Cet article détaille une stratégie de trading quantifié utilisant un indicateur de fluctuation de Gansu. Cette stratégie permet de déterminer la tendance de la volatilité du marché en calculant des extrêmes de volatilité pour générer un signal de trading.
Premièrement, les principes stratégiques
L’indicateur central de la stratégie est l’indicateur de fluctuation de Gannett, dont les principales étapes de calcul sont les suivantes:
calculer les prix maximaux et minimaux d’une période donnée;
comparer les valeurs maximales des deux dernières lignes K avec la relation entre la taille de la dernière ligne K et déterminer le point de limite polyhedral;
comparer la relation entre le prix minimum des deux dernières lignes de K et la taille de la dernière ligne de K pour déterminer le point extrême de la tête vide;
Calculer les valeurs de l’indicateur de fluctuation de Gandhi en fonction de la relation entre les points extrêmes;
Il permet de juger de la tendance à la hausse en fonction de la valeur de l’indicateur et de générer un signal de transaction.
Ainsi, en déterminant les extrêmes de la volatilité des prix, il est possible d’identifier efficacement les points de retournement et la direction des tendances du marché.
Deux, les avantages stratégiques
Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans la simplicité de calcul de l’indicateur, qui utilise directement la comparaison des extrêmes de prix pour déterminer la direction de la tendance.
Un autre avantage est la simplicité de la configuration des paramètres, qui ne nécessite qu’un seul paramètre de cycle.
Enfin, le signal de transaction est clair, soit plus, soit moins, afin d’éviter tout chevauchement.
Troisièmement, les risques potentiels
Mais il y a aussi des problèmes potentiels avec cette stratégie:
Tout d’abord, l’indicateur est en retard sur les signaux de rupture et risque de manquer les meilleurs points d’entrée.
Deuxièmement, il n’y a pas de stop loss et le risque d’une seule transaction n’est pas contrôlé.
Enfin, les signaux ont souvent besoin d’une gestion financière raisonnable pour maîtriser les pertes.
Quatrième partie, résumé
Cet article présente en détail une stratégie de trading quantitatif basée sur l’indicateur de fluctuation de Ganse. Elle identifie les tendances et les moments de revers en déterminant les points de crête des prix.
/*backtest
start: 2023-08-15 00:00:00
end: 2023-08-26 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 19/06/2017
// The Gann Swing Oscillator has been adapted from Robert Krausz's book,
// "A W.D. Gann Treasure Discovered". The Gann Swing Oscillator helps
// define market swings.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Gann Trend Oscillator")
Length = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=gray, linestyle=hline.style_dashed)
xHH = highest(close, Length)
xLL = lowest(close, Length)
xGSO = iff(xHH[2] > xHH[1] and xHH[0] > xHH[1], -1,
iff(xLL[2] < xLL[1] and xLL[0] < xLL[1], 1, nz(xGSO[1],0)))
pos = iff(xGSO > 0, 1,
iff(xGSO < 0, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xGSO, color=blue, title="GTO")