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Las líneas futuras de la estrategia de demarcación

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-04-29 13:58:06
Las etiquetas:La SMA

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Resumen general

La Estrategia de Líneas de Demarcación Futuras de Hurst es una estrategia comercial basada en el concepto de Línea de Demarcación Futura (FLD) introducida por J.M. Hurst en la década de 1970. La estrategia predice los movimientos futuros de precios dibujando una línea simple pero profunda en un gráfico financiero, que se construye compensando los datos de precios medio ciclo adelante en el eje de tiempo.

Principio de la estrategia

El núcleo de la Estrategia de Líneas Futuras de Demarcación de Hurst es compensar los datos de precios medio ciclo adelante en el eje de tiempo para construir la Línea Futura de Demarcación (FLD). Por ejemplo, en el contexto de un ciclo de 40 días, el FLD se representaría desplazando los datos de precios actuales 20 días adelante en el gráfico. La estrategia se centra principalmente en tres ciclos de Hurst: el ciclo de señal (por defecto: 20 días), el ciclo comercial (por defecto: 20 días) y el ciclo de tendencia (por defecto: 80 días). Al observar los patrones de cruce y divergencia entre el precio y estas tres líneas de FLD, los operadores pueden determinar tendencias o consolidaciones del mercado. Cuando el precio está por encima del FLD de señal, el FLD de señal está por encima del FLD de comercio, y el FLD de comercio está por debajo de la línea de tendencia, el FLD de señal se activa en una fase de comercio. La estrategia también incluye otras fases de interacción correspondientes a la entrada del precio, tales como la fase FLD

Ventajas estratégicas

Las principales ventajas de la Estrategia de Líneas de Demarcación Futuras de Hurst incluyen:

  1. Simplicidad: La estrategia se basa en el concepto simple de FLD y es fácil de entender y aplicar.
  2. A futuro: al compensar los datos de precios hacia el futuro, el FLD proporciona una previsión de los movimientos futuros de los precios.
  3. Análisis de varios ciclos: la estrategia combina tres ciclos Hurst diferentes, ofreciendo un análisis de mercado más completo.
  4. Identificación de tendencias y consolidaciones: mediante la observación de los patrones de interacción entre las líneas de precio y FLD, los operadores pueden determinar las tendencias o consolidaciones del mercado.
  5. Personalizabilidad: La estrategia proporciona activadores ajustables Close the Trade, lo que permite a los operadores establecer puntos de salida basados en sus preferencias.

Riesgos estratégicos

A pesar de sus ventajas, la Estrategia de Líneas Futuras de Demarcación de Hurst también tiene algunos riesgos potenciales:

  1. Sensibilidad de parámetros: el rendimiento de la estrategia puede ser sensible a parámetros como las longitudes de ciclo, y diferentes ajustes de parámetros pueden dar lugar a resultados diferentes.
  2. Adaptabilidad del mercado: la estrategia puede tener un rendimiento inferior en determinadas condiciones de mercado, como tendencias poco claras o alta volatilidad.
  3. Retraso: Dado que el FLD se calcula sobre la base de datos históricos, puede haber cierto grado de retraso.
  4. Sobreventa: si los disparadores de cierre de la operación no se establecen correctamente, puede dar lugar a una sobreventa y a altos costes de transacción.

Para mitigar estos riesgos, los operadores pueden considerar la optimización de parámetros, ajustar la estrategia para diferentes condiciones de mercado y establecer medidas apropiadas de stop-loss y gestión de riesgos.

Direcciones para la optimización de la estrategia

Las líneas futuras de la estrategia de demarcación de Hurst pueden optimizarse en los siguientes aspectos:

  1. Optimización de parámetros: Optimiza parámetros como las longitudes de ciclo y los disparadores de cierre de operaciones para mejorar el rendimiento de la estrategia.
  2. Análisis de marcos de tiempo múltiples: aplicar la estrategia a diferentes marcos de tiempo para obtener una perspectiva más completa del mercado.
  3. Combinación con otros indicadores: Combinar el FLD con otros indicadores técnicos (por ejemplo, medias móviles, osciladores) para mejorar la fiabilidad de la señal.
  4. Gestión de riesgos: introducir mecanismos de stop-loss y dimensionamiento de posiciones para controlar los riesgos y optimizar los rendimientos.
  5. Adaptabilidad al mercado: Desarrollar enfoques de optimización dirigidos a las diferentes condiciones del mercado (por ejemplo, tendencias, oscilaciones).

A través de estas medidas de optimización, la Estrategia de Líneas de Demarcación Futuras de Hurst puede adaptarse mejor a diversos entornos de mercado, mejorando su estabilidad y rentabilidad.

Conclusión

La Estrategia de Líneas de Demarcación Futuras de Hurst es una estrategia de negociación innovadora basada en el concepto de Líneas de Demarcación Futuras de J.M. Hurst. Al compensar los datos de precios medio ciclo por delante en el eje de tiempo para construir la Línea de Demarcación Futura y combinar tres ciclos diferentes de Hurst (Ciclo de señal, Ciclo comercial y Ciclo de tendencia), la estrategia proporciona un pronóstico de los movimientos de precios futuros. Los operadores pueden determinar las tendencias o consolidaciones del mercado e identificar puntos de entrada y salida observando los patrones de cruce y divergencia entre las líneas de precio y FLD. Aunque la estrategia tiene ventajas como simplicidad, naturaleza prospectiva y análisis de múltiples ciclos, también tiene algunos riesgos potenciales, incluida la capacidad de parámetros, adaptabilidad y oportunidades de mercado. Para optimizar la estrategia, los operadores pueden considerar la optimización, análisis de parámetros de tiempo múltiples, combinación de riesgos con otros indicadores, capacidad de análisis y gestión de mercado.


/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
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/
// © BarefootJoey

//@version=5
strategy("Hurst Future Lines of Demarcation Strategy", overlay=true)

// FLD Settings
source      = input(ohlc4, 'Source')
smoothFLD   = input.bool(false, 'Smooth FLD')
FLDtransp   = input(33, 'FLD transparency')
FLDsmooth   = input.int(5, "FLD Smoothing", minval=1, tooltip="Number of trading days to smooth the FLD")   
FLD_out = ta.sma(source , smoothFLD ? FLDsmooth : 1)

close_buy_in_1 = input.string('Price', 'Input Close Trigger 1', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
close_buy_in_2 = input.string('Trade', 'Input Close Trigger 2', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])

// Quarter Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col_q = input.color(#da00ff, "Quarter Cycle Color")
cyc_q = input.int(5, "Signal Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_q, FLDtransp), title='Signal FLD', offset = math.round(cyc_q/2) )

// Trade Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col = input.color(#ff9800, "Trade Cycle Color")
cyc = input.int(20, "Trade Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col, FLDtransp), title='Trade FLD', offset = math.round(cyc/2) )

// Double Cycle (Default: 80 day) Length Pivot Cycle
col_d = input.color(color.aqua, "Double Cycle Color")
cyc_d = input.int(80, "Trend Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_d, FLDtransp), title='Trend FLD', offset = math.round(cyc_d/2) )

// Strategy Plots
price = source
signal = FLD_out[math.round(cyc_q/2)]
trade = FLD_out[math.round(cyc/2)]
trend = FLD_out[math.round(cyc_d/2)]

// Trend State
var state = 0
if signal > trade and trade > trend 
    state := 1 // (A)
    state
if state == 1 and price < signal
    state := 2 // (B)
    state
if signal < trade and trade > trend 
    state := 3 // (C)
    state
if state == 3 and price < signal 
    state := 4 // (D)
    state
if signal < trade and trade < trend 
    state := 5 // (E)
    state
if state == 5 and price < signal
    state := 6 // (F)
    state
if signal > trade and trade < trend
    state := 7 // (G)
    state
if state == 7 and price < signal
    state := 8 // (H)
    state
state := state

// Strategy Definitions
close_buy_out_1 = close_buy_in_1 == 'Price' ? price : close_buy_in_1 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_1 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_1 == 'Trend' ? trend : na
close_buy_out_2 = close_buy_in_2 == 'Price' ? price : close_buy_in_2 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_2 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_2 == 'Trend' ? trend : na
buy = ta.crossover(price, signal) and state == 1
close_buy = strategy.position_size>0 and ta.crossunder(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
sell = ta.crossunder(price, signal) and state == 6
close_sell = strategy.position_size<0 and ta.crossover(close_buy_out_1, close_buy_out_2)

// FLD Interaction State Background
interaction_color = state == 1 ? color.green : // A
  state == 2 ? color.aqua : // B
  state == 3 ? color.blue : // C
  state == 4 ? color.purple : // D
  state == 5 ? color.white : // E
  state == 6 ? color.red :// F
  state == 7 ? color.orange : // G
  state == 8 ? color.yellow : na // H

bgcolor(color.new(interaction_color, 90), title= "A-H Background")

bar_color = strategy.position_size>0 ? #00ff0a : strategy.position_size<0 ? #FF0000 : na
barcolor(bar_color)

if buy
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if close_buy
    strategy.close("Buy", qty_percent=100)

if sell
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if close_sell
    strategy.close("Sell", qty_percent=100)

// EoS made w/ ❤ by @BarefootJoey ✌💗📈

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