Stratégie de cassure de fuite
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie utilise principalement l’indicateur de la courbe des canaux de Changchun pour réaliser une stratégie de négociation de rupture de type suivi. Cette stratégie combine deux stratégies de négociation de tendance et de rupture, en recherchant des entrées à des points de rupture de plus courte durée sur la base du jugement de la tendance de la ligne longue, pour réaliser des transactions en cours de tendance.
Principe de stratégie
Paramètres de l’indicateur du canal de Yangtze, cycle par défaut 20;
Réglez l’EMA sur une moyenne mobile lisse, avec 200 cycles par défaut;
Par défaut, le ratio risque/revenu est de 1,5;
les paramètres de dépassement et de reprise de la marche sont réglés sur des têtes multiples et sur des têtes vides;
Le résultat de cette analyse est le résultat de l’analyse de l’impact de la rupture.
Signal multiple: génère un signal multiple si la précédente rupture est basse et que le prix est supérieur à la ligne supérieure de Dongguan et au-dessus de la ligne moyenne de l’EMA;
Signal de tête creuse: génère un signal de tête creuse si la rupture précédente est haute et que le prix est en dessous de la trajectoire descendante de Dongguan et en dessous de la moyenne de l’EMA;
Après avoir entré dans une position à plusieurs têtes, le stop-loss est réglé sur le retrait de 5 points de la voie de descente de Dongjian, le stop-loss est le rapport risque-bénéfice multiplié par la distance de stop-loss;
Après avoir entré dans la position vide, le stop loss est réglé sur le retrait de 5 points sur le rail de Dongjian, et le stop stop est le rapport risque-bénéfice multiplié par la distance de stop loss.
De cette façon, la stratégie, combinée à un jugement de tendance et à des opérations de rupture, peut saisir les opportunités de courte période dans les tendances de longue ligne. En même temps, le paramètre de stop-loss peut contrôler les risques et les gains d’une seule transaction.
Analyse des avantages
Suivez la tendance à long terme et évitez les transactions à contre-courant
Le canal de Dongxian est utilisé comme indicateur de ligne longue et, en combinaison avec le filtre homogène de l’EMA, permet de mieux juger de la direction de la tendance.
Les mécanismes de prévention des pertes contrôlent chaque risque et limitent les pertes possibles.
L’optimisation du ratio risque/bénéfice permet d’augmenter le ratio profit/perte et de rechercher des gains supplémentaires.
Les paramètres de la rétroaction sont réglés de manière flexible, permettant d’ajuster la meilleure combinaison de paramètres pour différents marchés.
Analyse des risques
Le canal de Dongxian et la ligne d’uniformité EMA sont utilisés comme indicateurs de filtrage, ce qui peut donner un mauvais signal.
Les transactions de rupture sont faciles à piéger et nécessitent une identification claire du contexte de la tendance.
Le stop loss est une distance fixe qui ne peut pas être ajustée en fonction de la volatilité du marché.
Paramètres L’espace d’optimisation est limité et les performances du disque dur sont difficiles à garantir.
Le système de trading n’a pas résisté à l’épreuve d’un trop grand nombre d’événements aléatoires, et les événements de Black Swans peuvent avoir entraîné des pertes considérables.
Direction d’optimisation
Il est possible d’envisager d’ajouter d’autres indicateurs pour filtrer, tels que l’indicateur de vibration, pour améliorer la qualité du signal.
Il est possible de définir un Stop Loss Intelligent qui permet d’ajuster la position de perte en fonction de la volatilité du marché et de la dynamique de l’indicateur ATR.
Des méthodes telles que l’apprentissage automatique peuvent être utilisées pour tester et optimiser les paramètres afin de les rendre plus proches du marché réel.
L’optimisation de la logique d’entrée peut être effectuée en réglant le VOLUME ou l’indicateur de volatilité comme condition auxiliaire pour éviter les pièges.
Il est possible d’envisager une combinaison avec des stratégies de suivi de tendances ou d’apprentissage automatique pour former une stratégie hybride et améliorer la stabilité.
Résumer
Cette stratégie est une stratégie de rupture de type tracking, dont l’idée centrale est de déterminer la tendance de la ligne longue, d’effectuer une opération de rupture en tant que signal et de définir un arrêt de perte pour contrôler le risque de transaction unique. Cette stratégie présente certains avantages, mais il existe également une certaine marge d’optimisation.
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Welcome to my second script on Tradingview with Pinescript
// First of, I'm sorry for the amount of comments on this script, this script was a challenge for me, fun one for sure, but I wanted to thoroughly go through every step before making the script public
// Glad I did so because I fixed some weird things and I ended up forgetting to add the EMA into the equation so our entry signals were a mess
// This one was a lot tougher to complete compared to my MACD crossover trend strategy but I learned a ton from it, which is always good and fun
// Also I'll explain the strategy and how I got there through some creative coding(I'm saying creative because I had to figure this stuff out by myself as I couldn't find any reference codes)
// First things first. This is a Donchian Channel Breakout strategy which follows the following rules
// If the price hits the upperband of the Donchian Channel + price is above EMA and the price previously hit the lowerband of the Donchian Channel it's a buy signal
// If the price hits the lowerband of the Donchian Channel + price is below EMA and the price prevbiously hit the upper band of the Donchian Channel it's a sell signal
// Stop losses are set at the lower or upper band with a 0.5% deviation because we are acting as if those two bands are the resistance in this case
// Last but not least(yes, this gave BY FAR the most trouble to code), the profit target is set with a 1.5 risk to reward ratio
// If you have any suggestions to make my code more efficient, I'll be happy to hear so from you
// So without further ado, let's walk through the code
// The first line is basically standard because it makes backtesting so much more easy, commission value is based on Binance futures fees when you're using BNB to pay those fees in the futures market
// strategy(title="Donchian Channels", shorttitle="DC", overlay=true, default_qty_type = strategy.cash, default_qty_value = 150, initial_capital = 1000, currency = currency.USD, commission_type = "percent", commission_value = 0.036)
// The built-in Donchian Channels + an added EMA input which I grouped with the historical bars from the Donchian Channels
length = input(20, minval=1, group = "Indicators")
lower = lowest(length)
upper = highest(length)
basis = avg(upper, lower)
emaInput = input(title = "EMA Input", type = input.integer, defval = 200, minval = 10, maxval = 400, step = 1, group = "Indicators")
// I've made three new inputs, for risk/reward ratio and for the standard pullback deviation. My advise is to not use the pullback inputs as I'm not 100% sure if they work as intended or not
riskreward = input(title = "Risk/Reward Ratio", type = input.float, defval = 1.50, minval = 0.01, maxval = 100, step = 0.01, group = "Risk/Reward")
pullbackLong = input(title = "Distance from Long pullback %", type = input.float, defval = 0.995, minval = 0.001, maxval = 2, step = 0.001, group = "Risk/Reward")
pullbackShort = input(title = "Distance from Short pullback %", type = input.float, defval = 1.005, minval = 0.001, maxval = 2, step = 0.001, group = "Risk/Reward")
// Input backtest range, you can adjust these in the input options, just standard stuff
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12, group = "Backtest Date Range")
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31, group = "Backtest Date Range")
fromYear = input(defval = 2000, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970, group = "Backtest Date Range")
thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12, group = "Backtest Date Range")
thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31, group = "Backtest Date Range")
thruYear = input(defval = 2099, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970, group = "Backtest Date Range")
// Date variable also standard stuff
inDataRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, fromYear, fromMonth, fromDay, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, thruYear, thruMonth, thruDay, 0, 0))
// I had to makes these variables because the system has to remember whether the previous 'breakout' was a high or a low
// Also, because I based my stoploss on the upper/lower band of the indicator I had to find a way to change this value just once without losing the value, that was added, on the next bar
var previousishigh = false
var previousislow = false
var longprofit = 0.0
var shortprofit = 0.0
var stoplossLong = 0.0
var stoplossShort = 0.0
// These are used as our entry variables
emaCheck = ema(close, emaInput)
longcond = high >= upper and close > emaCheck
shortcond = low <= lower and close < emaCheck
// With these two if statements I'm changing the boolean variable above to true, we need this to decide out entry position
if high >= upper
previousishigh := true
if low <= lower
previousislow := true
// Made a last minute change on this part. To clean up our entry signals we don't want our breakouts, while IN a position, to change. This way we do not instantly open a new position, almost always in the opposite direction, upon exiting one
if strategy.position_size > 0 or strategy.position_size < 0
previousishigh := false
previousislow := false
// Strategy inputs
// Long - previous 'breakout' has to be a low, the current price has to be a new high and above the EMA, we're not allowed to be in a position and ofcourse it has to be within our given data for backtesting purposes
if previousislow == true and longcond and strategy.position_size == 0 and inDataRange
strategy.entry("Long Entry", strategy.long, comment = "Entry Long")
stoplossLong := lower * pullbackLong
longprofit := ((((1 - stoplossLong / close) * riskreward) + 1) * close)
strategy.exit("Long Exit", "Long Entry", limit = longprofit, stop = stoplossLong, comment = "Long Exit")
// Short - Previous 'breakout' has to be a high, current price has to be a new low and lowe than the 200EMA, we're not allowed to trade when we're in a position and it has to be within our given data for backtesting purposes
if previousishigh == true and shortcond and strategy.position_size == 0 and inDataRange
strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Entry Short")
stoplossShort := upper * pullbackShort
shortprofit := (close - ((((1 - close / stoplossShort) * riskreward) * close)))
strategy.exit("Short Exit", "Short Entry", limit = shortprofit, stop = stoplossShort, comment = "Short Exit")
// This plots the Donchian Channels on the chart which is just using the built-in Donchian Channels
plot(basis, "Basis", color=color.blue)
u = plot(upper, "Upper", color=color.green)
l = plot(lower, "Lower", color=color.red)
fill(u, l, color=#0094FF, transp=95, title="Background")
// These plots are to show if the variables are working as intended, it's a mess I know but I didn't have any better ideas, they work well enough for me
// plot(previousislow ? close * 0.95 : na, color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// plot(previousishigh ? close * 1.05 : na, color=color.green, style=plot.style_linebr)
// plot(longprofit, color=color.purple)
// plot(shortprofit, color=color.silver)
// plot(stoplossLong)
// plot(stoplossShort)
// plot(strategy.position_size)