Stratégie d'achat à baisse de prix sur plusieurs périodes

Aperçu

La stratégie de baisse de prix d’achat sur plusieurs périodes de temps est une stratégie de trading automatique relativement simple qui permet de réaliser des gains considérables pendant les périodes de tendance à la hausse. Cependant, toutes les baisses de prix ne sont pas adaptées à l’achat et chaque transaction doit être optimisée pour différentes périodes de temps.

La stratégie utilise un délai d’une heure pour capturer une baisse soudaine des prix, alors que les prix ont considérablement augmenté au cours des 12 dernières heures. Dans une tendance haussière, un effondrement instantané causé par un profit offre un très bon moment pour entrer sur le marché.

Les paramètres de ce script sont optimisés pour un délai de 30 minutes. Vous pouvez ajuster les paramètres pour s’adapter à différents délais.

Le système émet un signal d’achat lorsque les conditions suivantes sont remplies:

• Le prix est en baisse de 1% par rapport aux deux dernières lignes K (frame de temps d’une heure = deux lignes K de 30 minutes)

• Les prix ont augmenté de 3% au cours des 12 dernières heures (en 24 lignes K de 30 minutes = en temps prédéfini)

Le réglage a été optimisé et a été retesté plus de 150 fois sur plus de 20 paires de crypto-monnaies différentes.

La stratégie suppose que 30% des fonds disponibles pour chaque commande sont échangés. La stratégie prend en compte des frais de transaction de 0,1% qui sont compatibles avec les frais de base de Binance (la plus grande bourse de crypto-monnaie au monde).

Principe de stratégie

L’idée centrale de la stratégie d’achat à la baisse des prix sur plusieurs délais est de combiner les délais à long terme et à court terme pour déterminer le moment de la mise en marché.

Tout d’abord, on détermine si une baisse soudaine de prix a eu lieu sur la période d’une heure. Ici, on confirme une baisse de plus de 1% sur la ligne K actuelle par rapport aux deux lignes K précédentes.

Deuxièmement, il est nécessaire de déterminer si la hausse des prix est significative sur la ligne longue sur une période de 12 heures. Ceci est confirmé par le calcul de la hausse des prix de 3% au cours des 12 dernières heures.

Un signal d’achat n’est émis que lorsque la courte période de temps est en baisse et que la longue période de temps est en hausse.

Cette combinaison permet d’éviter les achats aveugles dans les tendances baissières à long terme, tout en saisissant les opportunités d’achat offertes par les ajustements à court terme. La combinaison de différentes périodes rend la stratégie de négociation plus stable et plus fiable.

Techniquement, la stratégie consiste à faire appel à deux paramètres différents.perc_change()La fonction permet de juger deux périodes de temps: une pour les 12 dernières heures et une pour la dernière heure. Elle émet un signal d’achat lorsque les deux conditions sont réunies.

Analyse des avantages

Le plus grand avantage d’une stratégie d’achat à la baisse des prix sur plusieurs délais réside dans la capacité de juger efficacement la tendance et de saisir le moment d’achat de l’ajustement à court terme. Plus précisément, il y a principalement les avantages suivants:

1. La combinaison de deux périodes courtes permet d’éviter d’acheter pendant une baisse prolongée, réduisant ainsi les pertes inutiles.

2. Les cadres de temps courts permettent de capturer les ajustements soudains qui offrent des prix d’achat plus bas.

3. La rétrospective a optimisé les paramètres pour rendre la stratégie plus adaptée aux caractéristiques très volatiles des crypto-monnaies.

4. L’impact des frais de transaction est pris en compte pour rendre la simulation plus proche de l’environnement de transaction réel.

5. Une logique de transaction simple et des paramètres faciles à comprendre et à régler.

6. Il est largement adapté aux différentes paires de transactions et offre une grande flexibilité.

Analyse des risques

Les stratégies d’achat à la baisse de prix sur plusieurs périodes présentent également un certain nombre de risques, principalement concentrés sur les points suivants:

1. Il n’est pas possible d’éviter complètement le risque d’une fausse rupture, et un ajustement à court terme peut aussi être un renversement de tendance à long terme.

2. Les paramètres fixes peuvent ne pas être entièrement adaptés aux changements du marché et doivent être ajustés.

3. La réponse est toujours bonne dans les transactions simulées, il y a des différences dans les transactions réelles.

4. Il y a un certain retard de temps, ce qui peut vous faire manquer les meilleurs points d’achat pour les fluctuations de prix à court terme.

5. Une stratégie de trading unique est vulnérable au risque systémique.

6. Les transactions à haute fréquence augmentent la charge des frais de transaction.

Les mesures d’optimisation suivantes peuvent être envisagées pour répondre aux risques stratégiques:

1. L’ajout de plus d’indicateurs permettant de juger des tendances à court et à long terme, améliore la précision de l’évaluation.

2. Optimiser les paramètres pour les adapter plus dynamiquement aux changements du marché.

3. Tester la stratégie dans un environnement réel et mesurer la différence entre le backtest et le plateau.

4. Adapter le calendrier de manière appropriée pour réduire les délais.

5. Le risque systémique est dispersé en utilisant simultanément plusieurs stratégies non liées.

6. Il est important de mettre en place des limites de stop-loss raisonnables et de maîtriser le risque d’une transaction unique.

Direction d’optimisation

Il y a encore beaucoup de place pour l’optimisation des stratégies de baisse des prix d’achat sur des périodes de temps multiples, principalement dans les domaines suivants:

1. L’ajout d’indicateurs tels que les bandes de Brin, le RSI, etc. améliore la stabilité de la stratégie.

2. L’intégration d’un modèle d’apprentissage automatique permettant l’optimisation dynamique des paramètres et l’adaptation aux changements du marché.

3. Optimiser les stratégies de stop-loss et réduire les risques liés aux transactions individuelles.

4. Essayez de revenir en arrière sur plus de paires et de périodes de temps pour trouver la meilleure combinaison de paramètres.

5. Les indicateurs tels que les variations du volume des transactions sont combinés pour éviter d’être induits en erreur par l’arbitrage.

6. Ajout de modules de gestion des risques, tels que l’allocation des actifs, le contrôle des positions, etc., pour contrôler le risque global.

7. Essayez d’autres types de stratégies de trading algorithmique, comme le suivi des tendances, le arbitrage, etc.

8. Explorez des combinaisons de cadres multi-temps plus complexes pour trouver les combinaisons de paramètres optimales.

9. L’échange d’informations sur les événements de l’actualité est un élément de news trading.

Grâce à ces optimisations, la stratégie peut être rendue plus stable, intelligente et complète, adaptée à la complexité du marché de la cryptographie. Cependant, toute optimisation doit être soigneusement testée pour éviter les problèmes d’optimisation excessive.

Résumer

La stratégie d’achat à la baisse des prix sur plusieurs délais est une stratégie de négociation en ligne courte très pratique dans l’ensemble. Elle se concentre sur les deux dimensions temporelles à la fois à court et à long terme, tout en restant relativement efficace et en améliorant l’exactitude de son jugement.

Cependant, comme toute stratégie automatisée, elle a des limites, qui obligent les traders à rester rationnels et à s’optimiser et à s’adapter en permanence aux changements du marché. Une stratégie réussie est toujours en évolution, pas inchangée.

En résumé, la stratégie d’achat de baisse de prix sur plusieurs périodes fournit un excellent exemple de trading algorithmique. Elle résume les éléments essentiels de la négociation algorithmique, tels que le choix de différentes périodes, la définition des paramètres, l’optimisation de la rétroaction et la gestion du risque.