
La stratégie de croisement des EMAs permet de déterminer les tendances des prix en suivant les croisements des moyennes des EMAs de deux périodes différentes, ce qui génère des signaux d’achat et de vente. Elle génère des signaux d’achat lorsque les EMAs de courte durée traversent les EMAs de longue durée et des signaux de vente lorsque les EMAs de courte durée traversent les EMAs de longue durée.
Cette stratégie est basée sur le principe de la fourche dorée de l’EMA. L’EMA est capable de compenser le bruit de filtrage des données de prix et de juger de la tendance des prix par les intersections de l’EMA.
En outre, la stratégie est combinée avec l’indicateur SuperTrend pour filtrer les faux signaux générés par les croisements EMA. L’indicateur SuperTrend est calculé sur la base de l’ATR pour déterminer avec plus de précision la tendance réelle.
Plus précisément, les critères de cette stratégie sont les suivants:
un signal d’achat est généré lorsque le cours franchit la barre des 50 EMA au-dessus de la 20 EMA et que le cours franchit la barre de la SuperTrend;
Un signal de vente est généré lorsque 20 EMA dépasse 50 EMA et que le prix tombe en dessous de la trajectoire de la SuperTrend.
Le croisement des EMA pour juger de la tendance générale, combiné à un filtre de choc de l’indicateur SuperTrend, peut améliorer la précision des signaux de trading stratégique.
La stratégie croisée EMA présente les avantages suivants:
L’opération est simple et facile à mettre en œuvre. Il suffit de calculer l’intersection de deux moyennes EMA.
L’EMA, en tant que moyenne mobile, peut filtrer une partie du bruit.
En combinaison avec les indicateurs de SuperTrend, il est possible de filtrer davantage le bruit et de réduire les faux signaux.
Il est possible d’adapter les paramètres du cycle EMA aux différentes conditions du marché.
Les positions longues et courtes peuvent être personnalisées, permettant de réaliser plusieurs types de transactions.
Il peut être réalisé sur différentes périodes et s’appliquer à différents types de traders.
La stratégie croisée de l’EMA comporte aussi des risques:
Les signaux croisés EMA peuvent être retardés et ne pas être en mesure de refléter les variations de prix en temps opportun lorsque le marché est très volatile.
L’EMA moyenne est en retard et peut générer de faux signaux.
Les paramètres de l’EMA à courte période et de l’EMA à longue période sont mal configurés, ce qui peut entraîner une surproduction de signaux erronés.
Il est impossible de déterminer la tendance réelle du marché en s’appuyant uniquement sur la croisée des lignes. Il y a une certaine aveuglement.
Il est nécessaire de choisir une stratégie de stop loss appropriée pour contrôler les risques.
Voici quelques conseils pour réduire le risque:
Optimisez les paramètres de cycle EMA et sélectionnez le cycle moyen lent et rapide approprié.
Réduire le temps de détention de manière appropriée et arrêter les pertes en temps opportun.
Le résultat de l’analyse est le résultat de l’analyse de l’indicateur de l’indicateur de l’indicateur de l’indicateur.
Adapter la fréquence des transactions pour réduire le nombre de transactions.
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Optimiser les paramètres cycliques de la moyenne EMA pour s’adapter à différents cycles et environnements de marché. Un mécanisme d’optimisation des paramètres d’adaptation peut être introduit.
Essayez différents indices de la moyenne, comme le SMA, le KWMA, etc.
Le trading combiné avec d’autres indicateurs forme des modèles multifactoriels tels que MACD, RSI, etc. L’introduction d’algorithmes d’apprentissage automatique pour l’optimisation des paramètres et l’ajustement des poids.
Augmenter les stratégies de stop loss, telles que le suivi des stops, le pourcentage de stop loss, etc. pour contrôler le risque.
Le filtrage du volume des transactions, combiné à l’indicateur du volume des transactions, est utilisé pour éviter les faux signaux.
Optimiser les stratégies d’exits, définir les règles d’exit. Exit signals tels que la combinaison des formes de ligne K, la percée.
Confirmer les tendances à des périodes plus longues, et les suivre à des périodes plus courtes.
La stratégie de croisement EMA est une stratégie de suivi de tendance simple et pratique. Elle est capable d’identifier les tendances à moyen terme des prix et de générer des signaux de timing d’achat et de vente.
/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © alokbothra
//@version=5
strategy("Ema Crossover", overlay=true, initial_capital = 1000)
start = timestamp(2021,1,1,0,0)
end = timestamp(2023,10,30,0,0)
plot (ta.ema(close,20), title = "Ema 20", color = color.green , linewidth = 2)
plot (ta.ema(close,50), title = "Ema 50", color = color.red, linewidth = 2 )
//supertrend 1
Periods = input(title='ATR Period', defval=11)
Multiplier = input.float(title='ATR Multiplier', step=0.1, defval=3)
changeATR = input(title='Change ATR Calculation Method ?', defval=true)
showsignals = input(title='Show Buy/Sell Signals ?', defval=true)
highlighting = input(title='Highlighter On/Off ?', defval=true)
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = close - Multiplier * atr
up1 = nz(up[1], up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn =close+ Multiplier * atr
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
upPlot = plot(trend == 1 ? up : na, title='Up Trend', style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.new(color.green, 0))
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
plotshape(buySignal ? up : na, title='UpTrend Begins', location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.new(color.green, 0))
dnPlot = plot(trend == 1 ? na : dn, title='Down Trend', style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.new(color.red, 0))
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1
plotshape(sellSignal ? dn : na, title='DownTrend Begins', location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.new(color.red, 0))
mPlot = plot(ohlc4, title='', style=plot.style_circles, linewidth=0)
changeCond = trend != trend[1]
longonly = input.bool(defval = true, title = 'Long Only')
shortonly = input.bool(defval = true, title = 'Short Only')
longCondition = (ta.ema(close, 20) >= ta.ema(close, 50))
shortCondition = (ta.ema(close, 20) <= ta.ema(close, 50))
long = (trend == 1)
short = (trend == -1)
sell= short
cover= long
if time >= start and time < end
if longonly
if ((longCondition) and (long))
strategy.entry ("Long Entry", strategy.long, comment ="Long Entry")
if strategy.position_size > 0
strategy.close("Long Entry", when = sell, comment = "Long Exit")
if shortonly
if ((shortCondition) and (short))
strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Short Entry")
if strategy.position_size < 0
strategy.close("Short Entry", when = cover, comment = "Short Exit")