Cette stratégie utilise des moyennes mobiles à deux indices pour déterminer la direction de l’hypertrusion en fonction de la direction dans laquelle le prix a franchi la moyenne. Faire plus lorsque le prix augmente au-delà de la moyenne et faire moins lorsque le prix baisse au-delà de la moyenne. Cette stratégie combine le jugement de la tendance et les surachats et les survente pour verrouiller le profit.
La stratégie est basée sur un indice de moyenne mobile à deux indices. Le paramètre de longueur dans l’indice est réglé sur une moyenne de 20 jours. Le paramètre de prix est réglé sur le prix de clôture. Le paramètre de prix est réglé sur le prix de clôture.
Cette stratégie détermine la direction dans laquelle le prix va franchir la moyenne, en combinant les prix les plus élevés et les plus bas en temps réel pour déterminer l’efficacité de la rupture et éviter les fausses ruptures. Un signal de transaction n’est émis que lorsque le prix franchit la moyenne.
L’utilisation d’une moyenne mobile à deux indices permet de déterminer plus précisément la direction des tendances.
La combinaison des prix maximaux et minimaux pour juger de l’efficacité de la rupture permet d’éviter les fausses ruptures causées par les fluctuations des prix.
Il est possible d’adapter facilement les directions de blanchiment à différents environnements de marché en ajustant les paramètres inversés.
Il est possible de filtrer efficacement le Noise des marchés en dépassant la moyenne.
Les moyennes mobiles binaires sont parfois peu réactives et peuvent manquer des opportunités de trading à court terme.
Les systèmes de moyennes mobiles sont susceptibles de générer de faux signaux fréquents dans les marchés de correction.
Cette stratégie est adaptée à un environnement de marché marqué par une tendance, et non pas à une correction d’un marché instable.
Il n’y a pas de mécanisme d’arrêt des pertes et il y a un risque de perte accrue.
La taille de la position n’est pas définie, ce qui peut entraîner une mauvaise maîtrise des risques.
Il est possible d’évaluer les tendances du marché en les combinant avec d’autres indicateurs et d’éviter les transactions fréquentes lors de la liquidation.
Des stop-loss dynamiques peuvent être ajoutés pour contrôler le risque de perte unique.
Les paramètres des moyennes mobiles peuvent être ajustés dynamiquement en fonction de la volatilité du marché, optimisant ainsi la sensibilité de l’indicateur.
Il est possible de régler la taille de la position et de contrôler le risque tout en augmentant les bénéfices.
L’optimisation des paramètres peut être effectuée par la méthode de l’analyse de marche en avant.
Cette stratégie utilise une moyenne mobile à deux indices pour déterminer la direction de la tendance des prix et, combinée aux prix les plus élevés et les plus bas, pour éviter les fausses ruptures. Il y a encore de la place pour l’amélioration de l’optimisation des mécanismes d’arrêt de perte, du contrôle de la taille de la position, etc. Cependant, la stratégie est simple et pratique dans son ensemble, elle peut être adaptée à différents environnements de marché grâce à des paramètres et constitue une stratégie de suivi de tendance fiable.
/*backtest
start: 2023-09-07 00:00:00
end: 2023-10-07 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 27/12/2016
// Strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// You can use in the xPrice any series: Open, High, Low, Close, HL2, HLC3, OHLC4 and ect...
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
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strategy(title="Strategy 2/20 Exponential Moving Average", overlay = true)
Length = input(20, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xPrice = close
xXA = ema(xPrice, Length)
nHH = max(high, high[1])
nLL = min(low, low[1])
nXS = iff((nLL > xXA)or(nHH < xXA), nLL, nHH)
pos = iff(close > xXA and close > nXS , 1,
iff(close < xXA and close < nXS, -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(nXS, color=blue, title="XAverage")