
La stratégie utilise le principe de la croix d’or et de la croix de mort des moyennes mobiles, combiné avec le jugement d’assistance de l’indicateur RSI, pour permettre l’identification et le suivi de la tendance. Faire plus lorsque la courte moyenne court sur la moyenne à long terme et faire moins lorsque la courte moyenne court sur la moyenne à long terme est une stratégie de suivi de tendance plus typique.
La stratégie est basée sur les principes suivants:
Utilisation de la moyenne EMA: plus réactive que la SMA aux changements de prix les plus récents et plus rapide à réagir aux ruptures.
Le croisement de deux lignes de moyenne: le croisement de la ligne de moyenne à courte période sur la ligne de moyenne à longue période est un signal d’achat, et le croisement de la ligne de moyenne à courte période sous la ligne de moyenne à longue période est un signal de vente, en utilisant le principe de la croix d’or et de la croix morte de la ligne de moyenne pour déterminer le renversement de la tendance.
L’indicateur RSI aide à juger: Vendre lorsque le RSI est élevé et acheter lorsque le RSI est bas, afin d’éviter les fausses ruptures.
Les différentes moyennes périodiques sont superposées: 55 périodiques sont des lignes de signaux pour déterminer le retournement de tendance à court terme, 100 périodiques sont des lignes de signaux pour déterminer la tendance à moyen terme et 200 périodiques sont des lignes de signaux pour déterminer la tendance à long terme.
Régler les arrêts de perte: définir un ratio de perte et d’arrêt raisonnable pour contrôler les risques.
La logique de négociation de cette stratégie est essentiellement la suivante:
Lorsque l’EMA de 55 cycles est supérieur à l’EMA de 100 cycles et que l’EMA de 12 cycles est supérieur à l’EMA de 200 cycles, effectuez une entrée supplémentaire.
Lorsque l’EMA de 100 cycles est inférieure à l’EMA de 200 cycles, la mise en jeu est vide.
Après l’entrée en bourse, définissez des conditions de stop loss et de stop stop, optimiser les gains.
Lorsque l’indicateur RSI indique un signal de surachat et de survente, fermez les ordres en surplus et les ordres vides en temps opportun pour éviter le risque de revirement.
En appliquant la superposition d’EMAs de différentes périodes, la stratégie permet de juger la tendance et de confirmer la reprise, tout en suivant les tendances à moyen et à long terme, et en évitant d’être piégé.
Les principaux avantages de cette stratégie sont les suivants:
La stratégie est claire, facile à comprendre et à mettre en œuvre.
L’utilisation de la ligne moyenne EMA permet de réagir plus rapidement aux variations de prix et de saisir les changements de tendance en temps opportun.
Les EMA à cycles multiples sont utilisés de manière superposée, en tenant compte du suivi des tendances et de la reconnaissance des inversions.
L’utilisation de l’indicateur RSI permet d’éviter les fausses ruptures et d’améliorer la précision du signal.
Le paramètre de stop loss par défaut est raisonnable et permet de contrôler efficacement le risque de transaction.
Il est évolutif et permet d’optimiser les stratégies en fonction des paramètres de ligne moyenne et de stop-loss.
La stratégie présente principalement les risques suivants:
La stratégie de la ligne de parité est sensible aux fluctuations du marché et peut être manipulée. Si le marché est en perpétuel mouvement, il peut y avoir trop de transactions inefficaces.
Les paramètres par défaut peuvent ne pas s’adapter à toutes les variétés et à tous les cycles du marché et nécessitent une optimisation ciblée.
Les indicateurs purement techniques sont faciles à manipuler sans tenir compte des fondamentaux et de l’impact des événements majeurs sur le marché.
Cette stratégie risque de ne pas être rentable si l’indice tend à la hausse mais que le marché boursier se diversifie.
Il y a un risque de manquer une grande partie des gains de la bourse en “sortant trop tôt de la course”.
Ces risques peuvent être optimisés et améliorés de la manière suivante:
Les filtres, combinés à des indicateurs de volume des transactions, permettent d’éviter les fausses percées qui entraînent des pertes.
Optimiser les paramètres de la rétroaction pour les rendre plus adaptés aux caractéristiques de la variété spécifique.
Réduisez le temps de maintien des positions, arrêtez les arrêts de perte en temps opportun et évitez les risques de tendances oscillatrices à long terme.
Le gouvernement a également décidé de réduire le taux de change de l’épargne-retraite, en combinant les indicateurs fondamentaux, afin d’éviter les pertes importantes en cas d’événement de déficit.
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Optimiser les paramètres d’un système linéaire pour trouver les combinaisons de cycles linéaires les plus appropriées à court, moyen et long terme. Vous pouvez essayer des méthodes d’optimisation de paramètres telles que l’apprentissage automatique.
Tester l’effet du prix de clôture par rapport au prix typique dans la stratégie.
Essayez d’utiliser le volume de transactions comme filtre et de générer un signal de transaction uniquement dans le cas d’un volume important.
Optimiser les conditions d’arrêt de perte pour les rendre plus ciblées. Il est également possible de configurer un arrêt de perte dynamique pour ajuster la position de perte proportionnellement.
Construire des stratégies composites et améliorer l’efficacité des stratégies en combinant avec d’autres indicateurs tels que Stoch, MACD, Brinband etc.
Les analyses sont effectuées à différentes étapes de la variété, du cycle et du marché, afin d’évaluer l’efficacité de la stratégie et de l’améliorer davantage.
L’optimisation des paramètres multidimensionnels peut être envisagée avec l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique.
L’idée générale de la stratégie est claire et compréhensible. La direction de la tendance est déterminée par un principe de croix uniforme simple. La stratégie présente des avantages tels que la facilité de mise en œuvre, la fiabilité par défaut et la grande extensibilité.
/*backtest
start: 2023-10-24 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
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/
// © pernath
//@version=5
strategy("TREND_CATCHER", overlay=true, commission_value=0.05, commission_type=strategy.commission.percent, initial_capital=1000)
//#####variables##############
profit_short=input(title='profit_short', defval=27)
stop_short=input(title='stop_short', defval=2)
stop_long=input(title='stop_long', defval=3)
profit_long=input(title='profit_long', defval=35)
media_1=input(title='media_1', defval=55)
media_2=input(title='media_2', defval=100)
resta_medias=input(title='resta_medias', defval=0)
resta_medias2=input(title='resta_medias2', defval=0)
RSI_periodos=input(title='RSI_periodos', defval=42)
//###############VARIABLES###################
//#####Alert#####
id_bot = ""
email_token = ""
long_open =""
long_close =""
short_open =""
short_close =""
//# {{strategy.order.alert_message}}
//#############################
//#############################
//###############EMA##############/
//plot(ta.ema(close, 1), title='ema 5', color=color.white)
plot(ta.ema(close, 12), title='ema 12', color=color.white)
plot(ta.ema(close, 25), title='ema 25', color=color.white)
plot(ta.ema(close, 30), title='ema 30', color=color.white, linewidth=1)
plot(ta.ema(close, 40), title='ema 40', color=color.white, linewidth=1)
plot(ta.ema(close, 55), title='ema 55', color=color.orange, linewidth=1)
plot(ta.ema(close, 100), title='ema 100', color=color.red, linewidth=1)
plot(ta.ema(close, 200), title='ema 200', color=color.white, linewidth=3)
//#############################/
//######VISUAL#############
EMA50 = ta.ema(close, 55)
EMA100 = ta.ema(close, 100)
estado_medias=EMA50-EMA100
a = plot(EMA50, title="EMA(50)", color=color.orange, linewidth=1 )
b = plot(EMA100, title="EMA(100)", color=color.red, linewidth=1 )
var color col = na
col := estado_medias>resta_medias ? color.green : color.red
fill(a,b,color=col,transp=40)
//######VISUAL#############
Go_Short=(ta.crossunder(ta.ema(close,100),ta.ema(close,200)))
Go_Long=((ta.crossover(ta.ema(close,55),ta.ema(close,100))and(ta.ema(close,12)>ta.ema(close,200))))
strategy.close("enter long", (Go_Short),alert_message=long_open)
cancelar_short=((ta.crossunder(ta.ema(close,25),ta.ema(close,6))))
if Go_Short
strategy.entry("enter short", strategy.short,1, alert_message=short_open)
strategy.exit("cerrar short", "enter short", 1, profit=close*profit_short/100/syminfo.mintick, loss=close*stop_short/100/syminfo.mintick, alert_message=short_close)
strategy.close("enter short", (Go_Long),alert_message=short_close)
cancelar=((ta.crossunder(ta.ema(close,12),ta.ema(close,30))))
if Go_Long
strategy.entry("enter long", strategy.long,1,alert_message=long_open)
strategy.exit("cerrar long", "enter long", 1, profit=close*profit_long/100/syminfo.mintick, loss=close*stop_long/100/syminfo.mintick, alert_message=long_close)
strategy.close("enter short", (cancelar_short),alert_message=short_close)
strategy.close("enter long", (cancelar),alert_message=long_close)
//posiciones abiertas
bgcolor((strategy.position_size > 0 or strategy.position_size < 0) ? color.blue : na, transp=70)