Stratégie de trading basée sur un graphique en nuage


Date de création: 2023-10-08 12:24:06 Dernière modification: 2023-10-08 12:24:06
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Aperçu

La stratégie est basée sur le diagramme de l’ichimoku pour réaliser des transactions simples de suivi de la tendance. La stratégie génère des signaux d’achat et de vente en calculant la ligne de conversion, la ligne de référence, la ligne 1 et la ligne 2 avant et en combinant la position du prix de clôture actuel. Lorsque le prix de clôture est au-dessus du diagramme de la nuée, il est considéré comme en tendance à la hausse et génère un signal d’achat; lorsque le prix de clôture est au-dessous du diagramme de la nuée, il est considéré comme en tendance à la baisse et génère un signal de vente.

Principe de stratégie

Cette stratégie est basée sur la formule suivante pour calculer les cinq lignes de pointe de la carte de l’ichimoku:

  1. Ligne de conversion: moyenne des plus hauts et des plus bas des 9 derniers jours

  2. Ligne de référence: moyenne des plus hauts et des plus bas des 26 derniers jours

  3. Ligne 1: moyenne des lignes de conversion et de référence

  4. Ligne 2: moyenne des plus hauts et des plus bas des 52 derniers jours

  5. Ligne jointe: prix de clôture, affiché avec un retard de 26 jours

Si le prix de clôture est supérieur au graphique du nuage, il est considéré comme en tendance à la hausse, générant un signal d’achat. Si le prix de clôture est inférieur au graphique du nuage, il est considéré comme en tendance à la baisse, générant un signal de vente.

Plus précisément, la stratégie s’est déroulée selon les étapes suivantes:

  1. Calculer les lignes de conversion, les lignes de référence, les lignes 1 et 2

  2. Graphique d’accompagnement de la clôture, avec un délai de 26 jours

  3. Détermine si le prix de clôture est supérieur au graphique du nuage (lignes 1 et 2 de la ligne précédente), si oui, génère un signal d’achat

  4. Détermine si le prix de clôture est inférieur au graphique du nuage (ligne 1 et ligne 2) et, le cas échéant, génère un signal de vente

  5. Les signaux d’achat et de vente sont générés en fonction des paramètres stratégiques d’entrée

Analyse des avantages

Les principaux avantages de cette stratégie sont les suivants:

  1. L’utilisation d’indicateurs de nuages permet d’identifier efficacement les tendances, de générer des signaux en fonction de la direction des tendances et d’éviter de faire des démarches inutiles dans les marchés en crise.

  2. Paramètres de calcul sélectionnés avec optimisation, plus adaptés aux transactions en ligne directrice

  3. La collaboration de la ligne 1 et de la ligne 2 comme critère de jugement permet de filtrer certains faux signaux provoqués par les chocs.

  4. La conception de la latence combinée à la ligne de diagramme d’accompagnement réduit le risque d’un rappel immédiat après une percée du nuage au-dessus du diagramme

  5. La logique de la stratégie est simple, claire, facile à comprendre et à mettre en œuvre

  6. Un système complet de suivi des tendances sans avoir besoin d’autres indicateurs combinés

Analyse des risques

Cette stratégie comporte aussi des risques:

  1. Dans certains cas de marché, le Cloud Map peut être défectueux et générer de faux signaux.

  2. Les paramètres du diagramme de nuages peuvent être moins efficaces lorsque les paramètres ne s’adaptent pas à l’environnement du marché.

  3. Le réglage de la latence fixe pour les lignes d’affichage peut également manquer certaines opportunités

  4. Bien qu’il y ait une combinaison de deux lignes de conduite, il n’est pas possible d’éviter complètement les risques liés à l’effet requin.

  5. Il y a un certain retard dans le temps qui empêche la capture de la rotation rapide.

  6. L’incapacité à distinguer les tendances à long terme des ajustements à court et moyen terme du marché peut entraîner des pertes

Direction d’optimisation

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

  1. Optimisation des paramètres tels que les lignes de conversion, les lignes de référence, etc. afin de les adapter aux différentes conditions du marché

  2. Augmentation des indicateurs de jugement des tendances et confirmation de leur direction et de leur intensité

  3. Mettre en place des stratégies de stop-loss et de stop-loss pour contrôler les pertes et les bénéfices individuels

  4. La combinaison de volume et de grand volume ne fait son entrée dans le cloud que lorsqu’il a dépassé le graphique.

  5. Utilisation de différentes combinaisons de paramètres selon les phases du marché

  6. Ajout d’algorithmes d’apprentissage automatique pour optimiser automatiquement les paramètres

  7. Considérer le changement du délai fixe en un délai dynamique

Résumer

Dans l’ensemble, la stratégie Ichimoku Cloud Tracker permet de suivre les transactions de base grâce à de simples règles de jugement de tendance. Bien qu’il y ait de la place pour des améliorations, son idée centrale est claire et fiable, les paramètres sont suffisamment optimisés pour pouvoir être utilisés comme une stratégie de base pour le trading quantifié. En optimisant davantage les paramètres du Cloud Tracker, en ajoutant des indicateurs de filtrage et des modules de contrôle du vent, la stratégie peut devenir un système de trading quantifié très pratique.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-09-30 00:00:00
end: 2023-10-07 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="Ichimoku Cloud", shorttitle="Ichimoku", overlay=true, commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075, initial_capital = 1000,  default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods"),
displacement = input(26, minval=0, title="Displacement")

donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))

conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line")
plot(baseLine, color=#991515, title="Base Line")
plot(close, offset = -displacement, color=#459915, title="Lagging Span")

p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=color.green,
 title="Lead 1")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement, color=color.red, 
 title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color.green : color.red)
buy = close > leadLine1[26] and close > leadLine2[26]
sell = close < leadLine1[26] and close < leadLine2[26]
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buy)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sell)