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Estrategia a corto plazo de regresión lineal y media móvil doble

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-26 12:33:14
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Resumen general

Esta estrategia combina indicadores de regresión lineal y promedios móviles exponenciales duales para implementar operaciones de seguimiento a corto plazo. La estrategia establece posiciones cortas cuando los precios rompen los rieles superior e inferior, y cierra posiciones cuando los precios vuelven a romper. Al mismo tiempo, esta estrategia también utiliza promedios móviles exponenciales duales para determinar las tendencias de precios como condición auxiliar para establecer posiciones.

Principio de la estrategia

Esta estrategia utiliza principalmente indicadores de regresión lineal para determinar las rupturas de precios. El indicador de regresión lineal se calcula sobre la base de los precios más altos y más bajos durante un cierto período utilizando regresión lineal para obtener rieles superiores e inferiores. Cuando los precios se rompen del rieles superior o se rompen del rieles inferior, creemos que es una señal comercial.

Además, esta estrategia también introduce promedios móviles exponenciales dobles para determinar la tendencia intermedia. Los promedios móviles exponenciales dobles pueden responder más rápido a los cambios de precios. Cuando los precios se rompen desde el carril superior, si el promedio móvil exponencial dual ya está por encima del precio en este momento, indica que actualmente está en una tendencia a la baja. Estableceremos posiciones cortas. Cuando los precios vuelvan a romper el carril superior o rompan el promedio móvil exponencial dual, aplanaremos las posiciones.

En concreto, los principales puntos de la estrategia incluyen:

  1. Calcular la regresión lineal de los rieles superior e inferior
  2. Calcular la media móvil exponencial doble
  3. Cuando el precio se rompe desde la barandilla superior y la media móvil exponencial dual está por encima del precio, establecer posiciones cortas
  4. Cuando los precios vuelvan a romper la barrera superior o están por encima de la media móvil exponencial dual, aplanar las posiciones cortas

Análisis de ventajas

En comparación con la media móvil tradicional y otros indicadores, esta estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. Los indicadores de regresión lineal pueden capturar los cambios de precios más rápidamente y son más eficaces como señales de entrada
  2. Las medias móviles exponenciales dobles determinan las tendencias de manera más sensible y pueden evitar errores
  3. La combinación de indicadores y condiciones duales puede filtrar algo de ruido y hacer que las operaciones sean más estables

Análisis de riesgos

Esta estrategia también tiene algunos riesgos:

  1. Los indicadores de regresión lineal son sensibles a los parámetros y los diferentes ciclos pueden producir resultados diferentes.
  2. Las medias móviles exponenciales dobles pueden desviarse y juzgar erróneamente
  3. Las estrategias innovadoras pueden aumentar los riesgos de deslizamiento
  4. Pueden producirse frecuentes apertura y cierre de posiciones en mercados volátiles

Para los riesgos anteriores, podemos resolverlos mediante optimización de parámetros, estricta pérdida de parada, relajando adecuadamente la amplitud de avance, etc.

Direcciones de optimización

Esta estrategia también puede optimizarse en los siguientes aspectos:

  1. Optimizar el ciclo de regresión lineal y el ciclo de media móvil exponencial dual para encontrar la mejor combinación de parámetros
  2. Añadir un juicio sobre la volatilidad de los precios para evitar errores causados por ligeros avances en los precios
  3. Aumentar las condiciones auxiliares tales como el volumen de operaciones para garantizar la eficacia de los avances
  4. Establecer los niveles de pérdida de parada para reducir las pérdidas individuales
  5. Ajuste de los parámetros de las variedades específicas

Resumen de las actividades

Esta estrategia utiliza ampliamente indicadores de regresión lineal y promedios móviles exponenciales duales, lo que tiene ciertas ventajas en teoría y práctica.


/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy('LR&SSL_Short', overlay=true)
startP = timestamp(input(2017, "Start Year"), input(12, "Month"), input(17, "Day"), 0, 0)
end   = timestamp(9999,1,1,0,0)
_testPeriod() => true

len = input(title="Period", defval=89)
smaHigh = linreg(high, len, 0)
smaLow = linreg(low, len, -1)
Hlv = 0.0
Hlv := close > smaHigh ? 1 : close < smaLow ? -1 : Hlv[1]
sslDown = Hlv < 0 ? smaHigh : smaLow
sslUp = Hlv < 0 ? smaLow : smaHigh

plot(sslDown, linewidth=2, color=color.red)
plot(sslUp, linewidth=2, color=color.lime)



length = input(200, title="DEMA") 
d1 = ema(close, length)                                               
d2 = 2 * d1 - ema(d1, length)                                         
trendColour = d2 > d1 ? #AAFFAA : #FFAAAA 
dema=sma(d2,length) 

turnGreen = d2 > d1 and d2[1] <= d1[1]  
turnRed   = d2 <= d1 and d2[1] > d1[1]  

up =turnGreen 
down=turnRed 
  
plotshape(down, title="down", style=shape.triangledown,location=location.abovebar, color=color.red, transp=0, size=size.small) 
plotshape(up,  title="up", style=shape.triangleup,location=location.belowbar, color=color.green, transp=0, size=size.small) 
plot(dema, color = trendColour,linewidth=3 ,transp = 0)
bgcolor(close > dema ? color.green : color.red)

strategy.entry("short", strategy.short, when= crossunder(sslUp, sslDown) and dema > close and _testPeriod())
strategy.close("short", when = crossover(sslUp, sslDown) or crossover(close, dema))


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