
La stratégie utilise les indices de courbes de Brindes pour juger de la tendance et, en combinaison avec l’indicateur RSI, pour éviter les achats excessifs, ainsi que les filtres d’entités et les filtres de couleurs pour vérifier davantage les signaux de négociation. Dans l’ensemble, l’idée principale de la stratégie est d’acheter au début de la tendance et de s’en sortir avant que la tendance ne se retourne pour tirer profit.
La stratégie utilise d’abord la ligne descendante de l’indicateur de la ceinture de Brin, considérée comme une opportunité de position rituelle lorsque le prix est inférieur à la ligne descendante. Pour éviter les achats excessifs, la stratégie introduit également l’indicateur RSI, qui exige que le RSI soit inférieur à 30 pour générer un signal d’achat.
Un signal d’achat est généré lorsque le prix est en train de traverser la courbe de Brin, lorsque le RSI est inférieur à 30, lorsque l’entité est suffisante, et que la ligne K verte. Un signal de revers de tendance est généré lorsque le prix se ferme au-dessus de l’ouverture et que l’entité est supérieure à la moitié de l’entité moyenne.
Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans la capacité à déterminer avec succès le moment où la tendance a commencé à entrer dans le jeu et à s’en sortir avant que la tendance ne se retourne, ce qui offre un potentiel de profit plus élevé. Plus précisément, les principaux avantages sont:
L’indicateur de la ceinture de Brin détermine la direction de la tendance avec précision. L’indicateur de la ceinture de Brin détermine la tendance des prix en ajustant la zone de fluctuation des prix, ce qui permet de déterminer efficacement le début et la fin de la tendance.
L’indicateur RSI évite les surachats. Il permet de mesurer les surachats et les survente. Il permet d’éviter les faux achats lors des ajustements de prix à court terme.
Les filtres physiques augmentent la fiabilité du signal. Les plus gros filtres physiques représentent des percées plus fortes, et les filtres physiques permettent d’acheter des percées plus fortes.
Les filtres de couleur confirment l’heure d’achat. L’achat est effectué uniquement lorsque la ligne K est verte, ce qui permet de vérifier à nouveau l’heure d’achat.
Les traders disent souvent que la tendance à la baisse est une baisse de la rotation, et que la baisse de la tendance à la baisse peut être déterminée à temps par la baisse de la tendance à la baisse.
Cette stratégie comporte également des risques à prendre en compte:
Les indicateurs de la ceinture de Brin peuvent émettre des signaux erronés. Les indicateurs de la ceinture de Brin peuvent également émettre des signaux erronés de rupture lorsque le marché se déplace.
La stratégie ne prévoit pas de stop loss, ce qui pourrait entraîner une perte plus importante si un mauvais jugement était fait.
Les conditions de filtrage sont trop strictes pour manquer l’occasion d’acheter. Si plusieurs conditions de filtrage sont utilisées en superposition, il est possible de manquer une occasion d’achat.
Les paramètres et les paramètres de filtrage doivent être optimisés et vérifiés. Les effets sur le disque dur doivent également être vérifiés.
Une virée en vert détermine une inversion de tendance instable. Une virée en vert de la ligne K ne détermine pas une inversion de tendance.
Le risque correspondant à la stratégie peut être réglé par un arrêt de perte pour contrôler les pertes; optimiser les conditions de filtrage pour réduire la probabilité de manquer un achat; utiliser plusieurs indicateurs pour vérifier le moment de l’achat et améliorer le taux de réussite. En outre, il est nécessaire de vérifier les résultats de la rétroanalyse sur le terrain.
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Optimiser les paramètres de la bande de Bryn pour trouver la combinaison optimale des paramètres. Vous pouvez tester différentes longueurs de cycle, les multiples d’écart-type, etc.
Testez différents indicateurs de survente et de survente au lieu du RSI. Par exemple, KDJ, l’indicateur William.
Ajouter des stop-loss mobiles pour contrôler les risques. Définir une stratégie de stop-loss mobiles raisonnable en fonction des données de rétroaction.
Optimiser les paramètres de conditions de filtration. Tester les paramètres de filtration et de cycle des entités de filtration de différentes tailles.
Essayez de combiner les signaux de confirmation avec d’autres indicateurs, tels que la confirmation de la quantité.
Testez différents signaux de retournement. Par exemple, des signaux tels que la croix de la même ligne permettent de déterminer le retournement de tendance.
Tester les types de transactions et les périodes. Évaluer l’efficacité des stratégies sur différents marchés.
La stratégie a une forte capacité de suivi de la tendance et une grande adaptabilité dans l’ensemble. Le principal avantage réside dans l’utilisation de la courbe de Boolean pour déterminer la direction de la tendance et les conditions de RSI et de filtrage pour assurer le moment d’achat. Cependant, il existe également un certain risque, nécessitant des tests d’optimisation ciblés.
/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//Donate: 3BMEXvKkuJLobJrcpMm12bKTZoCnojZTjh
//@version=2
strategy(title = "Noro's Wizard Strategy v1.1", shorttitle = "Wizard str 1.1", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 10)
//Settings
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
length = input(40, defval = 40, minval = 1, maxval = 200, title = "BB Period")
usebod = input(false, defval = false, title = "Use Body-Filter")
usecol = input(false, defval = false, title = "Use Color-Filter")
usersi = input(true, defval = true, title = "Use RSI-Filter")
showar = input(false, defval = false, title = "Show Arrows")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//Bollinger
src = low
mult = 2
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
lower = basis - dev
plot(lower, color = lime, linewidth = 3, title="Bottom Line")
//Fast RSI Filter
fastup = rma(max(change(close), 0), 7)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7)
rsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
rsif = rsi < 30 or usersi == false
//Body Filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 2 or usebod == false
//Signals
up1 = low < lower and (close < open or usecol == false) and body and rsif
exit = close > open and nbody > abody / 2
//Arrows
needar = up1 and showar
plotarrow(needar ? 1 : na)
//Trading
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if up1
if strategy.position_size < 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Long", strategy.long, lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
strategy.close_all()