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

Una estrategia de combinación de múltiples factores con media móvil adaptativa

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-15 11:30:09
Las etiquetas:

I. Resumen de la estrategia

La estrategia de combinación de múltiples factores con promedio móvil adaptativo es una estrategia compuesta que combina el uso de líneas HA, promedios móviles, cruces estocásticos y barras intradiarias.

II. Lógica de la estrategia

La lógica central de esta estrategia es combinar múltiples indicadores técnicos para puntuar señales de compra y venta, y generar señales comerciales con diferentes fortalezas basadas en los resultados de coincidencia.

En concreto, los cuatro principales indicadores técnicos utilizados en la estrategia incluyen:

Las barras intradiarias. La estrategia utiliza el color de las barras intradiarias para determinar las tendencias de precios. Dos barras HA verdes consecutivas en el cuerpo real dan señales de compra, mientras que dos barras HA huecas rojas consecutivas dan señales de venta.
Las medias móviles. La estrategia utiliza medias móviles rápidas, lentas y filtrantes con diferentes configuraciones de parámetros simultáneamente. Cuando la línea rápida cruza por encima de la línea lenta, y la línea lenta cruza por encima de la línea de filtro, da señales de compra. Y viceversa. Las medias móviles son buenas para determinar tendencias a medio y largo plazo.
Indicador estocástico. Este indicador determina el momento de los cruces alcistas y bajistas. Cuando la línea %K rompe la línea %D desde abajo, da señales de compra. Y cuando %K rompe %D desde arriba, da señales de venta.
Mecanismo de puntuación de coincidencia. De acuerdo con la coincidencia de los factores anteriores, la estrategia adopta un mecanismo de puntuación. Cuanto más factores de coincidencia, más fuerte es la señal comercial correspondiente.

A través del juicio exhaustivo de múltiples factores, la estrategia puede capturar oportunidades comerciales más sutiles a mediano y corto plazo, logrando así rendimientos excesivos durante los mercados alcistas.

III. Ventajas

La mayor ventaja de esta estrategia multifactor es que mejora la confiabilidad de las señales comerciales. Un solo indicador técnico es propenso a generar señales falsas. Al combinar múltiples indicadores, esta estrategia puede reducir eficazmente la interferencia de las señales falsas.

Además, en comparación con el seguimiento de un solo indicador, la combinación de múltiples factores puede mejorar la tasa de ganancia de las operaciones.

IV. Riesgos

El principal riesgo de esta estrategia es que la combinación de múltiples factores en sí misma aumenta la complejidad de la estrategia.

Además, durante los mercados bajistas, el tiempo de retención puede ser demasiado largo.

Además, los indicadores técnicos como las líneas estocásticas y HA pueden verse afectados por eventos de cisne negro, que tienden a generar señales falsas y causar pérdidas innecesarias.

V. Ideas de mejora

La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:

Optimizar los parámetros de cada indicador para encontrar la combinación óptima.
Añadir módulos de formación de modelos y de parámetros adaptativos para la optimización de parámetros en tiempo real.
Añadir estrategias de stop loss para reducir el descenso máximo.
Añadir módulos de control de posición para ajustar dinámicamente las posiciones en función de las condiciones del mercado.
Incorporar algoritmos de aprendizaje automático para construir un modelo de red neuronal para el sistema de puntuación de múltiples factores.

VI. Conclusión

La estrategia de combinación de múltiples factores con media móvil adaptativa combina las fortalezas de múltiples indicadores técnicos. Puede mejorar efectivamente la calidad de la señal y lograr rendimientos excedentes durante los mercados alcistas. Pero al mismo tiempo, también aumenta la complejidad de la estrategia, lo que requiere más pruebas y optimización.

/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 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/
// © cyrule
//@version=4
strategy("2nd Grade Strategy", overlay=true, shorttitle="2GTS", max_lines_count = 500, max_labels_count = 500, calc_on_every_tick = true, calc_on_order_fills = true, pyramiding = 1, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10)

source = input(close, title = "Source")

// **********************
// * Heikin-Ahshi       *
// * kudos to garethyeo *
// **********************
showHA   = input(true, title = "Show Heikin Ashi?", group = "Heikin Ashi")
ha_open  = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, open)
ha_high  = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, high)
ha_low   = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, low)
ha_close = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close)

bgcolor(iff(showHA and ha_open < ha_close , color.new(#53b987, transp = 92.5), na), title = 'Green HA')
bgcolor(iff(showHA and ha_open >= ha_close, color.new(#eb4d5c, transp = 92.5), na), title = 'Red HA'  )


// ******************
// * Moving Average *
// ******************
// MA Settings
showMA         = input(true, title = "Show Moving Averages?", group = "Moving Averages")
fastMALength   = input(title = "Fast MA Length", minval = 1, step = 1, defval = 20, group = "Moving Averages")
slowMALength   = input(title = "Slow MA Length", minval = 1, step = 1, defval = 50, group = "Moving Averages")
maType         = input(title = "Moving Average Type", defval = "SMA", options = ["SMA", "EMA", "RMA", "WMA", "VWMA"], group = "Moving Averages")
filterMALength = input(title = "Filter MA Length", minval = 1, step = 1, defval = 200, group = "Moving Averages")
filterMAType   = input(title = "Filter MA Type", defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA", "RMA", "WMA", "VWMA"], group = "Moving Averages")

// Calculate MA
var float maFast   = na
var float maSlow   = na
var float maFilter = na

if (maType   == "SMA")
    maFast   := sma(source, fastMALength)
    maSlow   := sma(source, slowMALength)
if (maType   == "EMA")
    maFast   := ema(source, fastMALength)
    maSlow   := ema(source, slowMALength)
if (maType   == "RMA")
    maFast   := rma(source, fastMALength)
    maSlow   := rma(source, slowMALength)
    maFilter := rma(source, filterMALength)
if (maType   == "WMA")
    maFast   := wma(source, fastMALength)
    maSlow   := wma(source, slowMALength)
if (maType   == "VWMA")
    maFast   := vwma(source, fastMALength)
    maSlow   := vwma(source, slowMALength)

if (filterMAType == "SMA")
    maFilter     := sma(source, filterMALength)
if (filterMAType == "EMA")
    maFilter     := ema(source, filterMALength)
if (filterMAType == "RMA")
    maFilter     := rma(source, filterMALength)
if (filterMAType == "WMA")
    maFilter     := wma(source, filterMALength)
if (filterMAType == "VWMA")
    maFilter     := vwma(source, filterMALength)

BiruAtasMerah = (maFast >= maSlow) and (maSlow >= maFilter)
MerahAtasBiru = (maFast <= maSlow) and (maSlow <= maFilter)

// Lukis MA
plot(series = showMA ? maFast   : na, color = color.blue, title = "MA Fast")
plot(series = showMA ? maSlow   : na, color = color.red,  title = "MA Slow")
plot(series = showMA ? maFilter : na, color = #FFCC00,    title = "MA Filter")


// **************
// * Stochastic *
// **************
// Stochastic Settings
showSSC = input(true, title = "Show Stochastic Crossovers?", group = "Stochastic")
Length = input (10, minval = 1, title = "%K Length", group = "Stochastic")
SmoothK = input (3, minval = 1, title = "%K Smoothing", group = "Stochastic")
SmoothD = input (3, minval = 1, title = "%D Smoothing", group = "Stochastic")

// Calculate Stochastic
var float K = na
var float D = na

if (maType ==  "SMA")
	K      := sma(stoch(source, high, low, Length), SmoothK)
	D      := sma(K, SmoothD)
if (maType ==  "EMA")
	K      := ema(stoch(source, high, low, Length), SmoothK)
	D      := ema(K, SmoothD)
if (maType ==  "RMA")
	K      := rma(stoch(source, high, low, Length), SmoothK)
	D      := rma(K, SmoothD)
if (maType ==  "WMA")
	K      := wma(stoch(source, high, low, Length), SmoothK)
	D      := wma(K, SmoothD)
if (maType ==  "VWMA")
	K      := vwma(stoch(source, high, low, Length), SmoothK)
	D      := vwma(K, SmoothD)

StochasticCrossOver  = crossover(K, D)
StochasticCrossUnder = crossunder(K, D)

// Lukis SS
plotshape(showSSC and StochasticCrossOver  and K <=  20            ? K : na, text = "Golden\nCrossover",  color = color.new(color.green, transp = 25), location = location.belowbar, size = size.tiny, title = "Golden Crossover" )
plotshape(showSSC and StochasticCrossUnder and K >=  80            ? D : na, text = "Deadly\nCrossover",  color = color.new(color.red, transp = 25),   location = location.belowbar, size = size.tiny, title = "Deadly Crossover" )
plotshape(showSSC and StochasticCrossOver  and K <=  80 and K > 20 ? K : na, text = "Bullish\nCrossover", color = color.new(color.green, transp = 50), location = location.belowbar, size = size.tiny, title = "Bullish Crossover")
plotshape(showSSC and StochasticCrossUnder and K >=  20 and K < 80 ? D : na, text = "Bearish\nCrossover", color = color.new(color.red, transp = 50),   location = location.belowbar, size = size.tiny, title = "Bearish Crossover")

showBull = input(true, title = "Show Bullish Signal?", group = "Signal")
showBear = input(false, title = "Show Bearish Signal?", group = "Signal")

bullishCriteria = 0
if (ha_open < ha_close) and (ha_open[1] < ha_close[1]) and (ha_open[2] >= ha_close[2])
    bullishCriteria := bullishCriteria + 1
if (maFast > maSlow) and (maSlow > maFilter)
    bullishCriteria := bullishCriteria + 1
if (K > D) and (K > K[1]) and (D > D[1])
    bullishCriteria := bullishCriteria + 1

bearishCriteria = 0
if (ha_open >= ha_close) and (ha_open[1] >= ha_close[1]) and (ha_open[2] < ha_close[2])
    bearishCriteria := bearishCriteria + 1
if (maFast < maSlow) and (maSlow < maFilter)
    bearishCriteria := bearishCriteria + 1
if (K < D) and (K < K[1]) and (D < D[1])
    bearishCriteria := bearishCriteria + 1

signal = color.new(color.white, transp = 0)
if bearishCriteria == 2
    signal := color.new(color.orange, transp = 50)
if bearishCriteria == 3
    signal := color.new(color.red, transp = 50)
if bullishCriteria == 2
    signal := color.new(color.aqua, transp = 50)
if bullishCriteria == 3
    signal := color.new(color.green, transp = 50)

bullishCriteria := showBull ? bullishCriteria : 0
bearishCriteria := showBear ? bearishCriteria : 0

bgcolor(iff(bullishCriteria > 1, signal, na), title = 'Bullish Signal')
bgcolor(iff(bearishCriteria > 1, signal, na), title = 'Bearish Signal')

longTPPerc  = input(title = "Take Profit Threshold (%)"            , minval = 0.0, step = 0.5, defval = 2.5, group = "Trading") / 100
profitRatio = input(title = "Profit-to-Loss ratio (risk tolerance)", minval = 1.0, step = 0.1, defval = 1.4, group = "Trading")
longSLPerc  = longTPPerc / profitRatio
takeProfit  = strategy.position_avg_price * (1 + longTPPerc)
stopLoss    = strategy.position_avg_price * (1 - longSLPerc)
strategy.initial_capital = 50000
strategy.entry("Long" , strategy.long , floor(strategy.initial_capital*.1/close), stop = strategy.position_avg_price * 1.25, when = bullishCriteria > 1)
strategy.entry("Short", strategy.short, floor(strategy.initial_capital*.1/close), stop = strategy.position_avg_price * 1.25, when = bearishCriteria > 1)
strategy.close("Long" , when = (open >= takeProfit) or (open <= stopLoss) or (high >= takeProfit) or (low <= stopLoss))
strategy.close("Short", when = (open >= takeProfit) or (open <= stopLoss) or (high >= takeProfit) or (low <= stopLoss))

plotshape(bullishCriteria, location = location.belowbar, color = color.new(color.black, transp = 100))
plotshape(bearishCriteria, location = location.belowbar, color = color.new(color.black, transp = 100))

Más.