
Cette stratégie utilise une simple moyenne mobile pour juger et, par conséquent, pour saisir le moment de la conversion de la tendance du marché. Faire plus lorsque la courte moyenne court-terme traverse la moyenne à long terme et faire moins lorsque la courte moyenne court-terme traverse la moyenne à long terme est une stratégie de suivi de tendance typique.
Calculer une moyenne mobile simple à 10 jours avec une SMA courte et une moyenne mobile simple à 30 jours avec une SMA longue
Un signal d’achat est généré lorsque le long SMA est traversé par le short SMA
Un signal de vente est généré lorsque le long SMA est franchi par le short SMA
Le RSI doit être supérieur à 50 pour générer un signal d’achat, et inférieur à 50 pour générer un signal de vente, afin d’éviter les fausses ruptures
Tracking mobile avec ATR Stop Loss et Stop Stop
La stratégie utilise principalement la croisée de deux moyennes mobiles comme timing d’entrée pour déterminer le point de basculement de la tendance. La courte moyenne reflète plus rapidement les changements de prix, tandis que la longue moyenne fournit un support et une résistance. Lorsque la courte moyenne traverse la moyenne à long terme, cela indique que les prix commencent à monter, ce qui est le cas.
L’apprentissage est simple et compréhensible
Capturer les points de basculement en temps opportun pour suivre les tendances du marché
Le croisement biuniversale est une méthode classique et efficace pour déterminer les tendances
Arrêt des pertes raisonnable, réduire les pertes de chaque bande
L’indicateur RSI peut filtrer efficacement les fausses ruptures et réduire le risque de transaction
Il n’y a pas besoin de prévoir le post-marché, il suffit de suivre la tendance pour profiter
Les lignes biuniversales sont sujettes à de faux signaux qui peuvent entraîner des pertes inutiles
Le retard de la bi-homogénéité, l’incapacité à saisir en temps opportun les points de retournement de tendance
Suivre la tendance à l’aveugle peut augmenter les pertes, il faut bien contrôler la taille de la position
Le gouvernement a décidé de ne pas mettre en place de filtres de sécurité pour les personnes qui ont des troubles de santé.
Une mauvaise configuration des paramètres augmente la fréquence des transactions et réduit les profits
Le risque peut être réduit par le choix d’une combinaison appropriée de paramètres, l’introduction d’autres indicateurs de filtrage et le contrôle approprié de la taille de la position.
Optimisation des paramètres des moyennes mobiles pour une meilleure précision du signal
Ajout d’autres indicateurs de jugement, tels que MACD, Brinline, etc., pour améliorer le taux de victoire de la stratégie
Les indicateurs de tendance et les tendances réduisent le risque de choc
Optimiser les stratégies de stop-loss, réduire les pertes individuelles et augmenter les bénéfices individuels
Optimisation de la gestion des fonds, prise de position différente selon les circonstances
Une stratégie de trading différente face aux tendances et aux chocs
En testant différentes combinaisons de paramètres, en introduisant des indicateurs auxiliaires pour juger des tendances et des signaux de filtrage, l’optimisation continue de la stratégie de stop-loss peut améliorer continuellement la performance de la stratégie.
La stratégie utilise le système classique de croisement des moyennes mobiles pour déterminer le point de basculement de la tendance des prix, ce qui est très approprié pour les débutants. Cependant, il y a aussi des inconvénients à noter, tels que la facilité de générer des signaux erronés, le retard dans l’identification des points de basculement de la tendance, etc.
/*backtest
start: 2022-10-17 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Glenn234
//@version=5
strategy("MA cross strategy", shorttitle="macs", overlay=true)
// Create indicator's
shortSMA = ta.sma(close, 10)
longSMA = ta.sma(close, 30)
rsi = ta.rsi(close, 14)
atr = ta.atr(14)
// Crossover conditions
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)
// trade conditions
if (longCondition)
stopLoss = low - atr * 2
takeProfit = high + atr * 2
strategy.entry("long", strategy.long, when = rsi > 50)
strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
if (shortCondition)
stopLoss = high + atr * 2
takeProfit = low - atr * 2
strategy.entry("short", strategy.short, when = rsi < 50)
strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
// Plot SMA to chart
plot(shortSMA, color=color.red, title="Short SMA")
plot(longSMA, color=color.green, title="Long SMA")