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La estrategia de escape compuesto

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-02-29 14:07:54
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Resumen general

Esta estrategia calcula los precios más altos y más bajos de las barras N recientes para establecer condiciones de doble ruptura combinadas con una línea de media móvil para implementar una estrategia de negociación de compras bajas y ventas altas.

Principios de estrategia

La estrategia se basa principalmente en los siguientes principios:

  1. Calcular el precio mínimo bajo de las últimas 7 barras para determinar la condición de compra de ruptura
  2. Calcular el precio máximo de venta de las últimas 7 barras para determinar la condición de venta de ruptura
  3. Calcular la línea de media móvil simple de 200 períodos mma para determinar la dirección de la tendencia combinada con mma
  4. Condición de compra: el precio de cierre se rompe a través de minLow y es superior a mma
  5. Condición de venta: el precio de cierre supera maxHigh o supera maxHigh

Al calcular los extremos de las barras N recientes, juzga si el mercado está extremadamente sobrevendido o sobrecomprado.

Análisis de ventajas

La estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. La configuración de la doble condición hace que las señales de negociación de la estrategia sean más confiables
  2. El uso de los extremos de las líneas K para juzgar el estado de sobreventa y sobrecompra puede aprovechar la oportunidad de reversión
  3. La combinación de la línea de la media móvil para determinar la dirección de la tendencia evita operaciones inversas
  4. Implementa la idea de comprar bajo y vender alto, que es consistente con la psicología comercial de la mayoría de los comerciantes
  5. La lógica de la estrategia es sencilla y clara, fácil de entender e implementar

A través de la doble confirmación, la calidad de la señal de la estrategia es relativamente alta y el espacio para la optimización de parámetros es grande, lo que es adecuado para diferentes entornos de mercado.

Análisis de riesgos

La estrategia también tiene algunos riesgos:

  1. La doble condición limita la frecuencia de las señales, posiblemente perdiendo algunas oportunidades comerciales
  2. La configuración incorrecta del ciclo de cálculo para los extremos de la línea K puede no determinar con precisión el estado de sobreventa y sobrecompra
  3. Los parámetros incorrectos de la línea de media móvil pueden determinar incorrectamente la dirección de la tendencia
  4. Necesita optimizar múltiples parámetros simultáneamente, haciendo la optimización de parámetros más difícil

Estos riesgos pueden reducirse ajustando los ciclos de cálculo, optimizando las combinaciones de parámetros y otros métodos.

Direcciones de optimización

La estrategia se puede optimizar principalmente en las siguientes direcciones:

  1. Optimizar el ciclo de cálculo de los extremos de la línea K para encontrar los parámetros de ciclo más apropiados para determinar la sobrecompra y sobreventa
  2. Prueba los efectos de las medias móviles de diferentes longitudes
  3. Aumentar otros indicadores combinados como los canales BOLL, los indicadores KD, etc.
  4. Aumentar las estrategias de stop loss para controlar la pérdida de stop loss única
  5. Optimizar las condiciones de entrada y salida para mejorar la calidad de la señal

A través de la optimización de parámetros, la optimización de indicadores, la optimización del control de riesgos y otros medios, el factor de ganancia de la estrategia puede mejorarse en gran medida.

Resumen de las actividades

En general, esta es una estrategia de ruptura muy práctica. Calculando los extremos de las líneas K para determinar el estado de sobreventa y sobrecompra, utilizando la línea promedio móvil para determinar la dirección de la tendencia, estableciendo condiciones de doble filtrado para filtrar señales falsas, implementa estrategias de alta calidad de compra baja y venta alta. Al optimizar los ciclos de computación, agregar otros indicadores y otros medios, el efecto de la estrategia puede mejorarse aún más. La estrategia es adecuada tanto para que los principiantes aprendan como para que los operadores profesionales la optimicen y la utilicen.

/*backtest
start: 2023-02-22 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Larry Connors por RON", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

value1 = input(7, title="Quantity of day low")
value2 = input(7, title="Quantity of day high")
entry = lowest(close[1], value1)
exit = highest(close[1], value2)

lengthMMA = input(200, title="Length of SMA", minval=1)
mma = sma(close, lengthMMA)

// Calcular el mínimo de los precios bajos de las últimas 'value1' velas
minLow = lowest(low, value1)

// Calcular el máximo de los precios altos de las últimas 'value2' velas
maxHigh = highest(high, value2)

// Test Period
testStartYear = input(2009, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

if testPeriod()
    // Condiciones de entrada
    conditionMet = (close > mma) and (close < entry) and (low == minLow)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, when=conditionMet)
    
    if conditionMet
        label.new(bar_index, entry, text="↑", style=label.style_arrowup, color=color.green, size=size.small, yloc=yloc.belowbar)
    
    // Condiciones de salida
    conditionExit = close > exit or close > maxHigh
    strategy.close("Buy", when=conditionExit)
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