Stratégie de franchissement de la bande de volatilité par la moyenne mobile


Date de création: 2023-10-25 11:04:13 Dernière modification: 2023-10-25 11:04:13
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Stratégie de franchissement de la bande de volatilité par la moyenne mobile

Aperçu

La stratégie consistant à traverser les bandes de fluctuation en utilisant l’indicateur des bandes de Brin pour déterminer la volatilité du marché, en combinaison avec la ligne moyenne pour déterminer la tendance du marché, en déterminant la direction de la tendance lorsque le taux de fluctuation est faible, dans le but d’obtenir des bénéfices de tendance lorsque la volatilité est faible.

Principe de stratégie

Cette stratégie permet de juger de la volatilité du marché en calculant les moyennes et les fluctuations à la hausse et à la baisse. Plus précisément, on calcule d’abord la moyenne mobile simple de n jours, puis la plage de la différence standard de k fois de chaque expansion au-dessous de la moyenne, formant ainsi les hautes et les basses bandes, les bandes de Brin.

Cette stratégie utilise la direction de la ligne de parité pour juger de la direction de la tendance lorsque la volatilité diminue, en faisant plus lorsque la ligne de parité est en hausse et en faisant moins lorsque la ligne de parité est en baisse. Plus précisément, lorsque le prix franchit la trajectoire descendante, faites plus; lorsque le prix franchit la trajectoire descendante, faites moins. Le point d’arrêt de chaque position correspond à l’orbite pour contrôler le risque.

L’avantage de cette stratégie est de participer à la tendance lorsque la volatilité est faible, en évitant les fluctuations aléatoires de certains marchés, ce qui augmente la probabilité de gagner.

Analyse des avantages

  1. Utiliser les basses volatilités pour déterminer les tendances, réduire le hasard et améliorer la stabilité

Cette stratégie ne participe à la tendance que lorsque la courbe de Brin se contracte et que les fluctuations du marché s’atténuent, évitant ainsi l’incertitude des périodes de forte volatilité, ce qui réduit le hasard et améliore la stabilité.

  1. Ligne de parité auxiliaire de jugement pour améliorer l’exactitude du jugement

En plus d’identifier les fluctuations des bandes de Brin, la stratégie introduit la direction de la tendance de jugement de la ligne moyenne, qui se vérifient mutuellement, ce qui améliore l’exactitude du jugement.

  1. Il y a des points de rupture, des risques à maîtriser

Chaque transaction de la stratégie a un point de stop-loss, soit une piste supérieure ou inférieure à la ceinture de Brin, qui peut être rapidement arrêtée, contrôlant le risque.

Analyse des risques

  1. Le risque d’erreur de jugement

Au cours d’une contraction de la ceinture de Brin, la direction de la ligne médiane peut être modifiée, ce qui entraîne une erreur de jugement de la tendance, entraînant ainsi des pertes.

Il est possible de réduire ce risque en ajustant les paramètres de la moyenne ou en ajoutant d’autres indicateurs de vérification.

  1. Les fluctuations de la ceinture de Brin sont trop risquées

Si les paramètres de la bande de Bryn sont trop élevés et trop fluctuants, cela peut entraîner un nombre excessif de transactions invalides.

Il est possible d’optimiser la largeur de la bande de Brin en ajustant les paramètres de la différence de la bande de Brin, ou de définir une valeur de seuil de la largeur de la bande de Brin comme condition de filtrage.

  1. Le risque d’échec

Une fois que le prix a franchi la trajectoire ascendante ou descendante, il peut échouer, ne pas former de tendance et causer des pertes.

Il est possible de réduire la probabilité d’échec de la percée en n’entrant que lorsque le prix de clôture ou la ligne K est franchie, ou en augmentant les conditions auxiliaires telles que l’augmentation de la puissance pour vérifier le signal de rupture.

Direction d’optimisation

  1. En plus de la vérification des indicateurs

D’autres indicateurs, tels que MACD, KDJ, etc., peuvent être introduits pour vérifier le jugement de la moyenne et améliorer l’exactitude du jugement.

  1. Paramètres d’optimisation

On peut obtenir la meilleure combinaison de paramètres en testant les paramètres de la moyenne optimisée et les paramètres de la différence standard de Bryn.

  1. Optimiser le choix du moment de l’entrée

On peut modifier l’entrée en jeu pour qu’elle se produise uniquement lorsque le cours de clôture ou une entité de la ligne K franchit la zone de Boehringer, ou augmenter les conditions de quantité d’énergie pour vérifier la rupture.

  1. Optimiser les stratégies de stop loss

Il est possible de bloquer les bénéfices par des méthodes telles que des arrêts de trail ou des arrêts de mouvement, afin d’éviter les retours sur les bénéfices.

Résumer

La stratégie de traversée de la bande de fluctuation de la ligne moyenne est une stratégie de suivi de tendance typique. Elle utilise habilement la bande de Bryn pour déterminer les périodes de basse fluctuation, en fonction de la direction de la tendance de la ligne moyenne, et participe à la tendance lorsque le taux de fluctuation est faible. Cela peut éliminer efficacement une partie de la hasardité du marché et améliorer la stabilité.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2022-10-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Trading Public School", overlay=true)
source = close
length = input(20, minval=1)
mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50)

basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)

upper = basis + dev
lower = basis - dev

buyEntry = crossover(source, lower)
sellEntry = crossunder(source, upper)

if (crossover(source, lower))
    strategy.entry("BBandLE", strategy.long, stop=lower, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="BBandLE")

if (crossunder(source, upper))
    strategy.entry("BBandSE", strategy.short, stop=upper, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="BBandSE")

//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)