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Estrategia de negociación sinérgica de múltiples indicadores con bandas de Bollinger, Fibonacci, MACD y RSI

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-12-12 17:20:26
Las etiquetas:- ¿ Qué?El MACDIndicador de riesgoEl FIBLa SMAEl EMAEl número de personas afectadasLa WMAVWMA

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Resumen general

Esta estrategia es un sistema de negociación integral que combina múltiples indicadores técnicos, incluidas las bandas de Bollinger, el retroceso de Fibonacci, el MACD y el RSI. La estrategia captura oportunidades de negociación en diferentes condiciones de mercado a través de la coordinación de múltiples indicadores y aplica el método de máximo beneficio para controlar el riesgo. El sistema adopta un diseño modular con parámetros de indicadores flexibles, que ofrece una gran adaptabilidad y practicidad.

Principios de estrategia

La estrategia utiliza cuatro indicadores técnicos principales para generar señales comerciales:

  1. Señales de bandas de Bollinger: la ruptura del precio por debajo de la banda inferior genera señales largas, la ruptura por encima de la banda superior genera señales cortas
  2. Señales de Fibonacci: el precio en el rango 0-23,6% genera señales largas, en el rango 61,8-100% genera señales cortas
  3. Señales MACD: cruzar la línea MACD por encima de la línea de señal genera señales largas, cruzar por debajo genera señales cortas
  4. Indicadores del RSI: el RSI por debajo del nivel de sobreventa genera señales largas, por encima del nivel de sobrecompra genera señales cortas La estrategia también aplica un método de maximización de ganancias, cerrando automáticamente las posiciones cuando se alcanzan los objetivos de ganancias preestablecidos o los niveles de stop-loss.

Ventajas estratégicas

  1. Sinergia de múltiples indicadores: mejora la fiabilidad de la señal mediante la integración de múltiples indicadores técnicos
  2. Alta flexibilidad: los parámetros de los indicadores pueden ajustarse para diferentes entornos de mercado
  3. Control de riesgos completo: Combina el beneficio máximo con el stop-loss fijo
  4. Buena adaptabilidad: La estrategia puede adaptarse a diferentes ciclos de mercado y condiciones de volatilidad
  5. Alta eficiencia de ejecución: estructura de código clara con carga computacional moderada

Riesgos estratégicos

  1. Superposición de señales: múltiples indicadores que generan señales simultáneamente pueden conducir a un exceso de operaciones
  2. Sensibilidad de los parámetros: las diferentes combinaciones de parámetros pueden producir resultados significativamente diferentes.
  3. Adaptabilidad del mercado: Puede tener un rendimiento inferior en determinadas condiciones de mercado
  4. Impacto del deslizamiento: el deslizamiento puede afectar a las operaciones de alta frecuencia
  5. Gestión del dinero: requiere un adecuado tamaño de las posiciones para controlar el riesgo

Optimización de la estrategia

  1. Peso de la señal: añadir pesos a diferentes indicadores para mejorar la calidad de la señal
  2. Reconocimiento del entorno de mercado: añadir el módulo de reconocimiento del entorno de mercado para ajustar la estrategia en consecuencia
  3. Parámetros dinámicos: introducir un mecanismo de ajuste adaptativo de parámetros
  4. Costos de negociación: optimizar la frecuencia de negociación para reducir los costes
  5. Filtración de señales: añadir condiciones de filtración adicionales para reducir las señales falsas

Resumen de las actividades

Esta estrategia logra la eficiencia comercial manteniendo la estabilidad a través de la coordinación de múltiples indicadores. A pesar de ciertos riesgos, tiene un valor práctico a través del control adecuado del riesgo y la optimización continua.

/*backtest
start: 2024-12-04 00:00:00
end: 2024-12-11 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Demo GPT Bollinger, Fibonacci, MACD & RSI with Max Profit Exit", overlay=true)

// === User Inputs for Bollinger Bands ===
length_bb = input.int(20, minval=1, title="Bollinger Bands Length")
maType_bb = input.string("SMA", title="Bollinger Bands MA Type", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
src_bb = input(close, title="Bollinger Bands Source")
mult_bb = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Bollinger Bands StdDev")
offset_bb = input.int(0, title="Bollinger Bands Offset", minval=-500, maxval=500)

// === User Inputs for Fibonacci Levels ===
lookback_fib = input.int(50, minval=1, title="Fibonacci Lookback Period")

// === User Inputs for MACD ===
macd_fast = input.int(12, minval=1, title="MACD Fast Length")
macd_slow = input.int(26, minval=1, title="MACD Slow Length")
macd_signal = input.int(9, minval=1, title="MACD Signal Length")

// === User Inputs for RSI ===
rsi_length = input.int(14, title="RSI Length")
rsi_overbought = input.int(70, title="RSI Overbought Level")
rsi_oversold = input.int(30, title="RSI Oversold Level")

// === Start and End Date Inputs ===
start_date = input(timestamp("2023-01-01 00:00:00"), title="Start Date")
end_date = input(timestamp("2069-12-31 23:59:59"), title="End Date")

// === Moving Average Function ===
ma(source, length, _type) =>
    switch _type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

// === Bollinger Bands Calculation ===
basis_bb = ma(src_bb, length_bb, maType_bb)
dev_bb = mult_bb * ta.stdev(src_bb, length_bb)
upper_bb = basis_bb + dev_bb
lower_bb = basis_bb - dev_bb

// === Fibonacci Levels Calculation ===
highest_price = ta.highest(high, lookback_fib)
lowest_price = ta.lowest(low, lookback_fib)

fib_0 = lowest_price
fib_23 = lowest_price + 0.236 * (highest_price - lowest_price)
fib_38 = lowest_price + 0.382 * (highest_price - lowest_price)
fib_50 = lowest_price + 0.5 * (highest_price - lowest_price)
fib_61 = lowest_price + 0.618 * (highest_price - lowest_price)
fib_100 = highest_price

// === MACD Calculation ===
[macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, macd_fast, macd_slow, macd_signal)

// === RSI Calculation ===
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)

// === Plotting for Reference ===
plot(basis_bb, "Bollinger Basis", color=color.blue, offset=offset_bb)
p1_bb = plot(upper_bb, "Bollinger Upper", color=color.red, offset=offset_bb)
p2_bb = plot(lower_bb, "Bollinger Lower", color=color.green, offset=offset_bb)
fill(p1_bb, p2_bb, title="Bollinger Bands Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

plot(fib_0, "Fib 0%", color=color.gray)
plot(fib_23, "Fib 23.6%", color=color.yellow)
plot(fib_38, "Fib 38.2%", color=color.orange)
plot(fib_50, "Fib 50%", color=color.blue)
plot(fib_61, "Fib 61.8%", color=color.green)
plot(fib_100, "Fib 100%", color=color.red)

hline(0, "MACD Zero Line", color=color.gray)
plot(macd_line, "MACD Line", color=color.blue)
plot(signal_line, "Signal Line", color=color.orange)

hline(rsi_overbought, "RSI Overbought", color=color.red)
hline(rsi_oversold, "RSI Oversold", color=color.green)
plot(rsi, "RSI", color=color.blue)

// === Combined Trading Logic ===
// Bollinger Bands Signals
long_bb = ta.crossover(close, lower_bb)
short_bb = ta.crossunder(close, upper_bb)

// Fibonacci Signals
long_fib = close <= fib_23 and close >= fib_0
short_fib = close >= fib_61 and close <= fib_100

// MACD Signals
long_macd = ta.crossover(macd_line, signal_line)
short_macd = ta.crossunder(macd_line, signal_line)

// RSI Signals
long_rsi = rsi < rsi_oversold
short_rsi = rsi > rsi_overbought

// Combined Long and Short Conditions
long_condition = (long_bb or long_fib or long_macd or long_rsi) 
short_condition = (short_bb or short_fib or short_macd or short_rsi) 
// === Max Profit Exit Logic ===
// Define the maximum profit exit percentage
take_profit_percentage = input.float(5.0, title="Take Profit (%)", minval=0.1, maxval=100) / 100
stop_loss_percentage = input.float(2.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=100) / 100

// Track the highest price during the trade
var float max_profit_price = na
if (strategy.opentrades > 0)
    max_profit_price := na(max_profit_price) ? strategy.opentrades.entry_price(0) : math.max(max_profit_price, high)

// Calculate the take profit and stop loss levels based on the max profit price
take_profit_level = max_profit_price * (1 + take_profit_percentage)
stop_loss_level = max_profit_price * (1 - stop_loss_percentage)

// Exit the trade if the take profit or stop loss level is hit
if (strategy.opentrades > 0)
    if (close >= take_profit_level)
        strategy.exit("Take Profit", from_entry="Long", limit=take_profit_level)
    if (close <= stop_loss_level)
        strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Long", stop=stop_loss_level)

if (strategy.opentrades > 0)
    if (close <= take_profit_level)
        strategy.exit("Take Profit", from_entry="Short", limit=take_profit_level)
    if (close >= stop_loss_level)
        strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Short", stop=stop_loss_level)

// === Execute Trades ===
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=not na(long_condition))

if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=not na(short_condition))
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