Stratégie de retournement de trois jours de Turtle Trading


Date de création: 2023-10-13 15:37:18 Dernière modification: 2023-10-13 15:37:18
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La stratégie de retournement de trois jours pour le commerce de la tortue est basée sur la stratégie de retour de trois jours de la moyenne de la valeur du livre de Larry Connors et César Alvarez sur le commerce de l’ETF à forte probabilité. Les auteurs du livre discutent d’une stratégie de retour de la moyenne de l’ETF à forte probabilité, dont les règles simples sont:

  • Si la clôture d’hier était inférieure à la moyenne mobile simple des 5 jours, achetez aujourd’hui.
  • Si le prix de clôture est supérieur à la moyenne mobile simple des 5 jours, le cours est vendu.

Grâce à la pratique et au retrospectif, j’ai trouvé que cette stratégie fonctionnait mieux si l’on utilisait l’EMA plutôt que l’SMA pour calculer la ligne de tendance. Donc, ce script utilise l’EMA pour calculer la ligne de tendance.

Principe de stratégie

La stratégie fonctionne comme suit:

  • Faites plus lorsque vous remplissez les conditions suivantes:
    • Le cours de clôture est supérieur à l’EMA de 200 jours.
    • Le cours de clôture est inférieur à l’EMA du 5e jour.
    • Les prix les plus élevés d’aujourd’hui sont inférieurs à ceux d’hier.
    • Le prix le plus bas d’aujourd’hui est inférieur à celui d’hier.
    • Le prix le plus élevé d’hier est inférieur au prix le plus élevé de la veille.
    • Le prix le plus bas d’hier est inférieur au prix le plus bas de la veille.
    • Les prix les plus élevés de la veille sont inférieurs aux prix les plus élevés de la veille
    • Le prix le plus bas de la veille est inférieur au prix le plus bas de la veille.
  • Le cours de la bourse est à zéro lorsque le cours de clôture a franchi une sortie de l’EMA

Par exemple, la sortie d’une EMA est par défaut d’une durée de 5 jours.

L’idée principale de cette stratégie est d’exploiter l’effet d’inversion à court terme. Lorsque le cours d’une action se montre faible après une baisse consécutive, il est probable qu’il y ait une reprise à court terme. La stratégie détermine si des opportunités de reprise existent en déterminant si le prix a contracté pendant trois jours consécutifs et en dessous de la moyenne à court terme.

Analyse des avantages

Par rapport à la stratégie traditionnelle de croisement de la moyenne mobile, cette stratégie présente les avantages suivants:

  1. La qualité du signal de négociation a été améliorée en profitant des trois jours consécutifs de contraction et de reprise.

  2. En combinant le filtrage des courbes longues et moyennes, on évite de négocier dans un marché en tendance. On ne capte les inversions que dans les zones de convergence.

  3. Les lignes de tendance sont calculées à l’aide d’EMA plutôt que de SMA, et sont plus sensibles et plus rapides pour capturer les retournements.

  4. La durée de sortie de l’EMA est réglable et la stratégie de stop loss peut être adaptée en fonction du marché.

  5. La fréquence de négociation est faible, les positions ne sont conservées que pendant 1 à 2 jours, ce qui évite le risque de multiples positions.

Analyse des risques

La stratégie présente également les risques suivants:

  1. Risque d’échec du renversement. Après l’apparition du signal de renversement, le prix peut échouer à la rupture et continuer à baisser au lieu de rebondir.

  2. Risque d’arrêt fréquent. En cas de choc, le prix peut souvent déclencher un arrêt.

  3. Risque d’optimisation des paramètres. La sortie de l’EMA et d’autres paramètres nécessitent un test et une optimisation constants en fonction du marché, ce qui peut entraîner une mauvaise efficacité s’ils ne sont pas ajustés.

  4. Risque d’optimisation excessive. Veillez à éviter les surajustements et à la robustesse des paramètres.

Le risque peut être réduit par les moyens suivants:

  1. Il est recommandé de respecter strictement les règles de stop-loss et de contrôler les pertes individuelles.

  2. L’optimisation est effectuée en utilisant des paramètres robustes pour équilibrer les risques et les bénéfices.

  3. Ajuster la taille de la position, réduire la position individuelle et diversifier le risque.

Direction d’optimisation

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

  1. Tester les EMA de différentes longueurs comme indicateurs d’entrée et de sortie du marché pour trouver les paramètres les plus appropriés.

  2. Ajout d’autres conditions de filtrage, telles que l’indicateur de puissance, pour assurer une meilleure fiabilité du signal de retour.

  3. Optimiser les stratégies de stop loss, par exemple en utilisant l’ATR Stop, le suivi des stops, etc., pour rendre le stop loss plus flexible.

  4. Les traders qui ne sont pas habitués à l’effet de levier sont appelés à faire des transactions de tendance.

  5. Optimiser le portefeuille en le combinant avec d’autres stratégies et en exploitant la dispersion des risques sans corrélation.

  6. L’optimisation de l’adaptation des paramètres en utilisant des méthodes telles que l’apprentissage automatique permet une adaptation dynamique des paramètres.

Résumer

La stratégie de retour en arrière de trois jours de la côte est utilisée pour rechercher des opportunités de reprise à court terme en jugeant que le prix s’est contracté pendant trois jours consécutifs et est inférieur à la forme de l’EMA à court terme. Par rapport à la stratégie traditionnelle de la ligne de moyenne mobile, son signal d’entrée est plus fiable et optimise les arrêts de perte en ajustant les paramètres de sortie de l’EMA.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-10-05 00:00:00
end: 2023-10-12 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
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/
// @version = 5
// Author = TradeAutomation


strategy(title="ETF 3-Day Reversion Strategy", shorttitle="ETF 3-Day Reversion Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_order, commission_value=1, initial_capital = 10000000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)


// Backtest Date Range Inputs // 
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2012 05:00 +0000'), title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), title='End Time')
InDateRange = true

// Strategy Rules //
DayEMA5 = ta.ema(close, 5)
Rule1 = close>ta.ema(close, 200)
Rule2 = close<DayEMA5
Rule3 = high<high[1] and low<low[1] and high[1]<high[2] and low[1]<low[2] and high[2]<high[3] and low[2]<low[3]
ExitEMA = ta.ema(close, input.int(5, "EMA Length For Exit Strategy", tooltip = "The strategy will sell when the price crosses over this EMA"))
plot(DayEMA5)
plot(ExitEMA, color=color.green)

// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = Rule1 and Rule2 and Rule3)
//    strategy.close("Long", when = ta.crossunder(close, ATRTrailingStop))
    strategy.close("Long", when = ta.crossover(close, ExitEMA))
if (not InDateRange)
    strategy.close_all()