Stratégie à trois moyennes mobiles lissées
ChaoZhang
Aperçu
La stratégie utilise une moyenne mobile lisse avec trois paramètres différents pour juger et suivre les tendances des prix. Faites plus lorsque vous traversez la ligne médiane sur la moyenne mobile à court terme et plus lorsque vous traversez la ligne longue sur la moyenne moyenne; faites moins lorsque vous traversez la ligne médiane en dessous de la moyenne mobile à court terme et moins lorsque vous traversez la ligne longue en dessous de la moyenne moyenne.
Le principe
Calculez trois moyennes mobiles: une moyenne longue de 13 cycles et un décalage de 8 cycles; une moyenne longue de 8 cycles et un décalage de 5 cycles; et une moyenne courte de 5 cycles et un décalage de 3 cycles.
Comparer la relation de taille des trois lignes: faire plus lorsque la ligne courte traverse la ligne moyenne et la ligne moyenne traverse la ligne longue; faire moins lorsque la ligne courte traverse la ligne moyenne et la ligne moyenne traverse la ligne longue.
Vous pouvez choisir de faire une transaction inverse.
Le graphique montre trois moyennes mobiles.
Les avantages
L’utilisation de trois moyennes mobiles permet de déterminer les tendances à plusieurs niveaux, ce qui améliore la fiabilité du signal.
La combinaison des différentes lignes périodiques prend en compte à la fois la dynamique à court terme et les tendances à moyen et long terme.
Le calcul de la moyenne mobile à la clôture permet de réduire les fausses ruptures.
Le déplacement des cordes permet de différencier la force de la percée et d’éviter les Whipsaws.
Le trading inversé peut être choisi pour s’adapter à différents environnements de marché.
Les risques
L’utilisation de plusieurs combinaisons de moyennes mobiles nécessite une optimisation des paramètres, et un mauvais réglage peut réduire la qualité du signal.
Une rupture de la ligne médiane sur la ligne courte ne signifie pas nécessairement un renversement de tendance, mais nécessite une confirmation supplémentaire.
Les signaux de croisement de trois lignes peuvent être retardés et doivent être combinés avec d’autres indicateurs pour déterminer l’heure d’entrée.
Il est important de garder une position de stop-loss et de réduire le risque lors d’une transaction inversée.
Direction d’optimisation
Optimisation de la longueur et des paramètres de déplacement des moyennes mobiles pour qu’elles soient plus adaptées aux différentes périodes.
Ajout de filtres sur d’autres indicateurs, tels que l’indicateur d’énergie du volume de transaction, pour améliorer la fiabilité du signal.
Optimiser la stratégie de stop loss et définir une position de stop loss raisonnable.
L’aide au jugement est associée à la ligne de tendance et au support de résistance.
Résumer
La stratégie utilise une combinaison de trois moyennes mobiles de différentes longueurs et décalages pour déterminer le renversement de la tendance. L’utilisation de plusieurs moyennes mobiles améliore la qualité du signal, la combinaison de différentes lignes périodiques prend en compte les caractéristiques à court, moyen et long terme. L’optimisation des paramètres, le filtrage des indicateurs et la stratégie de stop loss peuvent améliorer encore la stabilité de la stratégie et son efficacité sur le terrain.
/*backtest
start: 2023-09-29 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 01/02/2017
// This indicator calculates 3 Moving Averages for default values of
// 13, 8 and 5 days, with displacement 8, 5 and 3 days: Median Price (High+Low/2).
// The most popular method of interpreting a moving average is to compare
// the relationship between a moving average of the security's price with
// the security's price itself (or between several moving averages).
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strategy(title="Bill Williams Averages. 3Lines", shorttitle="3 Lines", overlay = true)
LLength = input(13, minval=1)
MLength = input(8,minval=1)
SLength = input(5,minval=1)
LOffset = input(8,minval=1)
MOffset = input(5,minval=1)
SOffset = input(3,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xLSma = sma(hl2, LLength)[LOffset]
xMSma = sma(hl2, MLength)[MOffset]
xSSma = sma(hl2, SLength)[SOffset]
pos = iff(close < xSSma and xSSma < xMSma and xMSma < xLSma, -1,
iff(close > xSSma and xSSma > xMSma and xMSma > xLSma, 1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xLSma, color=blue, title="MA")
plot(xMSma, color=red, title="EMA")
plot(xSSma, color=green, title="EMA")