Stratégie de trading de retour à la moyenne EMA
ChaoZhang
Aperçu
Stratégie de négociation basée sur le degré d’éloignement du prix de la moyenne pour l’ouverture de positions et les opérations de négociation. Elle utilise la différence en pourcentage de la distance de la moyenne EMA par rapport au prix actuel comme signal d’ouverture de position et utilise le suivi des arrêts de perte pour gérer les positions.
Principe de stratégie
La stratégie utilise l’EMA comme indicateur de la moyenne et calcule le pourcentage de la différence entre le prix actuel et l’EMA. Quand le prix est suffisamment éloigné de l’EMA (par défaut de 9%), la position est augmentée; quand le prix est suffisamment proche de l’EMA (par défaut de 1%), la position est levée. Après l’ouverture de la position, il utilise un stop-loss opérationnel pour bloquer les bénéfices et augmente progressivement la ligne de stop-loss avec l’augmentation des bénéfices.
Plus précisément, la stratégie comprend principalement les composantes suivantes:
Calculer la moyenne EMA. Vous pouvez configurer le cycle (défault 200), la source de données (prix de clôture), la méthode de calcul (EMA, SMA, RMA, WMA).
Calculer le pourcentage de différence entre le prix actuel et l’EMA. Attention au traitement des valeurs positives et négatives.
Le seuil d’ouverture est de 9% (configurable) et le seuil d’ouverture est de 9% (configurable).
Prise en charge de l’ouverture de la grille. Le nombre d’escaliers et le degré de chaque échelle peuvent être configurés.
Suivi des stop-loss après ouverture de la position. Il est possible de configurer le seuil d’initialisation des stop-loss (le gain par défaut est de 1%) et la marge de suivi (le gain par défaut est de 1%)
Le plafond de plafonnement pour les positions multiples est de 1% (configurable) et le plafonnement pour les positions vides est le même.
Annulation des commandes non exécutées. Annulation des commandes non exécutées lorsque les prix se rapprochent de l’EMA.
Pourcentage de stop-loss configurable
Il prend en charge le suivi et les transactions en temps réel.
Analyse des avantages
Cette stratégie présente les avantages suivants:
Utilisez le concept de régression de la ligne moyenne, ouvrez une position lorsque le prix s’écarte de la ligne moyenne, et laissez une position blanche à son retour, conformément à la théorie de la négociation de tendance.
Les paramètres d’ouverture, de fermeture et de clôture de positions peuvent être configurés avec précision pour s’adapter à différents environnements de marché.
La construction d’un entrepôt en terrasse permet de construire des entrepôts par lots, ce qui réduit les coûts individuels.
Les pertes d’exploitation permettent de bloquer les bénéfices et de gérer les risques.
L’espace d’optimisation est important, car il est possible d’ajuster les paramètres de la ligne moyenne ou d’ouvrir un écart de plafonnement pour s’adapter à différentes situations.
Il prend en charge les langages de programmation traditionnels tels que Pine Script et est disponible directement sur TradingView.
Les graphes visuels permettent une meilleure observation et une meilleure analyse.
Analyse des risques
La stratégie présente également les risques suivants:
Risque d’adéquation des données de retracement. L’optimisation des paramètres peut être trop adaptée aux données de retracement, l’efficacité du disque est douteuse.
Risque de défaillance de la ligne moyenne. Les prix peuvent s’éloigner de la ligne moyenne de manière significative pendant une longue période et ne pas pouvoir y revenir.
Le stop-loss est suivi par le risque de rupture.
Les transactions sont fréquentes et les frais de transaction sont élevés.
Il faut un cycle d’observation plus long, les accidents sont plus fréquents.
Gestion des risques:
Les paramètres sont ajustés pour assurer la stabilité des paramètres.
Les cycles de la ligne uniforme doivent être raisonnablement configurés, pas trop courts ou trop longs.
Laissez la marge de freinage suffisamment allégée pour éviter la prise.
La libéralisation des conditions d’ouverture des positions et la réduction de la fréquence des transactions.
Les mesures de prévention et de lutte contre les catastrophes naturelles ont été mises en place par le Ministère de l’Environnement et de la Santé.
Direction d’optimisation
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Les conditions de filtrage, telles que le volume de transactions, les bandes de Brent, le RSI, etc., ont été ajoutées pour réduire les faux signaux.
L’ajout d’une moyenne composée, comme le système double EMA, améliore la probabilité de transaction en cours.
Optimiser les stratégies de stop-loss, telles que le stop-loss adaptatif et la sortie de Chandelier, pour limiter davantage le risque.
Ajout d’une fonction d’optimisation automatique des paramètres pour rechercher automatiquement les meilleures combinaisons de paramètres.
Augmentation des prévisions d’apprentissage automatique pour aider à déterminer la probabilité que le prix s’écarte de la moyenne
Envisagez d’échanger à travers les périodes de temps et utilisez les informations de la nuit ou de la veille.
L’intégration des pools d’actions, la sélection automatique des actions et la négociation, l’élargissement de la capacité stratégique.
Résumer
Une stratégie de retour à la moyenne EMA est une stratégie de suivi de la tendance basée sur les caractéristiques de retour à la moyenne des prix. Elle utilise judicieusement les caractéristiques statistiques de la moyenne pour juger du renversement de tendance et contrôler le risque par des arrêts de perte.
/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 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/
// © jordanfray
//@version=5
strategy(title="EMA Mean Reversion Strategy", overlay=true, max_bars_back=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100,initial_capital=100000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.05, backtest_fill_limits_assumption=2)
// Indenting Classs
indent_1 = " "
indent_2 = " "
indent_3 = " "
indent_4 = " "
// Tooltips
longEntryToolTip = "When the percentage that the price is away from the selected EMA reaches this point, a long postion will open."
shortEntryToolTip = "When the percentage that the price is away from the selected EMA reaches this point, a short postion will open."
closeEntryToolTip = "When the percentage that the price is away from the selected EMA reaches this point, open postion will close."
ladderInToolTip = "Enable this to use the laddering settings below."
cancelEntryToolTip = "When the percentage that the price is away from the selected EMA reaches this point, any unfilled entries will be canceled."
// Group Titles
group_one_title = "EMA Settings"
group_two_title = "Entry Settings"
// Colors
blue = color.new(#00A5FF,0)
lightBlue = color.new(#00A5FF,90)
green = color.new(#2DBD85,0)
gray_80 = color.new(#7F7F7F,80)
gray_60 = color.new(#7F7F7F,60)
gray_40 = color.new(#7F7F7F,40)
white = color.new(#ffffff,0)
red = color.new(#E02A4A,0)
transparent = color.new(#000000,100)
// Strategy Settings
EMAtimeframe = input.timeframe(defval="", title="Timeframe", group=group_one_title)
EMAlength = input.int(defval=200, minval=1, title="Length", group=group_one_title)
EMAtype = input.string(defval="EMA", options = ["EMA", "SMA", "RMA", "WMA"], title="Type", group=group_one_title)
EMAsource = input.source(defval=close, title="Source", group=group_one_title)
openLongEntryAbove = input.float(defval=9, title="Long Position Entry Trigger", tooltip=longEntryToolTip, group=group_two_title)
openEntryEntryAbove = input.float(defval=9, title="Short Position Entry Trigger", tooltip=shortEntryToolTip, group=group_two_title)
closeEntryBelow = input.float(defval=1.0, title="Close Position Trigger", tooltip=closeEntryToolTip, group=group_two_title)
cancelEntryBelow = input.float(defval=4, title="Cancel Unfilled Entries Trigger", tooltip=cancelEntryToolTip, group=group_two_title)
enableLaddering = input.bool(defval=true, title="Ladder Into Positions", tooltip=ladderInToolTip, group=group_two_title)
ladderRungs = input.int(defval=4, minval=2, maxval=4, step=1, title=indent_4+"Ladder Rungs", group=group_two_title)
ladderStep = input.float(defval=.5, title=indent_4+"Ladder Step (%)", step=.1, group=group_two_title)/100
stop_loss_val = input.float(defval=4.0, title="Stop Loss (%)", step=0.1, group=group_two_title)/100
start_trailing_after = input.float(defval=1, title="Start Trailing After (%)", step=0.1, group=group_two_title)/100
trail_behind = input.float(defval=1, title="Trail Behind (%)", step=0.1, group=group_two_title)/100
// Calculate trailing stop values
long_start_trailing_val = strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price * start_trailing_after)
long_trail_behind_val = close - (strategy.position_avg_price * trail_behind)
long_stop_loss = strategy.position_avg_price * (1.0 - stop_loss_val)
short_start_trailing_val = strategy.position_avg_price - (strategy.position_avg_price * start_trailing_after)
short_trail_behind_val = close + (strategy.position_avg_price * trail_behind)
short_stop_loss = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_val)
// Calulate EMA
EMA = switch EMAtype
"EMA" => ta.ema(EMAsource, EMAlength)
"SMA" => ta.sma(EMAsource, EMAlength)
"RMA" => ta.rma(EMAsource, EMAlength)
"WMA" => ta.wma(EMAsource, EMAlength)
=> na
EMA_ = EMAtimeframe == timeframe.period ? EMA : request.security(syminfo.ticker, EMAtimeframe, EMA[1], lookahead = barmerge.lookahead_on)
plot(EMA_, title="EMA", linewidth=2, color=blue, editable=true)
EMA_cloud_upper_band_val = EMA_ + (EMA_ * openLongEntryAbove/100)
EMA_cloud_lower_band_val = EMA_ - (EMA_ * openLongEntryAbove/100)
EMA_cloud_upper_band = plot(EMA_cloud_upper_band_val, title="EMA Cloud Upper Band", color=blue)
EMA_cloud_lower_band = plot(EMA_cloud_lower_band_val, title="EMA Cloud Upper Band", color=blue)
fill(EMA_cloud_upper_band, EMA_cloud_lower_band, editable=false, color=lightBlue)
distance_from_EMA = ((close - EMA_)/close)*100
if distance_from_EMA < 0
distance_from_EMA := distance_from_EMA * -1
// Calulate Ladder Entries
long_ladder_1_limit_price = close - (close * 1 * ladderStep)
long_ladder_2_limit_price = close - (close * 2 * ladderStep)
long_ladder_3_limit_price = close - (close * 3 * ladderStep)
long_ladder_4_limit_price = close - (close * 4 * ladderStep)
short_ladder_1_limit_price = close + (close * 1 * ladderStep)
short_ladder_2_limit_price = close + (close * 2 * ladderStep)
short_ladder_3_limit_price = close + (close * 3 * ladderStep)
short_ladder_4_limit_price = close + (close * 4 * ladderStep)
var position_qty = strategy.equity/close
if enableLaddering
position_qty := (strategy.equity/close) / ladderRungs
else
position_qty := strategy.equity/close
plot(position_qty, color=white)
//plot(strategy.equity, color=green)
// Entry Conditions
currently_in_a_postion = strategy.position_size != 0
currently_in_a_long_postion = strategy.position_size > 0
currently_in_a_short_postion = strategy.position_size < 0
average_price = strategy.position_avg_price
bars_since_entry = currently_in_a_postion ? bar_index - strategy.opentrades.entry_bar_index(strategy.opentrades - 1) + 1 : 5
long_run_up = ta.highest(high, bar_index == 0 ? 5000: bars_since_entry)
long_run_up_line = plot(long_run_up, style=plot.style_stepline, editable=false, color=currently_in_a_long_postion ? green : transparent)
start_trailing_long_entry = currently_in_a_long_postion and long_run_up > long_start_trailing_val
long_trailing_stop = start_trailing_long_entry ? long_run_up - (long_run_up * trail_behind) : long_stop_loss
long_trailing_stop_line = plot(long_trailing_stop, style=plot.style_stepline, editable=false, color=currently_in_a_long_postion ? long_trailing_stop > strategy.position_avg_price ? green : red : transparent)
short_run_up = ta.lowest(low, bar_index == 0 ? 5000: bars_since_entry)
short_run_up_line = plot(short_run_up, style=plot.style_stepline, editable=false, color=currently_in_a_short_postion ? green : transparent)
start_trailing_short_entry = currently_in_a_short_postion and short_run_up < short_start_trailing_val
short_trailing_stop = start_trailing_short_entry ? short_run_up + (short_run_up * trail_behind) : short_stop_loss
short_trailing_stop_line = plot(short_trailing_stop, style=plot.style_stepline, editable=false, color=currently_in_a_short_postion ? short_trailing_stop < strategy.position_avg_price ? green : red : transparent)
long_conditions_met = distance_from_EMA > openLongEntryAbove and close < EMA_ and not currently_in_a_postion
short_conditions_met = distance_from_EMA > openEntryEntryAbove and close > EMA_ and not currently_in_a_postion
close_long_entries = distance_from_EMA <= closeEntryBelow or close <= long_trailing_stop
close_short_entries = distance_from_EMA <= closeEntryBelow or close >= short_trailing_stop
cancel_entries = distance_from_EMA <= cancelEntryBelow
plotshape(long_conditions_met ? close : na, style=shape.diamond, title="Long Conditions Met" )
plotshape(short_conditions_met ? close : na, style=shape.diamond, title="Short Conditions Met" )
plot(average_price,style=plot.style_stepline, editable=false, color=currently_in_a_postion ? blue : transparent)
// Long Entry
if enableLaddering
if ladderRungs == 2
strategy.entry(id="Long Ladder 1", direction=strategy.long, qty=position_qty, limit=long_ladder_1_limit_price, when=long_conditions_met)
strategy.entry(id="Long Ladder 2", direction=strategy.long, qty=position_qty, limit=long_ladder_2_limit_price, when=long_conditions_met)
else if ladderRungs == 3
strategy.entry(id="Long Ladder 1", direction=strategy.long, qty=position_qty, limit=long_ladder_1_limit_price, when=long_conditions_met)
strategy.entry(id="Long Ladder 2", direction=strategy.long, qty=position_qty, limit=long_ladder_2_limit_price, when=long_conditions_met)
strategy.entry(id="Long Ladder 3", direction=strategy.long, qty=position_qty, limit=long_ladder_3_limit_price, when=long_conditions_met)
else if ladderRungs == 4
strategy.entry(id="Long Ladder 1", direction=strategy.long, qty=position_qty, limit=long_ladder_1_limit_price, when=long_conditions_met)
strategy.entry(id="Long Ladder 2", direction=strategy.long, qty=position_qty, limit=long_ladder_2_limit_price, when=long_conditions_met)
strategy.entry(id="Long Ladder 3", direction=strategy.long, qty=position_qty, limit=long_ladder_3_limit_price, when=long_conditions_met)
strategy.entry(id="Long Ladder 4", direction=strategy.long, qty=position_qty, limit=long_ladder_4_limit_price, when=long_conditions_met)
strategy.exit(id="Close Long Ladder 1", from_entry="Long Ladder 1", stop=long_trailing_stop, limit=long_trailing_stop, when=close_long_entries)
strategy.exit(id="Close Long Ladder 2", from_entry="Long Ladder 2", stop=long_trailing_stop, limit=long_trailing_stop, when=close_long_entries)
strategy.exit(id="Close Long Ladder 3", from_entry="Long Ladder 3", stop=long_trailing_stop, limit=long_trailing_stop, when=close_long_entries)
strategy.exit(id="Close Long Ladder 4", from_entry="Long Ladder 4", stop=long_trailing_stop, limit=long_trailing_stop, when=close_long_entries)
strategy.cancel(id="Long Ladder 1", when=cancel_entries)
strategy.cancel(id="Long Ladder 2", when=cancel_entries)
strategy.cancel(id="Long Ladder 3", when=cancel_entries)
strategy.cancel(id="Long Ladder 4", when=cancel_entries)
else
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long, qty=100, when=long_conditions_met)
strategy.exit(id="Close Long", from_entry="Long", stop=long_stop_loss, limit=EMA_, when=close_long_entries)
strategy.cancel(id="Long", when=cancel_entries)
// Short Entry
if enableLaddering
if ladderRungs == 2
strategy.entry(id="Short Ladder 1", direction=strategy.short, qty=position_qty, limit=short_ladder_1_limit_price, when=short_conditions_met)
strategy.entry(id="Short Ladder 2", direction=strategy.short, qty=position_qty, limit=short_ladder_2_limit_price, when=short_conditions_met)
else if ladderRungs == 3
strategy.entry(id="Short Ladder 1", direction=strategy.short, qty=position_qty, limit=short_ladder_1_limit_price, when=short_conditions_met)
strategy.entry(id="Short Ladder 2", direction=strategy.short, qty=position_qty, limit=short_ladder_2_limit_price, when=short_conditions_met)
strategy.entry(id="Short Ladder 3", direction=strategy.short, qty=position_qty, limit=short_ladder_3_limit_price, when=short_conditions_met)
else if ladderRungs == 4
strategy.entry(id="Short Ladder 1", direction=strategy.short, qty=position_qty, limit=short_ladder_1_limit_price, when=short_conditions_met)
strategy.entry(id="Short Ladder 2", direction=strategy.short, qty=position_qty, limit=short_ladder_2_limit_price, when=short_conditions_met)
strategy.entry(id="Short Ladder 3", direction=strategy.short, qty=position_qty, limit=short_ladder_3_limit_price, when=short_conditions_met)
strategy.entry(id="Short Ladder 4", direction=strategy.short, qty=position_qty, limit=short_ladder_4_limit_price, when=short_conditions_met)
strategy.exit(id="Close Short Ladder 1", from_entry="Short Ladder 1", stop=short_trailing_stop, limit=EMA_, when=close_short_entries)
strategy.exit(id="Close Short Ladder 2", from_entry="Short Ladder 2", stop=short_trailing_stop, limit=EMA_, when=close_short_entries)
strategy.exit(id="Close Short Ladder 3", from_entry="Short Ladder 3", stop=short_trailing_stop, limit=EMA_, when=close_short_entries)
strategy.exit(id="Close Short Ladder 4", from_entry="Short Ladder 4", stop=short_trailing_stop, limit=EMA_, when=close_short_entries)
strategy.cancel(id="Short Ladder 1", when=cancel_entries)
strategy.cancel(id="Short Ladder 2", when=cancel_entries)
strategy.cancel(id="Short Ladder 3", when=cancel_entries)
strategy.cancel(id="Short Ladder 4", when=cancel_entries)
else
strategy.entry(id="Short", direction=strategy.short, when=short_conditions_met)
strategy.exit(id="Close Short", from_entry="Short", limit=EMA_, when=close_short_entries)
strategy.cancel(id="Short", when=cancel_entries)