Stratégie de trading adaptative à décalage nul EMA


Date de création: 2023-09-13 14:22:55 Dernière modification: 2023-09-13 14:22:55
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Cette stratégie utilise l’indicateur EMA à zéro retard pour déterminer les tendances et générer des signaux de négociation. L’indicateur EMA peut ajuster dynamiquement les paramètres pour éliminer efficacement les problèmes de retard.

Le principe de la stratégie:

  1. Le calcul de l’indicateur EMA à zéro retard d’adaptation comprend deux algorithmes d’adaptation, la méthode de l’axe et la méthode de l’I-Q.

  2. L’EMA est l’indicateur EMA normal et l’EC est l’indicateur EMA zéro retard adaptatif.

  3. Il y a plus de travail sur le CE en portant l’EMA et moins de travail sur le CE en portant l’EMA.

  4. Calculer la courbe d’erreur et définir le filtrage des faux signaux.

  5. Il est possible de définir un nombre fixe de points d’arrêt pour bloquer les gains et contrôler les risques.

Les avantages de cette stratégie:

  1. L’adaptation de l’EMA peut réduire le retard dans les indicateurs.

  2. Le filtrage des seuils permet d’améliorer la qualité du signal et d’éviter les fausses percées.

  3. La méthode d’arrêt des dommages est simple, pratique et facile à utiliser.

Le risque de cette stratégie:

  1. Les paramètres d’adaptation à l’EMA sont instables et peuvent ne pas fonctionner.

  2. Les stop-loss fixes sont difficiles à adapter aux changements du marché.

  3. Il n’y a pas de limite à la taille des pertes individuelles et le risque de pertes est élevé.

En résumé, la stratégie de suivi de la tendance en utilisant des indicateurs EMA auto-adaptés peut atténuer le problème du retard dans une certaine mesure, mais nécessite une attention particulière à la stabilité des paramètres et une combinaison d’un mécanisme de stop-loss optimisé pour contrôler les risques.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-09-05 00:00:00
end: 2023-09-12 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(title="Adaptive Zero Lag EMA v2 (w/ Backtest Date Range)", shorttitle="AZLEMA", overlay = true,  commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, slippage = 5, pyramiding=1, calc_on_every_tick=true)

src = input(title="Source",  defval=close)
secType = input(title="Security Type", options=["Forex", "Metal Spot", "Cryptocurrency","Custom"], defval="Forex")
contracts = input(title="Custom # of Contracts", defval=1, step=1)
limit = input(title="Max Lots",  defval=100)
Period = input(title="Period",  defval = 20)
adaptive = input(title="Adaptive Method", options=["Off", "Cos IFM", "I-Q IFM", "Average"], defval="Cos IFM")
GainLimit = input(title="Gain Limit",  defval = 8)
Threshold = input(title="Threshold",  defval=0.05, step=0.01)
fixedSL = input(title="SL Points", defval=70)
fixedTP = input(title="TP Points", defval=10)
risk = input(title='Risk', defval=0.01, step=0.01)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear  = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2015)
ToMonth   = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2015)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true

range = 50 //input(title="Max Period",  defval=60, minval=8, maxval=100)

PI = 3.14159265359
lenIQ = 0.0
lenC = 0.0

//##############################################################################
//I-Q IFM
//##############################################################################
if(adaptive=="I-Q IFM" or adaptive=="Average")
    imult = 0.635
    qmult = 0.338
    inphase = 0.0
    quadrature = 0.0
    re = 0.0
    im = 0.0
    deltaIQ = 0.0
    instIQ = 0.0
    V = 0.0
    
    P = src - src[7]
    inphase := 1.25*(P[4] - imult*P[2]) + imult*nz(inphase[3])
    quadrature := P[2] - qmult*P + qmult*nz(quadrature[2])
    re := 0.2*(inphase*inphase[1] + quadrature*quadrature[1]) + 0.8*nz(re[1])
    im := 0.2*(inphase*quadrature[1] - inphase[1]*quadrature) + 0.8*nz(im[1])
    if (re!= 0.0)
        deltaIQ := atan(im/re)
    for i=0 to range
        V := V + deltaIQ[i]
        if (V > 2*PI and instIQ == 0.0)
            instIQ := i
    if (instIQ == 0.0)
        instIQ := nz(instIQ[1])
    lenIQ := 0.25*instIQ + 0.75*nz(lenIQ[1])

//##############################################################################
//COSINE IFM
//##############################################################################
if(adaptive == "Cos IFM" or adaptive == "Average")
    s2 = 0.0
    s3 = 0.0
    deltaC = 0.0
    instC = 0.0
    v1 = 0.0
    v2 = 0.0
    v4 = 0.0
    
    v1 := src - src[7]
    s2 := 0.2*(v1[1] + v1)*(v1[1] + v1) + 0.8*nz(s2[1])
    s3 := 0.2*(v1[1] - v1)*(v1[1] - v1) + 0.8*nz(s3[1])
    if (s2 != 0)
        v2 := sqrt(s3/s2)
    if (s3 != 0)
        deltaC := 2*atan(v2)
    for i = 0 to range
        v4 := v4 + deltaC[i]
        if (v4 > 2*PI and instC == 0.0)
            instC := i - 1
    if (instC == 0.0)
        instC := instC[1]
    lenC := 0.25*instC + 0.75*nz(lenC[1])

if (adaptive == "Cos IFM")
    Period := round(lenC)
if (adaptive == "I-Q IFM")
    Period := round(lenIQ)
if (adaptive == "Average")
    Period := round((lenC + lenIQ)/2)

//##############################################################################
//ZERO LAG EXPONENTIAL MOVING AVERAGE
//##############################################################################
LeastError = 1000000.0
EC = 0.0
Gain = 0.0
EMA = 0.0
Error = 0.0
BestGain = 0.0

alpha =2/(Period + 1)
EMA := alpha*src + (1-alpha)*nz(EMA[1])

for i = -GainLimit to GainLimit
    Gain := i/10
    EC := alpha*(EMA + Gain*(src - nz(EC[1]))) + (1 - alpha)*nz(EC[1])
    Error := src - EC
    if(abs(Error)<LeastError)
        LeastError := abs(Error)
        BestGain := Gain

EC := alpha*(EMA + BestGain*(src - nz(EC[1]))) + (1-alpha)*nz(EC[1])

plot(EC, title="EC", color=orange, linewidth=2)
plot(EMA, title="EMA", color=red, linewidth=2)

//##############################################################################
//Trade Logic & Risk Management
//##############################################################################
buy = crossover(EC,EMA) and 100*LeastError/src > Threshold
sell = crossunder(EC,EMA) and 100*LeastError/src > Threshold

secScaler = secType == "Forex" ? 100000 : secType == "Metal Spot" ? 100 : secType == "Cryptocurrency" ? 10000 : secType == "Custom" ? contracts : 0
strategy.initial_capital = 50000
balance = strategy.initial_capital + strategy.netprofit
if (time>timestamp(2016, 1, 1 , 0, 0) and balance > 0)
    //LONG
    lots = ((risk * balance)/fixedSL)*secScaler
    lots := lots > limit * secScaler ? limit * secScaler : lots
    strategy.entry("BUY", strategy.long,  oca_name="BUY",  when=buy and window())
    strategy.exit("B.Exit", "BUY", qty_percent = 100, loss=fixedSL, trail_offset=15, trail_points=fixedTP)
    //SHORT
    strategy.entry("SELL", strategy.short,  oca_name="SELL",when=sell and window())
    strategy.exit("S.Exit", "SELL", qty_percent = 100, loss=fixedSL, trail_offset=15, trail_points=fixedTP)