El ordenador está listo para obtener el doble de suavizado abs_pc.
Al comparar el valor de la ETI con su línea de señal tsi_signal, podemos determinar las zonas de sobrecompra o sobreventa, decidiendo así los puntos de compra y venta.
Signales de compra: TSI cruza su señal hacia arriba, lo que indica la reversión del precio de las acciones, marcando el comienzo de la zona de sobrecompra donde deberíamos largar.
Signales de venta: TSI cruza por debajo de su señal hacia abajo, lo que indica la reversión del precio de la acción, marcando el final de la zona de sobrecompra donde deberíamos vender.
La mayor ventaja de esta estrategia radica en el uso del indicador de media móvil dual para identificar las características cíclicas en los precios de las acciones. Al emplear simultáneamente períodos largos y cortos en la media móvil dual, puede capturar las tendencias de cambio de precios de manera más sensible y precisa que un solo promedio móvil, y es más eficaz en la determinación de señales comerciales.
Además, esta estrategia elige el índice de la ETI en lugar de otros indicadores técnicos comunes, ya que la ETI presta más atención al cálculo de la dinámica de cambio de precios, que puede juzgar con mayor precisión las condiciones de sobrecompra/sobreventa, lo que resulta en mejores puntos de negociación.
El mayor riesgo de esta estrategia es que el promedio móvil dual en sí es bastante sensible a los cambios de precios. En caso de fluctuación de precios, puede generar fácilmente señales falsas. Además, los criterios para que la ETI juzgue las zonas de sobrecompra / sobreventa son todavía subjetivos, y la configuración inadecuada de parámetros también afecta a la precisión.
Para controlar estos riesgos, es aconsejable optimizar los parámetros adecuadamente ajustando las longitudes de las medias móviles dobles. También es necesario combinar otros indicadores para verificar las señales para evitar abrir posiciones en medio de la volatilidad. Además, es bastante esencial optimizar las estrategias de stop-loss y establecer medidas de control de riesgos contra emergencias.
Las direcciones de optimización de esta estrategia se centran principalmente en dos aspectos:
Optimización de parámetros: la combinación óptima de parámetros como longitudes de media móvil larga y corta y línea de señal se puede probar para mejorar la sensibilidad.
Configurar indicadores de filtrado. Como combinar bandas de Bollinger, KDJ, etc. para verificar las señales de compra / venta y evitar la apertura incorrecta de posiciones. El filtro de volumen de negociación también se puede aplicar a las posiciones abiertas solo cuando el volumen aumenta.
Añadir una estrategia de stop-loss. Configurar un stop loss móvil, salida cronometrada para limitar la pérdida de una sola posición. También podemos suspender la negociación temporalmente en función de las condiciones del mercado para controlar el riesgo sistemático.
Optimizar el tamaño de las posiciones. Establecer un tamaño dinámico y la proporción de posiciones basadas en las condiciones del mercado para gestionar la exposición al riesgo de cada operación.
Esta estrategia utiliza el método de cálculo del índice del oscilador de media móvil dual, integrando tanto el análisis a largo como el corto plazo de los cambios de impulso de precios, determinando así las zonas de sobrecompra y sobreventa para decidir entradas y salidas. En comparación con un solo promedio móvil, tiene la ventaja de un juicio más preciso y sensible. Por supuesto, todavía es necesaria una optimización adecuada de parámetros, junto con otros indicadores para el filtrado de señales, a fin de mejorar la estabilidad y la rentabilidad. En general, esta estrategia proporciona una herramienta técnica efectiva para determinar los puntos de negociación, que vale la pena probar y optimizar en vivo.
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// © shankardey7310
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strategy("TSI STOCKS", shorttitle="TSI", overlay=true)
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riskPercent = input(1, title="Risk Percentage") / 100
longLength = input(12, title="Long Length")
shortLength = input(9, title="Short Length")
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price = close
pc = ta.change(price)
double_smooth(src, long, short) =>
first_smooth = ta.ema(src, long)
ta.ema(first_smooth, short)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, longLength, shortLength)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(math.abs(pc), longLength, shortLength)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
tsi_signal = ta.ema(tsi_value, signalLength)
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if (tsi_value > tsi_signal and tsi_value[1] <= tsi_signal[1])
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (tsi_value < tsi_signal and tsi_value[1] >= tsi_signal[1])
strategy.close("Long")
plot(tsi_value, title="True Strength Index", color=#2962FF)
plot(tsi_signal, title="Signal", color=#E91E63)
hline(0, title="Zero", color=#787B86)