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Tres estrategias de impulso para el cruce de SMA

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-25 12:06:36
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Resumen general

La estrategia Three SMA Crossover Momentum es una estrategia típica de indicadores técnicos que rastrea las tendencias del mercado. Combina promedios móviles simples de 16-, 36- y 72 períodos y utiliza sus cruces alcistas y bajistas para determinar las tendencias del mercado, junto con el Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) como un filtro para tomar posiciones largas o cortas cuando la dirección de la tendencia es relativamente clara.

Estrategia lógica

Los indicadores centrales de esta estrategia son los promedios móviles simples de 16-, 36- y 72 períodos. Cuando el SMA de período más corto cruza el uno de período más largo hacia arriba, indica que el mercado está entrando en una tendencia alcista. Cuando el SMA de período más corto cruza por debajo del uno de período más largo hacia abajo, indica que el mercado está entrando en una tendencia bajista. Por ejemplo, cuando el 16-SMA cruza el 36-SMA y el 72-SMA, es una señal alcista. Y cuando el 16-SMA cruza por debajo del 36-SMA y el 72-SMA, es una señal bajista.

El Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) sirve como un filtro para evitar señales erróneas cuando la tendencia no está clara.

La estrategia rastrea las situaciones de cruce de SMA para tomar posiciones largas o cortas cuando la tendencia es relativamente clara. La condición larga es el cruce de 16-SMA sobre 36-SMA y 72-SMA con KAMA lineal. La condición corta es el cruce de 16-SMA por debajo de 36-SMA y 72-SMA con KAMA lineal.

Análisis de ventajas

Las ventajas de esta estrategia son:

  1. La combinación de SMA de varios períodos puede hacer un seguimiento eficaz de las tendencias del mercado a medio y largo plazo
  2. La introducción de una media móvil adaptativa como filtro puede reducir las señales erróneas cuando la tendencia no es clara
  3. Simple de implementar, adecuado para operaciones automatizadas o programadas

Análisis de riesgos

También hay algunos riesgos con esta estrategia:

  1. Las señales ineficaces frecuentes pueden ocurrir en los mercados variados debido a los cruces frecuentes de SMA.
  2. No se establece un stop loss, las pérdidas pueden expandirse
  3. Diseñado para mercados de criptomonedas altamente volátiles, puede tener un rendimiento inferior en mercados menos volátiles

Los riesgos podrían reducirse ajustando los parámetros de la SMA, estableciendo restricciones de stop loss o aplicándolos únicamente a mercados altamente volátiles.

Direcciones de optimización

La estrategia se puede optimizar de las siguientes maneras:

  1. Prueba diferentes combinaciones de parámetros SMA para encontrar el óptimo
  2. Añadir indicadores de volumen de negociación o volatilidad como condiciones de filtro suplementarias
  3. Configurar mecanismos para detener pérdidas
  4. Combinar otros indicadores para determinar el momento de entrada
  5. Optimizar el tamaño de las posiciones, ajustar los riesgos mediante la adición y la reducción gradual de posiciones

Conclusión

La estrategia Three SMA Crossover Momentum es una estrategia bastante clásica y práctica de seguimiento de tendencias en general. Juzga las tendencias de mercado a medio y largo plazo de manera efectiva a través de cruces de SMA de varios períodos y filtra algo de ruido. Puede servir como uno de los indicadores de referencia de tiempo para el comercio posicional. Pero esta estrategia también tiene algunas debilidades, que requieren mejoras y optimizaciones adicionales para estar en mercados más diversos.


/*backtest
start: 2023-11-24 00:00:00
end: 2023-12-24 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/
// © Wielkieef


//@version=5
strategy(title='Three SMA-crossover strategy [30min] ', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=10000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)

src = close

Length1 = input.int(16, title='  1-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length2 = input.int(36, title='  2-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length3 = input.int(72, 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='  Trend SMA ', minval=1)

SMAas = ta.sma(src, LengthMainSMA)

//  Powered Kaufman Adaptive Moving Average by alexgrover (modificated by Wielkieef)
lengthas = input.int(50, title='   KAMA 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 and close > a

short_cond = Short_ma and SMAas > close and not a_f and close < a
  
long_stop = Short_ma and SMAas < close

short_stop = Long_ma and SMAas > close

SMA1plot = plot(SMA1, color=Bar_color, linewidth=2)
SMA2plot = plot(SMA2, color=Bar_color, linewidth=4)
SMA3plot = plot(SMA3, color=Bar_color, linewidth=2)

fill(SMA1plot,SMA3plot,title="RANGE " ,color = color.new(Bar_color, 50))



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

if  short_cond
    strategy.entry('Short', strategy.short)

strategy.close_all(when=long_stop or short_stop)



//by wielkieef

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