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Las operaciones de negociación en el mercado de divisas se realizarán en el mercado de divisas de divisas.

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-18 16:08:26
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Resumen general

La estrategia se llama London Session SMA Cross ETH Reversal Trading Strategy. La idea principal de esta estrategia es utilizar la alta liquidez durante la sesión de Londres, combinada con las señales de cruz dorada y cruz muerta de las líneas SMA, para llevar a cabo operaciones de inversión en el principal par de comercio de divisas digitales ETH/USDT.

Principio de la estrategia

La lógica central de esta estrategia es determinar primero las horas de negociación de la sesión de Londres, luego calcular la línea SMA de un determinado ciclo y finalmente juzgar si el precio tiene una cruz dorada o una cruz muerta con la SMA durante la sesión de Londres. Específicamente, la estrategia primero define la hora de inicio y fin de la sesión de Londres, y luego establece el parámetro de longitud de la línea SMA a 50 períodos. Sobre esta base, la estrategia utiliza la función ta.sma para calcular la línea SMA de 50 períodos. A continuación, la estrategia juzga si el precio actual está en la sesión de Londres y dentro del rango de tiempo de retroceso. Si se cumplen estas dos condiciones, se utilizan las funciones ta.crossover y ta.crosstest para determinar si el precio y la línea dorada tienen una cruz dorada o una cruz muerta.

La principal ventaja de esta estrategia es que utiliza la alta liquidez de la sesión de Londres para la negociación, lo que puede obtener mejores oportunidades de entrada. Al mismo tiempo, las señales de cruz dorada y cruz muerta de la línea SMA son señales de indicadores técnicos clásicos y efectivos. Por lo tanto, esta combinación puede filtrar señales falsas hasta cierto punto y mejorar la estabilidad y rentabilidad de la estrategia.

Ventajas de la estrategia

  1. Aprovechar la alta liquidez de la sesión de Londres para obtener mejores oportunidades de entrada
  2. La cruz dorada y la cruz muerta de las líneas SMA son señales de indicadores técnicos clásicos y eficaces
  3. El uso combinado puede mejorar la calidad de la señal y filtrar señales falsas
  4. Adoptar el método de negociación inversa, adecuado para la negociación a corto plazo
  5. Alta utilización del capital, las ganancias pueden amplificarse mediante apalancamiento

Riesgos y soluciones

La estrategia también tiene algunos riesgos, entre los que se incluyen principalmente:

  1. Las señales de cruz dorada y cruz muerta pueden ser frecuentemente golpeadas en un mercado de tendencia
  2. La configuración incorrecta del período SMA puede generar demasiadas señales falsas
  3. La negociación inversa es propensa a quedar atrapada en los mercados de rango

Para controlar y eliminar estos riesgos se pueden utilizar los siguientes métodos:

  1. Incorporar indicadores de tendencia para evitar su uso durante la consolidación de tendencias
  2. Optimizar los parámetros de la SMA para encontrar el mejor ciclo de negociación
  3. Configurar la pérdida de parada para controlar la pérdida única

Direcciones de optimización

Se pueden optimizar los siguientes aspectos de la estrategia:

  1. Se pueden introducir otros indicadores para su combinación, como RSI, KD, etc., para formar reglas de filtrado de múltiples indicadores para mejorar la calidad de la señal.
  2. El parámetro de ciclo de la línea SMA puede optimizarse para encontrar el mejor ciclo de negociación
  3. Se pueden introducir medias móviles de ciclo de tiempo más largo basadas en la SMA para formar combinaciones cruzadas de medias móviles múltiples.
  4. Optimizar las sesiones de negociación para probar qué sesiones funcionan mejor
  5. Introducir algoritmos de aprendizaje automático para entrenar y filtrar señales

Conclusión

En general, esta estrategia realiza una estrategia comercial de inversión a corto plazo relativamente simple y práctica a través de la negociación en sesiones de alta liquidez y la combinación de indicadores técnicos clásicos de cruces de promedios móviles. Las ventajas de esta estrategia incluyen una alta utilización de capital, indicadores técnicos simples y una fácil implementación.

/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("London SMA Strategy ", overlay=true)

// Define London session times
london_session_start_hour = 6
london_session_start_minute = 59
london_session_end_hour = 15
london_session_end_minute = 59

// Define SMA input parameters
sma_length = input.int(50, title="SMA Length")
sma_source = input.source(close, title="SMA Source")

// Calculate SMA
sma = ta.sma(sma_source, sma_length)

// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)

// Define backtesting time range
start_date = timestamp(2021, 1, 1, 0, 0)
end_date = timenow

// Filter for London session and backtesting time range
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp
in_backtesting_range = time >= start_date and time <= end_date

// Long condition: Close price crosses above SMA during London session
long_condition = ta.crossover(close, sma)

// Short condition: Close price crosses below SMA during London session
short_condition = ta.crossunder(close, sma)

// Plot SMA for reference
plot(sma, title="SMA", color=color.blue)

// Strategy entries and exits
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
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