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Estrategia de compra del oscilador de sobreventa de varios niveles

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-07-30 15:45:44
Las etiquetas:Indicador de riesgoDCA

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Resumen general

La estrategia de compra del oscilador de sobreventa de varios niveles es un sistema de negociación de largo plazo diseñado específicamente para entornos de mercado alcista. Esta estrategia utiliza una combinación del oscilador estocástico y el índice de fuerza relativa estocástica (RSI estocástico) para identificar oportunidades óptimas de compra durante las correcciones del mercado. La estrategia emplea un enfoque de pirámide de tres niveles para emular los efectos del promedio de costo del dólar (DCA), con el objetivo de capitalizar las retractas del mercado.

Principios de estrategia

El principio central de esta estrategia es comprar las caídas mediante la identificación de señales de compra en el territorio sobrevendido.

  1. Utiliza un oscilador estocástico de largo período (66) (K) y un RSI estocástico (Kr).
  2. Establece líneas de sobreventa (20) y sobrecompra (99) sesgadas al alza para adaptarse a los mercados alcistas.
  3. Cuando tanto K como Kr caen por debajo de la línea de sobreventa (20), la estrategia comienza a buscar oportunidades de compra.
  4. Bajo estas condiciones, se activa una señal de compra cuando la línea Kr cruza por encima de la línea D.
  5. Implementa un enfoque piramidal de 3 niveles, invirtiendo el 20% del valor de la cuenta cada vez.
  6. Todas las posiciones se cierran con beneficio cuando la línea Kr alcanza o excede la línea de sobrecompra (99).

La estrategia no emplea un stop-loss, lo que refleja una fuerte confianza en la tendencia alcista.

Ventajas estratégicas

  1. Seguimiento de tendencias: Diseñado para mercados alcistas, utilizando efectivamente las retrocesos en las tendencias alcistas.
  2. Confirmaciones múltiples: combina dos indicadores para aumentar la fiabilidad de las señales de entrada.
  3. Tamaño flexible de la posición: el enfoque piramidal de tres niveles reduce el costo promedio y controla el riesgo.
  4. Alta adaptabilidad: puede ajustarse a las diferentes condiciones del mercado mediante ajuste de parámetros.
  5. Simplicidad y claridad: lógica estratégica clara que es fácil de entender y ejecutar.
  6. Amigo de la automatización: código conciso, fácilmente implementable para el comercio automatizado.

Riesgos estratégicos

  1. Riesgo de ruptura falsa: puede desencadenar señales falsas frecuentes en mercados inestables. Solución: Incorporar indicadores adicionales de confirmación de tendencia, como las medias móviles.

  2. Riesgo de apalancamiento excesivo: las disminuciones continuas pueden dar lugar a posiciones excesivas. Solución: establecer límites máximos de posición o ajustar dinámicamente la relación de pirámide.

  3. Riesgo de rebote perdido: las condiciones estrictas de entrada pueden causar rebotes rápidos perdidos. Solución: Considere la posibilidad de añadir indicadores a corto plazo más sensibles como suplementos.

  4. No hay un mecanismo de suspensión de pérdidas: pueden producirse pérdidas significativas durante las correcciones severas. Solución: introducir un mecanismo dinámico de stop loss basado en la volatilidad.

  5. Sensibilidad de parámetros: el rendimiento de la estrategia puede depender excesivamente de la configuración de parámetros. Solución: llevar a cabo una optimización integral de parámetros y pruebas de retroceso.

Direcciones para la optimización de la estrategia

  1. Ajuste de parámetros dinámicos: ajusta automáticamente los períodos estocásticos y RSI en función de la volatilidad del mercado. Razón: Mejorar la adaptabilidad de la estrategia a los diferentes entornos de mercado.

  2. Introducir filtros de tendencia: añadir promedios móviles a largo plazo para confirmar la tendencia. Razón: Reducir las señales falsas en los mercados agitados y mejorar la calidad de la entrada.

  3. Implementar el dimensionamiento dinámico de las posiciones: ajustar cada ratio piramidal en función de la volatilidad del mercado y el rendimiento de la cuenta. Razón: Mejor control de riesgos y mejora de la eficiencia del capital.

  4. Mejorar el mecanismo de obtención de beneficios: aplicar una reducción parcial de la posición cuando Kr alcance el territorio de sobrecompra en lugar de un cierre total. Razón: evitar perder tendencias extendidas y mejorar los rendimientos a largo plazo.

  5. Integrar indicadores del sentimiento del mercado: como el VIX o los indicadores de flujo de fondos para optimizar el momento de entrada. Razón: Aumentar la sensibilidad de la estrategia a los entornos del mercado macro.

Conclusión

El Multi-Level Oversold Oscillator Buy Strategy es un ingeniosamente diseñado sistema de negociación de mercado alcista que captura de manera efectiva las oportunidades de compra durante las correcciones del mercado mediante la combinación de indicadores estocásticos y estocásticos RSI. Su enfoque de tres niveles de pirámide no solo emula las ventajas de la estrategia DCA, sino que también proporciona una gestión de posición más flexible.


/*backtest
start: 2024-06-29 00:00:00
end: 2024-07-29 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © aeperalta
 
//@version=5
strategy("Buy The Dips [aep]", overlay=false, pyramiding = 3)

//-------  strategy details ------------ {
// The strategy is to buy the dips by entering the market in the territory of oversold
// When both Stochastic (K) and Stochastic RSI (Kr) are below OS line is time to look for 
// crossovers in the Stochastic RSI indicator and buy @ market
// Take profit will happend when Kr is way up near the 100% as Overbought territory
// Since we are buy dips of during bullmarkets, there is no stoploss
//}

 
// ------stochastics --------{
periodK = input.int(66, title="%K Length", minval=1)
smoothK = input.int(3, title="%K Smoothing", minval=1)
periodD = input.int(3, title="%D Smoothing", minval=1)

// classic stochastic
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)


// stochastic rsi
periodRSI = input(14)
rsi = ta.rsi(close,periodRSI)
kr = ta.sma(ta.stoch(rsi, rsi, rsi, periodK), smoothK)
d = ta.sma(kr, periodD) 
 
// plots
OB = input.int(99, "Overbought")
OS = input.int(20, 'Oversold')

plot(k,'stochastic',color.white,2)
plot(kr, 'stochastic rsi', color.blue, 1)
plot(d, '%rsi D',color.maroon, 1 )

hline(OS, color = color.rgb(39, 230, 18), linestyle= hline.style_dashed)
hline(OB, color = color.rgb(229, 28, 18), linestyle= hline.style_dashed)
hline(100, color = color.red, linestyle= hline.style_dotted)
hline(0, color = color.green, linestyle= hline.style_dotted)

//}
// -------------- strategy excecution --------------- {

if  ta.crossover(kr, d) and kr < OS and k < OS
	strategy.entry("by the dip",strategy.long)
if kr >= OB
	strategy.close_all()

//}

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