La stratégie de trading des heures dorées utilise des données historiques pour déterminer automatiquement quel moment de la journée est le meilleur pour acheter et vendre, et envoie un signal de négociation au moment correspondant. La stratégie utilise l’indicateur ROC pour calculer les hauts et les bas de la ligne K à différents moments, puis évalue l’efficacité des transactions à différents moments pour trouver les meilleurs moments de vente et de vente.
Utilisez l’heure actuelle pour obtenir le nombre d’heures actuelles now_hour。
Calculer le taux d’inflation de la ligne K par heure en utilisant l’indicateur ROC.
Calculer l’indicateur par rapport au produit cumulatif de buy_hourXindicator_cum。
Calculer le cumul des indicateurs et acheter l’indicateur cum.
Le meilleur moment pour acheter est buy_hour = buy_hourXindicator_cum / buy_indicator_cum。
Il est également possible de calculer le meilleur moment de vente, le sell_hour.
Comparez now_hour avec buy_hour et sell_hour pour déterminer si le moment est le meilleur moment pour acheter ou vendre.
Les signaux correspondants sont émis aux meilleurs moments pour acheter et vendre.
Les meilleures heures d’achat et de vente sont affichées en temps réel avec différentes couleurs de fond.
Le plus grand avantage de cette stratégie est qu’elle permet de déterminer automatiquement le moment le plus approprié pour la négociation chaque jour. Il n’est pas nécessaire d’observer manuellement les données historiques pour déterminer le meilleur moment de la négociation, ce qui permet de gagner beaucoup de temps et d’énergie.
De plus, cette stratégie utilise efficacement l’indicateur ROC. En calculant les hauts et les bas de la ligne K par heure, il est possible de juger plus précisément de l’efficacité des transactions à différentes périodes. L’indicateur ROC est plus sensible aux fluctuations des contreparties et reflète les changements du marché.
Le plus grand risque de cette stratégie réside dans les limites de l’indicateur de ROC lui-même. Le ROC ne prend en compte que le taux de variation des prix et n’est pas sensible aux variations du volume des transactions.
En outre, la stratégie est utilisée pour repérer les données historiques pour trouver le meilleur moment de négociation. Cependant, les lois historiques ne s’appliquent pas nécessairement au marché actuel. Le marché peut subir des changements structurels et les lois de négociation d’origine ne s’appliquent plus. Cela nécessite un ajustement des paramètres en fonction de la situation actuelle du marché et ne peut pas dépendre entièrement des résultats de la rétroanalyse.
Pour ce faire, il est possible d’envisager de combiner les calculs avec d’autres indicateurs, tels que le volume des transactions, afin d’obtenir une meilleure compréhension de l’état du marché. Il est également nécessaire d’effectuer des tests d’ajustement de paramètres pour les conditions actuelles du marché, afin de s’assurer que les signaux de négociation correspondent aux nouvelles conditions du marché.
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Essayez d’utiliser d’autres indicateurs pour remplacer le ROC, comme le volume des transactions, et recherchez un indicateur plus approprié pour calculer la période de force.
Ajouter d’autres conditions de filtrage pour évaluer les tendances locales à l’aide d’indicateurs de moyenne, de choc, etc. afin d’éviter les transactions déraisonnables.
Optimiser les paramètres de la période et tester l’influence des différents paramètres sur les résultats.
Augmentation des mécanismes de stop-loss, mise en place de points de stop-loss raisonnables et maîtrise des risques de transaction.
L’utilisation de la méthode de l’apprentissage automatique pour résoudre les meilleurs moments de transaction grâce à une plus grande quantité de données.
Cette stratégie de trading des heures dorées est une méthode viable et efficace dans l’ensemble. Elle utilise l’indicateur ROC pour déterminer automatiquement le meilleur moment de la journée pour acheter et vendre, ce qui permet de gagner beaucoup de temps et d’énergie.
/*backtest
start: 2023-08-19 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © mablue (Masoud Azizi)
//@version=5
strategy("Trade Hour V3",overlay=false)
timezone = input.string("Europe/London",options=["America/New_York","America/Los_Angeles","America/Chicago","America/Phoenix","America/Toronto","America/Vancouver","America/Argentina" ,"America/El_Salvador","America/Sao_Paulo","America/Bogota","Europe/Moscow","Europe/Athens","Europe/Berlin","Europe/London","Europe/Madrid","Europe/Paris","Europe/Warsaw","Australia/Sydney","Australia/Brisbane","Australia/Adelaide","Australia/ACT","Asia/Almaty","Asia/Ashkhabad","Asia/Tokyo","Asia/Taipei","Asia/Singapore","Asia/Shanghai","Asia/Seoul","Asia/Tehran","Asia/Dubai","Asia/Kolkata","Asia/Hong_Kong","Asia/Bangkok","Pacific/Auckland","Pacific/Chatham","Pacific/Fakaofo","Pacific/Honolulu"] )
source = input.source(close)
tp = input.int(1,"ROC Timeperiod")
now_hour = hour(time,timezone)
indicator = ta.roc(source,tp)
buy_hourXindicator_cum = ta.cum(indicator* now_hour)
buy_indicator_cum = ta.cum(indicator)
buy_hour = buy_hourXindicator_cum/buy_indicator_cum
sell_hourXindicator_cum = ta.cum( (1/indicator ) * now_hour)
sell_indicator_cum = ta.cum(1/indicator)
sell_hour = sell_hourXindicator_cum/sell_indicator_cum
plot(buy_hour,color=color.green)
plot(sell_hour,color=color.red)
plot(now_hour,color=color.gray,display=display.none)
bool isLongBestHour = now_hour==math.round(buy_hour)
bool isShortBestHour = now_hour==math.round(sell_hour)
bgcolor(isLongBestHour ? color.new(color.green,80) : na)
bgcolor(isShortBestHour ? color.new(color.red,80) : na)
strategy.order("buy", strategy.long, when =isLongBestHour)
strategy.order("sell", strategy.short, when = isShortBestHour)