Plusieurs indicateurs aident à la stratégie
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie utilise une large gamme d’indicateurs techniques tels que les EMA, le RSI, le MACD, les marées d’énergie et les bandes de Brin, pour évaluer les mouvements de prix sous plusieurs angles et identifier les meilleurs points d’entrée. Elle offre également une combinaison de paramètres pour que les utilisateurs puissent ajuster et personnaliser la stratégie.
Principe de stratégie
Utilisez 3 EMA ((5 cycles, 9 cycles, 21 cycles) pour déterminer la tendance des prix; la courbe de l’EMA montre la variation de tendance.
L’indicateur RSI détermine la situation de survente et de survente. Un RSI inférieur au bas est un signal de survente et un RSI supérieur au haut est un signal de survente.
L’indicateur MACD regarde le décalage de la ligne moyenne, le DIFF dépasse le DEA à la hausse comme un signal positif, et le DIFF dépasse le DEA à la baisse comme un signal négatif.
L’indicateur SAR de la marée énergétique montre la direction de la tendance actuelle, ce qui peut aider à juger.
Les bandes de bourgeons en haut et en bas indiquent les positions de support et de pression, et les trajectories où le prix franchit la barre indiquent un changement de tendance.
Selon le choix de l’utilisateur, lorsque l’indicateur émet un signal dans la même direction, il effectue une opération d’achat et de vente correspondante.
Avantages stratégiques
Il est possible d’évaluer la situation en utilisant plusieurs indicateurs, afin d’éviter qu’un seul indicateur ne soit trompeur.
Les paramètres de la combinaison peuvent être ajustés, permettant aux utilisateurs de choisir la meilleure combinaison d’indicateurs selon leurs besoins.
Les indicateurs tels que l’EMA, le MACD et d’autres sont plus précis pour juger des changements de tendance.
L’indicateur RSI est efficace pour identifier les occasions de survente.
Le SAR et le Blink permettent d’afficher en temps réel le point de basculement de la tendance.
Risque stratégique
Le temps de jugement est plus court pour les combinaisons d’indicateurs multiples, ce qui pourrait nous faire rater de meilleures opportunités.
Il n’y a pas de filtrage d’un seul indicateur qui émet un mauvais signal.
Les utilisateurs peuvent choisir de mauvaises combinaisons de paramètres, ce qui entraîne des transactions plus ou moins fréquentes.
Il n’y a pas de mesures de gestion des risques telles que STOP LOSS.
Les données de dépistage sont insuffisantes pour vérifier l’efficacité de la stratégie.
La réponse:
La modification des paramètres, l’élargissement de l’indicateur THRESHHOLD, offrent plus de temps de négociation.
Ajouter d’autres indicateurs pour vérifier la combinaison et éviter les faux signaux.
L’offre de plus d’indicateurs permet aux utilisateurs de tester les meilleures combinaisons.
L’ajout d’une stratégie de “stop loss” et d’autres mesures pour limiter les risques.
Le résultat de cette étude a été un retour en arrière historique sur de nombreux marchés, afin de déterminer les meilleurs paramètres.
Orientation de l’optimisation de la stratégie
Test plus de combinaisons d’indicateurs pour trouver les meilleures correspondances.
L’ajout d’un module d’apprentissage automatique pour améliorer les stratégies grâce à plus de données.
Ajouter un filtre de tendance pour décider si vous allez ou non trader en fonction de la direction de la tendance
Optimiser les stratégies de gestion des fonds pour s’adapter à un environnement plus marqué.
Développer des programmes d’optimisation automatique des paramètres pour l’intelligence stratégique.
Résumer
La stratégie peut être optimisée en ajustant les paramètres de l’indicateur, en ajoutant des modules de vérification et en introduisant l’IA, etc. afin d’obtenir plus d’opportunités de négociation conformes à l’idée de la stratégie, à condition de maintenir la solidité de la stratégie.
/*backtest
start: 2022-09-17 00:00:00
end: 2023-09-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("f.society", title="f.society", overlay=true)
//@Author: rick#1414
// -----------------------------------------------------
// f.society : Pone 3EMA: 5, 9, 21, 50, 100, 200, SAR,
// velas azules en sobreventa y velas moradas sobre compra
// SAR 0.02, 0.02, 0.2 , Bandas de Bollinger
// estrategia de compra y venta con rsi, macd o psr
// color de fondo: ema, rsi (color azul sobreventa 35, 25 (mas intenso))
// -----------------------------------------------------
// Como agregar a Trading view:
// 1 Cerrar todos los otros indicadores antes de añadirlo
// 2. Ir a la página de inicio TradingView.com
// 3. En la parte inferior, haga clic en Editor Pine // ver imagen: // https://cdn.discordapp.com/attachments/407267549047422976/407393815112974336/unknown.png
// 4. borrar todo el texo y reemplazar con todo el contenido de este archivo
// 5. Pulse el botón "Añadir a trazar" (Add to graph)
// -----------------------------------------------------
// revisar opciones de on y off segun indicadores deseados
// https://cdn.discordapp.com/attachments/405885820114042883/412115277883506700/unknown.png
// se puede cambiar la estrategia desde este menu desplegable para señales buy/sell
// Options
estrategia = input(defval="rsi", title = "Strategy", options=["ema","rsi","macd","psr","off","BB","ema5"])
in_bkcolor = input(defval="rsi", title = "background color", options=["ema","rsi","macd","psr","off","exchange","BB","ema5"])
e5 = input(title="Show ema5?", type=bool, defval=false)
e9 = input(title="Show ema9?", type=bool, defval=true)
e21 = input(title="Show ema21?", type=bool, defval=true)
e50 = input(title="Show ema50?", type=bool, defval=false)
e100 = input(title="Show ema100?", type=bool, defval=false)
e200 = input(title="Show ema200", type=bool, defval=true)
in_rsi = input(title="Color oversold and overbought bars?", type=bool, defval=true)
in_sar = input(title="Show Parabolic Sar", type=bool, defval=true)
in_bb = input(title="Show Bollinger Bands?", type=bool, defval=true)
sd = input(false, title="Show Daily Pivots?")
linew = input(1, title="linewidth", minval=0)
sarw = input(1, title="sar points width", minval=0)
ovs = input(40, title="oversold rsi", minval=0)
ovb = input(65, title="overbought rsi", minval=0)
//pf = input(false,title="Show Filtered Pivots")
pf=false
// 3 ema
src = close // input(close, title="Source")
//len9 = input(9, minval=1, title="ema9 Length")
//len21 = input(21, minval=1, title="ema21 Length")
//len200 = input(200, minval=1, title="ema200 Length")
len5=5
len9=9
len21=21
len50=50
len100=100
len200=200
ema5 = ema(src, len5)
ema9 = ema(src, len9)
ema21 = ema(src, len21)
ema50= ema(src, len50)
ema100 = ema(src, len100)
ema200 = ema(src, len200)
plot(e5? ema5 : na, title="EMA5", linewidth=linew, color=purple)
plot(e9? ema9 : na, title="EMA9", linewidth=linew, color=blue)
plot(e21? ema21 : na, title="EMA21", linewidth=linew, color=red)
plot(e50? ema50 : na, title="EMA50", linewidth=linew, color=green)
plot(e100? ema100 : na, title="EMA100", linewidth=linew, color=lime)
plot(e200? ema200 : na, title="EMA200", linewidth=linew, color=yellow)
// RSI Color
//lenR = input(14, minval=1, title="RSI Length")
lenR=14
//up = rma(max(change(src), 0), lenR)
//down = rma(-min(change(src), 0), lenR)
//vrsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
vrsi=rsi(close,lenR)
//plot(vrsi,title="vrsi")
oversold = vrsi < ovs
overbought = vrsi > ovb
barcolor(in_rsi? oversold? #0000FF : overbought? #ff00ff:na : na)
// SAR
plot(in_sar? sar(0.02, 0.02, 0.2): na, style=cross, linewidth=sarw, color=blue, title="sar")
// BB
//length = input(20, title="Bollinger length", minval=1)
length=20
//mult = input(2.0, title="Bollinger stdDev", minval=0.001, maxval=50)
mult=2.0
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(in_bb? basis :na, color=red, linewidth=linew, title="BB basis")
p1 = plot(in_bb? upper :na, color=blue, linewidth=linew, title="BB upper")
p2 = plot(in_bb? lower :na, color=blue, linewidth=linew, title="BB lower")
fill(p1, p2)
//background
bgcolor(in_bkcolor=="exchange"? #0000FF40 : in_bkcolor=="rsi"? vrsi < (ovs-15) ? #0000FF50 : vrsi < ovs ? #0000FF30 :( vrsi < ovb ? #ff00ff10 : #ff00ff20): in_bkcolor=="ema"?(ema9>ema21?#ff00ff10 : #0000FF20):in_bkcolor=="BB"?(lower>close?#ff00ff10 : close>upper?#0000FF20:#ff00ff10): in_bkcolor=="ema5"?(ema5>ema21?#ff00ff10 : #0000FF20):na)
// Strategy
if estrategia == "ema"
strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(ema9,ema21) ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(ema21,ema9))
else
if estrategia =="rsi"
strategy.entry("buy", true, 1, when= vrsi <ovs),
strategy.entry("sell", false, 1, when = vrsi > ovb or crossover(close,upper))
else
if estrategia =="macd"
[macdLine, signalLine, histLine] = macd(close, 12, 26, 9),
//bgcolor(macdLine > signalLine ? #98c8ff : #ff8b94),
strategy.entry("buy", true, 1, when= macdLine>=signalLine ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = macdLine<signalLine)
else
if estrategia=="psr"
leftBars = 4 //input(4)
rightBars = 2 //input(2)
swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)
swh_cond = not na(swh)
hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]
le = false
le := swh_cond ? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])
if (le)
strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy", stop=hprice + syminfo.mintick)
swl_cond = not na(swl)
lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]
se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])
if (se)
strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sell", stop=lprice - syminfo.mintick)
else
if estrategia=="BB"
strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(lower,close) ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(close,upper))
else
if estrategia=="ema5"
strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(ema5,ema21) ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(ema21,ema5))
// pivots
// Classic Pivot
pivot = (high + low + close ) / 3.0
// Filter Cr
bull= pivot > (pivot + pivot[1]) / 2 + .0025
bear= pivot < (pivot + pivot[1]) / 2 - .0025
// Classic Pivots
r1 = pf and bear ? pivot + (pivot - low) : pf and bull ? pivot + (high - low) : pivot + (pivot - low)
s1 = pf and bull ? pivot - (high - pivot) : pf and bear ? pivot - (high - low) : pivot - (high - pivot)
r2 = pf ? na : pivot + (high - low)
s2 = pf ? na : pivot - (high - low)
//Pivot Average Calculation
smaP = sma(pivot, 3)
//Daily Pivots
dtime_pivot = security(syminfo.tickerid, 'D', pivot[1])
dtime_pivotAvg = security(syminfo.tickerid, 'D', smaP[1])
dtime_r1 = security(syminfo.tickerid, 'D', r1[1])
dtime_s1 = security(syminfo.tickerid, 'D', s1[1])
dtime_r2 = security(syminfo.tickerid, 'D', r2[1])
dtime_s2 = security(syminfo.tickerid, 'D', s2[1])
offs_daily = 0
plot(sd and dtime_pivot ? dtime_pivot : na, title="Daily Pivot",style=line, color=fuchsia,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_r1 ? dtime_r1 : na, title="Daily R1",style=line, color=#DC143C,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_s1 ? dtime_s1 : na, title="Daily S1",style=line, color=lime,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_r2 ? dtime_r2 : na, title="Daily R2",style=line, color=maroon,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_s2 ? dtime_s2 : na, title="Daily S2",style=line, color=#228B22,linewidth=linew)
// References:
// get number of bars since last green bar
//plot(barssince(close >= open), linewidth=3, color=blue)
//bgcolor(close < open ? #ff8b94 : #98c8ff , transp=10)
//http://www.color-hex.com/
// #98c8ff light blue
// #ff8b94 red #b21c0e
// #7d1d90 purple
// #0029ff blue
// #fffa86 yellow