidades de compra.

En primer lugar, utiliza el RSI estocástico para determinar si el mercado está sobrevendido. El indicador combina el estocástico y sus líneas de promedio móvil, tratando un cruce de línea %K por encima de su línea %D desde abajo como una señal de sobreventa.

En segundo lugar, la estrategia emplea bandas de Bollinger para identificar los cambios de precios. Las bandas de Bollinger son bandas calculadas a partir de la desviación estándar de los precios. Cuando los precios se acercan a la banda inferior, indica una condición de sobreventa. La estrategia establece el parámetro a 2 veces la desviación estándar para bandas de Bollinger más amplias, filtrando más señales falsas.

Con las señales de sobreventa obtenidas de ambos indicadores, la estrategia agrega múltiples condiciones de filtro para identificar mejor el momento de entrada de compra:

  1. El precio acaba de rebotar de la banda inferior de Bollinger hacia arriba
  2. El cierre actual es mayor que el cierre N bares atrás, mostrando poder adquisitivo
  3. El cierre actual es inferior al cierre del período de retroalimentación a largo plazo o a mediano plazo.

Las señales de compra se activan cuando se cumplen los criterios completos.

Análisis de la fuerza

La estrategia filtrada por dos indicadores tiene varias fortalezas clave:

  1. El diseño del indicador dual hace que las señales de compra sean más confiables al evitar señales falsas.
  2. Las condiciones de filtro múltiple evitan compras excesivas en mercados de rango.
  3. La combinación de indicadores de RSI estocásticos y bandas de Bollinger detecta anomalías en los precios.
  4. El filtro de poder adquisitivo asegura un impulso adecuado detrás de las compras.
  5. Los filtros de retroceso validan aún más la fiabilidad de las zonas de compra.

En resumen, la estrategia combina varios indicadores técnicos y técnicas de filtrado para determinar con mayor precisión el momento de entrada de la compra, lo que conduce a un mejor rendimiento comercial.

Análisis de riesgos

A pesar de sus puntos fuertes, la estrategia también presenta riesgos:

  1. El ajuste incorrecto de parámetros puede resultar en señales demasiado frecuentes o conservadoras.
  2. Las lógicas de filtrado estrictas pueden perder algunas oportunidades en mercados de rápido movimiento.
  3. Los indicadores divergentes pueden generar señales falsas.
  4. La falta de determinación de tendencia expone la estrategia durante los mercados bajistas.

Las mejoras sugeridas para mitigar los riesgos son:

  1. Ajustar los parámetros del indicador para equilibrar la sensibilidad del filtro.
  2. Introduzca filtros que determinen la tendencia para evitar las trampas.
  3. Incorporar mecanismos de stop loss.

Oportunidades de mejora

La estrategia puede mejorarse aún más en los siguientes aspectos:

  1. Prueba más combinaciones de indicadores para obtener mejores modelos de calendario de compra, por ejemplo, VRSI, DMI, etc.
  2. Introducir algoritmos de aprendizaje automático para optimizar los parámetros.
  3. Construir mecanismos de stop loss adaptativos para rastrear las paradas en los hitos de ganancia.
  4. Incorporar indicadores de volumen para garantizar un impulso suficiente.
  5. Optimizar los modelos de gestión de dinero como el tamaño dinámico de la posición para limitar las pérdidas.

Con técnicas más avanzadas introducidas, la estrategia puede lograr capacidades de generación de señales más precisas y un control de riesgos más fuerte para obtener ganancias más confiables en el comercio en vivo.

Conclusión

En resumen, la estrategia de señal de compra filtrada por indicadores duales aprovecha el RSI estocástico, las bandas de Bollinger y múltiples condiciones de filtro como la fortaleza de los precios y la validación de retroceso para identificar puntos de entrada de compra de alta probabilidad.

Su principal fortaleza radica en la combinación efectiva de indicadores y filtros para un tiempo preciso. Los riesgos y las vías de mejora también son identificables y manejables. En general, esta es una estrategia cuantitativa implementable y efectiva.

/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("SORAN Buy and Close Buy", pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, overlay=false)

////Buy and Close-Buy messages
Long_message = input("")
Close_message = input("")

///////////// Stochastic Slow
Stochlength = input(14, minval=1, title="lookback length of Stochastic")
StochOverBought = input(80, title="Stochastic overbought condition")
StochOverSold = input(20, title="Stochastic oversold condition")
smoothK = input(3, title="smoothing of Stochastic %K ")
smoothD = input(3, title="moving average of Stochastic %K")
k = sma(stoch(close, high, low, Stochlength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)

 
///////////// RSI 
RSIlength = input( 14, minval=1 , title="lookback length of RSI")
RSIOverBought = input( 70  , title="RSI overbought condition")
RSIOverSold = input( 30  , title="RSI oversold condition")
RSIprice = close
vrsi = rsi(RSIprice, RSIlength)

///////////// Double strategy: RSI strategy + Stochastic strategy

pd = input(22, title="LookBack Period Standard Deviation High")
bbl = input(20, title="Bolinger Band Length")
mult = input(2.0    , minval=1, maxval=5, title="Bollinger Band Standard Devaition Up")
lb = input(50  , title="Look Back Period Percentile High")
ph = input(.85, title="Highest Percentile - 0.90=90%, 0.95=95%, 0.99=99%")
new = input(false, title="-------Text Plots Below Use Original Criteria-------" )
sbc = input(false, title="Show Text Plot if WVF WAS True and IS Now False")
sbcc = input(false, title="Show Text Plot if WVF IS True")
new2 = input(false, title="-------Text Plots Below Use FILTERED Criteria-------" )
sbcFilt = input(true, title="Show Text Plot For Filtered Entry")
sbcAggr = input(true, title="Show Text Plot For AGGRESSIVE Filtered Entry")
ltLB = input(40, minval=20, maxval=99, title="Long-Term Look Back Current Bar Has To Close Below This Value OR Medium Term--Default=40")
mtLB = input(14, minval=1, maxval=40, title="Medium-Term Look Back Current Bar Has To Close Below This Value OR Long Term--Default=14")
str = input(3, minval=1, maxval=9, title="Entry Price Action Strength--Close > X Bars Back---Default=3")
//Alerts Instructions and Options Below...Inputs Tab
new4 = input(false, title="-------------------------Turn On/Off ALERTS Below---------------------" )
new5 = input(false, title="----To Activate Alerts You HAVE To Check The Boxes Below For Any Alert Criteria You Want----")
sa1 = input(false, title="Show Alert WVF = True?")
sa2 = input(false, title="Show Alert WVF Was True Now False?")
sa3 = input(false, title="Show Alert WVF Filtered?")
sa4 = input(false, title="Show Alert WVF AGGRESSIVE Filter?")

//Williams Vix Fix Formula
wvf = ((highest(close, pd)-low)/(highest(close, pd)))*100
sDev = mult * stdev(wvf, bbl)
midLine = sma(wvf, bbl)
lowerBand = midLine - sDev
upperBand = midLine + sDev
rangeHigh = (highest(wvf, lb)) * ph

//Filtered Bar Criteria
upRange = low > low[1] and close > high[1]
upRange_Aggr = close > close[1] and close > open[1]
//Filtered Criteria
filtered = ((wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh))
filtered_Aggr = (wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and not (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh)

//Alerts Criteria
alert1 = wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh ? 1 : 0
alert2 = (wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh) ? 1 : 0
alert3 = upRange and close > close[str] and (close < close[ltLB] or close < close[mtLB]) and filtered ? 1 : 0
alert4 = upRange_Aggr and close > close[str] and (close < close[ltLB] or close < close[mtLB]) and filtered_Aggr ? 1 : 0

//Coloring Criteria of Williams Vix Fix
col = wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh ? #00E676 : #787B86

isOverBought = (crossover(k,d) and k > StochOverBought) ? 1 : 0
isOverBoughtv2 = k > StochOverBought ? 1 : 0
filteredAlert = alert3 ? 1 : 0
aggressiveAlert = alert4 ? 1 : 0

plot(isOverBought, "Overbought / Crossover", style=plot.style_line, color=#FF5252) 
plot(filteredAlert, "Filtered Alert", style=plot.style_line, color=#E040FB) 
plot(aggressiveAlert, "Aggressive Alert", style=plot.style_line, color=#FF9800)

if (filteredAlert or aggressiveAlert)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, alert_message = Long_message)

if (filteredAlert or aggressiveAlert)
    alert("Buy Signal", alert.freq_once_per_bar)


if (isOverBought)
    strategy.close("Buy", alert_message = Close_message)
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