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Optimización de la tendencia de la media móvil doble siguiendo una estrategia basada en la combinación de indicadores

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-02-01 15:13:13
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Resumen general

Esta estrategia genera señales comerciales mediante el cálculo de líneas promedio móviles rápidas y lentas y la combinación del indicador Parabolic SAR. Pertenece a la estrategia que sigue la tendencia. Cuando el MA rápido cruza el MA lento, se abrirá una posición larga. Cuando el MA rápido cruza por debajo del MA lento, se abrirá una posición corta. Parabolic SAR se utiliza para filtrar las rupturas falsas.

Principio de la estrategia

  1. Calcula las líneas de media móvil rápida y lenta. Los parámetros se pueden personalizar.
  2. Compare las dos líneas de MA para determinar la tendencia del mercado. Cuando el MA rápido cruza el MA lento, indica una tendencia alcista. Cuando el MA rápido cruza el MA lento, indica una tendencia bajista.
  3. La confirmación adicional se hace comprobando si el precio de cierre está por encima/por debajo del MA rápido. Solo cuando el MA rápido cruza el MA lento y el precio de cierre está por encima del MA rápido, se genera una señal larga. Solo cuando el MA rápido cruza el MA lento y el precio de cierre está por debajo del MA rápido, se genera una señal corta.
  4. El SAR parabólico se utiliza para filtrar señales falsas.
  5. El valor de las pérdidas de detención se fija en función de la pérdida máxima tolerable.

Ventajas

  1. Las líneas MA determinan la tendencia del mercado y evitan el comercio excesivo en el mercado de rango.
  2. Los filtros dobles reducen significativamente el riesgo de una fuga falsa.
  3. La estrategia de stop loss limita efectivamente las pérdidas por operación.

Los riesgos

  1. Las estrategias de indicadores tienden a generar señales falsas
  2. No se considerará el riesgo de exposición a divisas
  3. Potencialmente perder tendencia inicial en dirección opuesta

La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:

  1. Optimización de los parámetros de MA para adaptarse a un producto específico
  2. Añadir otros indicadores o modelos para el filtrado de señales
  3. Considere la cobertura en tiempo real o la conversión automática de divisas

Direcciones para la optimización

  1. Optimizar los parámetros de MA para captar mejor las tendencias
  2. Aumentar la diversidad de modelos para mejorar la precisión de la señal
  3. Verificación de marcos de tiempo múltiples para evitar quedar atrapados
  4. Mejorar la estrategia de stop loss para aumentar la estabilidad

Conclusión

Este es un típico doble cruce de promedio móvil y combinación de indicadores de tendencia siguiendo la estrategia. Al comparar direcciones de MA rápidas y lentas, se determina la tendencia del mercado. Se utilizan varios indicadores de filtro para evitar señales falsas. Al mismo tiempo, se implementa la función de stop loss para controlar la pérdida por comercio. La ventaja es que la lógica de la estrategia es simple y fácil de entender y optimizar. La desventaja es que como una herramienta de tendencia gruesa, todavía hay espacio para mejorar la precisión de la señal, por ejemplo, introduciendo modelos de aprendizaje automático.


/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © sosacur01

//@version=5
strategy(title="2 MA | Trend Following", overlay=true, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.2, initial_capital=10000)

//==========================================


//BACKTEST RANGE
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
     group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 jan 2000"), 
     title="Start Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " + 
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + 
     "zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("1 Jul 2100"),
     title="End Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " + 
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " + 
     "zone of the chart or of your computer.")
inTradeWindow = true
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all(comment="Date Range Exit")

//--------------------------------------

//LONG/SHORT POSITION ON/OFF INPUT
LongPositions   = input.bool(title='On/Off Long Postion', defval=true, group="Long & Short Position")
ShortPositions  = input.bool(title='On/Off Short Postion', defval=true, group="Long & Short Position")

//---------------------------------------

//SLOW MA INPUTS
averageType1   = input.string(defval="SMA", group="Slow MA Inputs", title="Slow MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "RMA", "SWMA", "ALMA", "VWMA", "VWAP"])
averageLength1 = input.int(defval=160, group="Slow MA Inputs", title="Slow MA Length", minval=50)
averageSource1 = input(close, title="Slow MA Source", group="Slow MA Inputs")
           

//SLOW MA TYPE
MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1) =>
	switch str.upper(averageType1)
        "SMA"  => ta.sma(averageSource1, averageLength1)
        "EMA"  => ta.ema(averageSource1, averageLength1)
        "WMA"  => ta.wma(averageSource1, averageLength1)
        "HMA"  => ta.hma(averageSource1, averageLength1)
        "RMA"  => ta.rma(averageSource1, averageLength1)
        "SWMA" => ta.swma(averageSource1)
        "ALMA" => ta.alma(averageSource1, averageLength1, 0.85, 6)
        "VWMA" => ta.vwma(averageSource1, averageLength1)
        "VWAP" => ta.vwap(averageSource1)
        => runtime.error("Moving average type '" + averageType1 + 
             "' not found!"), na


//----------------------------------

//FAST MA INPUTS
averageType2   = input.string(defval="SMA", group="Fast MA Inputs", title="Fast MA Type", options=["SMA","EMA","WMA","HMA","RMA","SWMA","ALMA","VWMA","VWAP"])
averageLength2 = input.int(defval=40, group="Fast MA Inputs", title="Fast MA Length", maxval=40)
averageSource2 = input(close, title="Fast MA Source", group="Fast MA Inputs")

//FAST MA TYPE
MovAvgType2(averageType2, averageSource2, averageLength2) =>
	switch str.upper(averageType2)
        "SMA"  => ta.sma(averageSource2, averageLength2)
        "EMA"  => ta.ema(averageSource2, averageLength2)
        "WMA"  => ta.wma(averageSource2, averageLength2)
        "HMA"  => ta.hma(averageSource2, averageLength2)
        "RMA"  => ta.rma(averageSource2, averageLength2)
        "SWMA" => ta.swma(averageSource2)
        "ALMA" => ta.alma(averageSource2, averageLength2, 0.85, 6)
        "VWMA" => ta.vwma(averageSource2, averageLength2)
        "VWAP" => ta.vwap(averageSource2)
        => runtime.error("Moving average type '" + averageType2 + 
             "' not found!"), na

//---------------------------------------------------

//MA VALUES
FASTMA = MovAvgType2(averageType2, averageSource2, averageLength2)
SLOWMA = MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1)

//BUY/SELL TRIGGERS
bullish_trend = FASTMA > SLOWMA and close > FASTMA
bearish_trend = FASTMA < SLOWMA and close < FASTMA

//MAs PLOT
plot1 = plot(SLOWMA,color=color.gray, linewidth=1, title="Slow-MA")
plot2 = plot(FASTMA,color=color.yellow, linewidth=1, title="Fast-MA")
fill(plot1, plot2, color=SLOWMA>FASTMA ? color.new(color.red, 70) : color.new(color.green, 70), title="EMA Clouds")

//-----------------------------------------------------

//PARABOLIC SAR USER INPUT
usepsarFilter = input.bool(title='Use Parabolic Sar?', defval=true, group = "Parabolic SAR Inputs")
psar_display  = input.bool(title="Display Parabolic Sar?", defval=false, group="Parabolic SAR Inputs")
start         = input.float(title="Start", defval=0.02, group="Parabolic SAR Inputs", step=0.001)
increment     = input.float(title="Increment", defval=0.02, group="Parabolic SAR Inputs", step=0.001)
maximum       = input.float(title="Maximum", defval=0.2, group="Parabolic SAR Inputs", step=0.001)

//SAR VALUES
psar        = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.sar(start, increment, maximum))

//BULLISH & BEARISH PSAR CONDITIONS
bullish_psar = (usepsarFilter ? low > psar : bullish_trend )
bearsish_psar = (usepsarFilter ? high < psar : bearish_trend)

//SAR PLOT
psar_plot    = if low > psar
    color.rgb(198, 234, 199, 13)
else
    color.rgb(219, 134, 134, 48)
    
plot(psar_display ? psar : na, color=psar_plot, title="Par SAR")

//-------------------------------------

//ENTRIES AND EXITS
long_entry  = if inTradeWindow and bullish_trend  and bullish_psar and LongPositions
    true
long_exit   = if inTradeWindow and bearish_trend   
    true

short_entry = if inTradeWindow  and bearish_trend and bearsish_psar and ShortPositions
    true
short_exit  = if inTradeWindow  and bullish_trend 
    true

//--------------------------------------

//RISK MANAGEMENT - SL, MONEY AT RISK, POSITION SIZING
atrPeriod                = input.int(14, "ATR Length", group="Risk Management Inputs")
sl_atr_multiplier        = input.float(title="Long Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
sl_atr_multiplier_short  = input.float(title="Short Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
i_pctStop                = input.float(2, title="% of Equity at Risk", step=.5, group="Risk Management Inputs")/100

//ATR VALUE
_atr = ta.atr(atrPeriod)

//CALCULATE LAST ENTRY PRICE
lastEntryPrice = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)

//STOP LOSS - LONG POSITIONS 
var float sl = na

//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - LONG POSITION
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
    sl := lastEntryPrice - (_atr * sl_atr_multiplier)

//IN TRADE - LONG POSITIONS
inTrade = strategy.position_size > 0

//PLOT SL - LONG POSITIONS
plot(inTrade ? sl : na, color=color.blue, style=plot.style_circles, title="Long Position - Stop Loss")

//CALCULATE ORDER SIZE - LONG POSITIONS
positionSize = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier)

//============================================================================================

//STOP LOSS - SHORT POSITIONS 
var float sl_short = na

//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - SHORT POSITIONS 
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
    sl_short := lastEntryPrice + (_atr * sl_atr_multiplier_short)

//IN TRADE SHORT POSITIONS
inTrade_short = strategy.position_size < 0

//PLOT SL - SHORT POSITIONS
plot(inTrade_short ? sl_short : na, color=color.red, style=plot.style_circles, title="Short Position - Stop Loss")

//CALCULATE ORDER - SHORT POSITIONS
positionSize_short = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier_short) 


//===============================================

//LONG STRATEGY
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", when = long_entry, qty=positionSize)
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long", when = (long_exit), comment="Close Long")
    strategy.exit("Long", stop = sl, comment="Exit Long")

//SHORT STRATEGY
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", when = short_entry, qty=positionSize_short)
if (strategy.position_size < 0) 
    strategy.close("Short", when = (short_exit), comment="Close Short")
    strategy.exit("Short", stop = sl_short, comment="Exit Short")

//ONE DIRECTION TRADING COMMAND (BELLOW ONLY ACTIVATE TO CORRECT BUGS)


Más.