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Tendencia siguiendo una estrategia basada en un máximo histórico

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-22 08:59:34
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Resumen general

Esta estrategia rastrea principalmente el precio histórico más alto de los valores. Compra cuando el precio cae a un cierto porcentaje del precio más alto y vende cuando el precio vuelve a romper el precio histórico más alto. Pertenece a la estrategia de tendencia siguiente.

Principio de la estrategia

La estrategia registra primero el precio más alto del valor desde el 1 de enero de 2011 hasta el presente, que se define como la variable más alta.

Durante la operación, juzga si el precio más alto del día ha alcanzado un nuevo máximo todos los días.

Esta estrategia tiene tres líneas horizontales importantes:

  1. Buyzone=highestHigh*0.9: 90% del precio más alto, lo que representa la oportunidad de un fuerte retroceso

  2. Buyzone2=highestHigh*0.8: 80% del precio más alto, lo que representa una posición de retroceso relativamente atractiva

  3. zona de venta=más altaAlto*0,99: 99% del precio más alto, lo que representa la oportunidad de determinar la inversión de tendencia

Envía una señal de compra cuando el precio cae a la línea del 80% (buyzone2); envía una señal de venta cuando el precio rompe la línea del 99% (sellzone) del precio más alto histórico nuevamente.

El principal criterio de esta estrategia es el seguimiento de los máximos históricos de precios y de las diferentes líneas de nivel de la relación.

Análisis de ventajas

La mayor ventaja de esta estrategia es que puede capturar tendencias alcistas a largo plazo. Al esperar retrocesiones y luego entrar, logra el efecto de comprar bajo y vender alto. Las ventajas específicas son las siguientes:

  1. Puede capturar las oportunidades de tendencia alcista a largo plazo de las acciones.

  2. La posición de retroceso del 80% del precio más alto representa la relación riesgo-rendimiento óptima, que puede garantizar el margen de ganancia después del aumento, limitando al mismo tiempo el riesgo de caída.

  3. El 99% del máximo histórico actúa como una línea de stop loss para maximizar las ganancias mientras se controlan los riesgos.

  4. El nuevo máximo del precio más alto representa el fortalecimiento de la fuerza corporativa.

  5. Gran espacio de parámetros ajustable se puede optimizar personalmente para diferentes existencias

Por lo tanto, esta estrategia maximiza los rendimientos de la tendencia alcista de las acciones al tiempo que evita los riesgos de ajuste a corto plazo.

Análisis de riesgos

El principal riesgo de esta estrategia es la probabilidad de que el precio alcance un nuevo mínimo y continúe disminuyendo después de la compra.

  1. La probabilidad de que continúe disminuyendo o se limite después de la compra, puede enfrentar pérdidas

  2. El precio más alto en realidad representa el frenesí de perseguir los aumentos y la muerte cae, el impulso para la subida continua puede ser insuficiente

  3. Si los parámetros se establecen incorrectamente, habrá diferentes problemas si el punto de stop loss es demasiado alto o demasiado bajo

  4. La frecuencia de negociación puede ser baja, vulnerable a los impactos ambientales externos como las tendencias del mercado

  5. No tiene en cuenta los fundamentos y la valoración de las acciones individuales, y la base para la selección de las acciones a comprar es débil

La solución principal es: evaluar racionalmente los fundamentos para garantizar la calidad de la selección de acciones; ajustar parámetros como la proporción de compra y el stop loss para optimizar las estrategias; considerar la combinación con otras estrategias, etc.

Direcciones de optimización

Las principales direcciones de optimización de esta estrategia son el ajuste de parámetros, las reglas de selección de acciones y la mejora de los métodos de stop-loss.

  1. Optimizar los indicadores técnicos de compra y stop loss, como KD, MACD para evitar los puntos altos

  2. Mejorar las normas de selección de existencias, añadir elementos fundamentales y métricas de valoración para garantizar la calidad de las existencias

  3. Ajustar dinámicamente las proporciones de parámetros y vincular con el mercado más amplio para garantizar la racionalidad de los parámetros

  4. Configurar la pérdida de parada móvil o la pérdida de parada de tiempo para optimizar los métodos y posiciones de parada de pérdida

  5. Considerar la combinación con otras estrategias de factores para formar modelos multifactoriales y mejorar la estabilidad

  6. Añadir indicadores de impulso para evitar períodos de baja prosperidad después del aumento del stock

Por lo tanto, las principales direcciones de optimización son mejorar las reglas de selección de acciones, el ajuste de parámetros y los métodos de stop-loss, al tiempo que se mejoran aún más la estabilidad y los rendimientos ajustados al riesgo sobre la base de las tendencias siguientes.

Resumen de las actividades

Esta estrategia pertenece a la estrategia típica de tendencia siguiente basada en nuevos máximos históricos. Puede capturar efectivamente la tendencia alcista a largo plazo de las acciones a través de retrocesos técnicos para obtener una relación riesgo-recompensa superior. Pero debido a la falta de consideración de los fundamentos, la estabilidad y la resistencia al riesgo son más débiles. Las direcciones clave de optimización son mejorar las reglas de selección de acciones, ajustar parámetros y detener las pérdidas y optimizar los mecanismos de stop-loss. Si se usa junto con otras estrategias a través de un modelo multifactorial, puede formar una selección cuantitativa de acciones y una estrategia comercial con una relación riesgo-recompensa óptima.


/*backtest
start: 2023-01-21 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("All-time-high", "ATH", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.000)

// input
Athlw = input(title="All-time-high line widths", type=input.integer, defval=4, minval=0, maxval=4)
Athlc = input(title="All-time-high line color", type=input.color, defval=color.new(color.fuchsia,50))
years = input(title="Years back to search for an ATH", type=input.integer, defval=6,minval=0, maxval=100)

var float   highestHigh = 0
// var line    allTimeHigh = line.new(na, na, na, na, extend=extend.both, color=Athlc, width=Athlw)

if high > highestHigh
    highestHigh := high

// if barstate.islast
//     line.set_xy1(allTimeHigh, bar_index-1, highestHigh)
//     line.set_xy2(allTimeHigh, bar_index,   highestHigh)

plot(highestHigh)
buyzone=highestHigh*0.9
buyzone2=highestHigh*0.8
buyzone3=highestHigh*0.7
sellzone=highestHigh*0.99

plot(buyzone, color=color.red)
plot(buyzone2, color=color.white)
plot(buyzone3, color=color.green)

begin = timestamp(2011,1,1,0,0)
end = timestamp(2022,4,19,0,0)

longCondition = close<buyzone2
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
closeCondition = close>sellzone
if (closeCondition)
    strategy.close("Buy", strategy.long)


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