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

Tendencia de la estrategia de negociación basada en múltiples indicadores

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-12 11:25:04
Las etiquetas:

img

Resumen general

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.

Estrategia lógica

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.

Análisis de ventajas

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.

Análisis de riesgos

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.

Direcciones de optimización

La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:

  1. Prueba de los efectos de diferentes productos y parámetros del ciclo
  2. Aumentar las condiciones de ponderación y filtrado de los indicadores para reducir las señales erróneas
  3. Incorporar el stop loss para controlar los riesgos
  4. Optimizar aún más los parámetros de los indicadores para mejorar los factores de ganancia

Conclusión

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)

Más.