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Estrategia del operador institucional basada en la acción de precios

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-02-23 15:04:39
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Resumen general

Esta estrategia se llama Estrategia de comerciantes institucionales basada en la acción de precios. Intenta aprovechar ciertos patrones de negociación utilizados por los comerciantes institucionales, particularmente su tendencia a colocar órdenes alrededor de bloques de órdenes específicos. La estrategia incorpora elementos de valor razonable, liquidez y acción de precios para determinar las entradas y salidas del mercado.

Estrategia lógica

El núcleo de la estrategia consiste en identificar bloques de órdenes zonas de precios donde se ha producido una actividad de negociación institucional significativa en el pasado. Estas áreas están asociadas con una liquidez significativa. Los bloques de órdenes se determinan utilizando estructuras de precios y a menudo se asocian con los niveles técnicos clave de precios.

El valor razonable se define como el precio razonable de un instrumento basado en indicadores como las medias móviles.

La liquidez también es un factor clave, ya que los operadores institucionales tienden a ejecutar operaciones en zonas de alta liquidez.

La estrategia determina el valor razonable mediante el cálculo de una media móvil simple. Luego identifica bloques de órdenes potenciales de longitud de 20 períodos. Si la diferencia entre el precio de cierre y el valor razonable es inferior al 38,2% de la altura total del rango del bloque de órdenes, se determina un bloque de órdenes.

Los bloques de órdenes alcistas se consideran señales de compra. Los bloques de órdenes bajistas se consideran señales de venta.

Análisis de ventajas

Las principales ventajas de la estrategia son el uso de los patrones de negociación de los operadores institucionales que pueden permitirle superar a las estrategias más basadas en indicadores mecanicistas.

Otras ventajas incluyen:

Obtener una mejor ejecución utilizando la liquidez
Confiando en conceptos fáciles de visualizar como el flujo de orden
Fácil de visualizar los bloques de orden en los gráficos
Flexibilidad para ajustar parámetros como la longitud del bloque

Análisis de riesgos

La estrategia también se enfrenta a algunos riesgos potenciales, tales como:

Confianza en juicios sobre el comportamiento de los precios en el pasado
Puede no funcionar correctamente en mercados sin flujo de pedidos
Podría producir señales falsas.
Podría perderse las tendencias a corto plazo

Para mitigar estos riesgos, se recomienda considerar:

Combinación con otros indicadores para filtrar las señales falsas
Ajuste de parámetros como la longitud del bloque
Filtración de las señales emitidas para la negociación

Direcciones de optimización

Aquí hay algunas optimizaciones potenciales para la estrategia:

Prueba y optimización de valores de parámetros clave como longitud de bloque y porcentaje de desviación del valor razonable
Añadir indicadores y filtros adicionales para mejorar la calidad
Incorporar mecanismos de stop loss y take profit
Incorporar más fuentes de datos como la actividad de la cartera de pedidos
Prueba de la robustez en diferentes períodos (intradía, varios días, etc.) y mercados
Añadir predicciones de aprendizaje automático a las señales de filtro

Resumen de las actividades

En resumen, la estrategia ofrece un enfoque único para aprovechar el comportamiento del operador institucional. Combina múltiples elementos y tiene ciertas ventajas. Pero como la mayoría de las estrategias comerciales, también enfrenta riesgos cuando cambian las condiciones del mercado o ocurre un comportamiento de precios inesperado. Con pruebas continuas, optimización y gestión de riesgos, la estrategia puede convertirse en una valiosa herramienta de negociación cuantitativa.

/*backtest
start: 2024-01-23 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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

// Input variables
length = input.int(20, minval=1, title="Order Block Length")
fairValuePeriod = input.int(60, minval=1, title="Fair Value Period")

// Calculate fair value
fairValue = ta.sma(close, fairValuePeriod)

// Determine order blocks
isOrderBlock(high, low) =>
    highestHigh = ta.highest(high, length)
    lowestLow = ta.lowest(low, length)
    absHighLowDiff = highestHigh - lowestLow
    absCloseFairValueDiff = (close - fairValue)
    (absCloseFairValueDiff <= 0.382 * absHighLowDiff)

isBuyBlock = isOrderBlock(high, low) and close > fairValue
isSellBlock = isOrderBlock(high, low) and close < fairValue

// Plot fair value and order blocks
plot(fairValue, color=color.blue, title="Fair Value")
plotshape(isBuyBlock, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(isSellBlock, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)

// Strategy logic
if (isBuyBlock)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    
if (isSellBlock)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

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