La stratégie d’inversion de double dynamique combine les avantages de la stratégie d’inversion et de la stratégie de dynamique, en utilisant la combinaison des signaux des deux types d’indicateurs pour effectuer des opérations inverses au point de rupture dans l’espoir de réaliser un profit.
La stratégie est composée de deux volets:
La première partie est la stratégie de 123 inversions. Son principe est:
Faire plus lorsque le cours de clôture est supérieur au cours de clôture du jour précédent pendant 2 jours consécutifs et que la ligne K moyenne du ralenti est inférieure à 50 pendant 9 jours;
Lorsque le prix de clôture est inférieur au prix de clôture du jour précédent pendant 2 jours consécutifs et que la ligne K moyenne rapide est supérieure à 50 le 9e jour, la position est vide.
La deuxième partie est l’indicateur de fluctuation de la quantité d’aluminium. Les étapes de calcul de l’indicateur sont les suivantes:
Calculer le changement de prix xMom = close - close[1]
Calculer la valeur absolue de la variation du prix xMomAbs = abs ((close - close)[1])
Le filtrage de la variation des prix est noté 0 si elle est inférieure au filtrage de la marge
Le filtrage est effectué sur la valeur absolue de la variation des prix, si elle est inférieure au filtrage, elle est notée 0.
Calculer la somme des valeurs de variation de prix après la fluctuation des derniers n jours
Calculer la somme nAbsSum de la variation absolue des prix après les fluctuations des derniers n jours
Calculer la valeur de la résistance: nRes = 100 * nSum / nAbsSum
Déterminer la relation entre la valeur dynamique et les limites de la bande supérieure et de la bande basse, et envoyer un signal de transaction
L’indicateur se caractérise par le filtrage des fluctuations mineures et l’extraction de l’information sur la dynamique des grandes tendances.
Enfin, un signal de transaction est généré lorsque les deux types de signaux d’indicateur sont identiques, soit en surplus ou en pourcentage.
Cette stratégie combine les avantages de deux types d’indicateurs différents pour améliorer la qualité du signal:
Les stratégies d’inversion permettent d’attraper les tendances inversées aux points de basculement et d’éviter d’être piégé.
L’indicateur de la volatilité du silicium ne s’intéresse qu’aux fluctuations importantes et permet de filtrer le bruit et de saisir les principales tendances.
La combinaison de ces deux éléments permet de vérifier les signaux, de réduire la probabilité d’une transaction erronée et d’augmenter le taux de victoire.
La stratégie présente principalement les risques suivants:
L’analyse d’une seule période peut passer à côté d’une tendance à plus grande échelle.
Les paramètres sont trop rigides pour s’adapter aux évolutions du marché.
La double vérification pourrait réduire la marge de profit.
Les signaux de transaction de mauvaise qualité sont également validés, ce qui entraîne des pertes.
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Pour éviter d’être piégé, ajoutez plusieurs périodes de vérification.
Les paramètres d’adaptation sont définis et les paramètres de l’indicateur sont ajustés en fonction du marché.
Optimiser les valeurs de filtrage et réduire le taux de signaux erronés.
Il a ajouté: “Nous avons besoin d’une stratégie de réduction des pertes et d’une stratégie de contrôle des pertes”.
Adaptation de la gestion des positions et optimisation de l’efficacité de l’utilisation des fonds
Dans l’ensemble, la stratégie d’inversion à double dynamique, combinant les avantages de la stratégie d’inversion et de l’indicateur de fluctuation de la quantité de cuivre, peut améliorer la qualité du signal et l’efficacité de la rentabilité. Cependant, la stratégie présente également des problèmes, tels que l’ignorance de la tendance à plus grande échelle, la stagnation des paramètres, les risques d’erreur de signal, etc. La stratégie peut être optimisée, réduire les risques et améliorer la stabilité de la rentabilité grâce à des méthodes telles que la vérification des cadres de temps multiples, l’adaptation des paramètres et la mise en place d’un stop-loss.
/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 25/09/2019
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator plots a CMO which ignores price changes which are less
// than a threshold value. CMO was developed by Tushar Chande. A scientist,
// an inventor, and a respected trading system developer, Mr. Chande developed
// the CMO to capture what he calls "pure momentum". For more definitive
// information on the CMO and other indicators we recommend the book The New
// Technical Trader by Tushar Chande and Stanley Kroll.
// The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented
// indicators such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, etc.
// It is most closely related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs in several ways:
// - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby directly
// measuring momentum;
// - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term extreme
// movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing can be applied to the
// CMO, if desired;
// - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to clearly see
// changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale also allows you to
// conveniently compare values across different securities.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
fFilter(xSeriesSum, xSeriesV, Filter) =>
iff(xSeriesV > Filter, xSeriesSum, 0)
CMOfilt(Length,Filter, TopBand, LowBand) =>
pos = 0
xMom = close - close[1]
xMomAbs = abs(close - close[1])
xMomFilter = fFilter(xMom, xMomAbs, Filter)
xMomAbsFilter = fFilter(xMomAbs,xMomAbs, Filter)
nSum = sum(xMomFilter, Length)
nAbsSum = sum(xMomAbsFilter, Length)
nRes = 100 * nSum / nAbsSum
pos := iff(nRes > TopBand, 1,
iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & CMOfilt", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthCMO = input(9, minval=1)
Filter = input(3, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMOfilt = CMOfilt(LengthCMO,Filter, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMOfilt == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posCMOfilt == -1, -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)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )