La estrategia de trading de seguimiento de tendencias basada en múltiples indicadores es una estrategia de trading cuantitativa que combina el promedio móvil MACD, estocástico y SMA.
Esta estrategia utiliza tres indicadores técnicos, MACD, estocástico y SMA, para juzgar la fuerza y dirección de la tendencia del mercado. Cuando la línea MACD cruza por encima de la línea de señal, la línea %K del estocástico cruza por encima de %D y está por encima del nivel de sobrecompra, y la SMA rápida cruza por encima de la SMA lenta, se activa una señal de compra. Cuando ocurren las situaciones opuestas, se identifica una señal de venta.
Al combinar múltiples indicadores, se pueden filtrar señales falsas y se puede reconocer el verdadero comienzo y final de una tendencia. Al mismo tiempo, diferentes indicadores pueden formar una verificación y reducir la probabilidad de operaciones erróneas.
La mayor ventaja de esta estrategia es la combinación de múltiples indicadores, que pueden filtrar eficazmente el ruido del mercado y bloquear el comienzo y el final reales de las tendencias.
Además, esta estrategia es flexible en el ajuste de parámetros y puede ajustarse para diferentes productos y ciclos, por lo que es muy adaptable.
El principal riesgo de esta estrategia es que la combinación de múltiples indicadores aumenta la frecuencia de negociación y conlleva el riesgo de sobrenegociación.
Para reducir los riesgos, se debe controlar adecuadamente la frecuencia de las operaciones, seleccionar ciclos más largos y optimizar los parámetros.
La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:
La estrategia de seguimiento de tendencias basada en múltiples indicadores mejora la precisión de la señal a través de la validación compuesta de indicadores, y puede identificar eficazmente el comienzo y el final de las tendencias.
/*backtest start: 2023-01-05 00:00:00 end: 2024-01-11 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 strategy("Rule Number 1 Signals", overlay=true) //Calculate MACD crossing or not fastLength = input(8) slowlength = input(17) MACDLength = input(9) MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength) aMACD = ema(MACD, MACDLength) macdDelta = MACD - aMACD //Calculate Stochastic Crossing stochasticLength = input(14, minval=1) stochasticOverBought = input(80) stochasticOverSold = input(20) emaSignal = input(10) smoothK = 5 smoothD = 5 k = sma(stoch(close, high, low, stochasticLength), smoothK) d = sma(k, smoothD) //Crossovers and Over /Under macdCrossOver = crossover(macdDelta, 0) macdCrossUnder = crossunder(macdDelta, 0) macdOver = macdDelta > 0 macdUnder = macdDelta < 0 stochasticCrossOver = crossover(k, d) stochasticCrossUnder = crossunder(k, d) stochasticOver = k > d stochasticUnder = k < d ema = ema(close, emaSignal) smaCrossOver = crossover(close, ema) smaCrossUnder = crossunder(close, ema) smaOver = close > ema smaUnder = close < ema if ((macdCrossOver and stochasticOver and smaOver) or (macdOver and stochasticCrossOver and smaOver) or (macdOver and stochasticOver and smaCrossOver)) strategy.entry("Rule 1 Buy", strategy.long, comment="Rule 1 Buy") if ((macdCrossUnder and stochasticUnder and smaUnder) or (macdUnder and stochasticCrossUnder and smaUnder) or (macdUnder and stochasticUnder and smaCrossUnder)) strategy.entry("Rule 1 Sell", strategy.short, comment="Rule 1 Sell") //Plot the Oversold Study bgcol = k < stochasticOverSold ? green : k > stochasticOverBought ? red : na bgcolor(bgcol)