Stratégie de moyenne mobile de régression de bande de Bollinger DAKELAX-XRPUSDT


Date de création: 2023-11-02 16:18:34 Dernière modification: 2023-11-02 16:18:34
Copier: 3 Nombre de clics: 676
1
Suivre
1617
Abonnés

Stratégie de moyenne mobile de régression de bande de Bollinger DAKELAX-XRPUSDT

Aperçu

DAKELAX-XRPUSDT est une stratégie de robot de trading pour XRPUSDT sur Binance. Il s’agit d’une simple stratégie de retournement à la moyenne, qui a bien fonctionné et fonctionne bien en temps réel lors de la période H1 de mai à août 2019.

Principe de stratégie

La stratégie commence par calculer la moyenne SMA et les bandes de fluctuation de la voie supérieure et de la voie inférieure de 20 cycles. La voie supérieure est la moyenne SMA plus 1,5 fois le décalage standard et la voie inférieure est la moyenne SMA moins 2,2 fois le décalage standard.

Lorsque le prix de clôture est inférieur à la trajectoire descendante, faites un gain de 20 pièces; lorsque le prix de clôture est supérieur à la trajectoire montante, effacez toutes les positions.

La stratégie calcule également l’EMA rapide de 7 jours et l’EMA lente de 18 jours, qui sont considérés comme des signaux d’achat lorsqu’ils traversent la ligne lente sur la ligne rapide et comme des signaux de vente lorsqu’ils traversent la ligne lente en dessous de la ligne rapide.

Analyse des avantages

  • Il est très intuitif de juger les tendances et les fluctuations à l’aide des bandes d’ondes et de leur taux de contraction.
  • La combinaison d’une fourchette de métal uniforme et d’une fourchette de métal mort permet d’améliorer le signal.
  • Les résultats de la détection sont meilleurs et les disques fixes plus stables.

Analyse des risques

  • La probabilité d’échec de la rupture est plus élevée après la contraction de la bande oscillante et la perte est plus facile.
  • Achat de quantités fixes, sans prise en compte de la gestion des positions, avec un risque de survente
  • Dans les tremblements de terre, les fourches dorées sont plus nombreuses et plus sujettes aux pertes.
  • Si l’on considère uniquement le facteur de la ligne solaire, sans associer un cycle de temps plus élevé, on risque de manquer une direction plus large.

Vous pouvez envisager d’ajuster dynamiquement le nombre d’achats ou de mettre un stop-loss pour contrôler le risque. Optimiser la stratégie de la fourche dorée pour éviter d’être pris au piège dans une situation de choc. Combiner des indicateurs de tendance de plus haut niveau pour déterminer la direction générale.

Direction d’optimisation

  • Ajustez le nombre d’achats en fonction de la largeur de la bande d’oscillation, en achetant moins lorsque la bande d’oscillation se rétrécit et en augmentant de manière appropriée lorsque la bande d’oscillation s’élargit

  • Il est possible d’envisager d’accumuler des positions dans une zone de contraction de la bande de réflexion sans avoir encore déclenché le signal.

  • L’indicateur global combiné à l’indicateur à longue ligne permet de déterminer la direction de la tendance et de suspendre la stratégie lorsque la tendance générale n’est pas claire.

  • Le risque peut être maîtrisé en combinaison avec des arrêts, le point d’arrêt pouvant être défini comme le point le plus bas de la bande de fréquence la plus proche

  • Optimiser les paramètres de la stratégie de la fourchette dorée, en ajustant le cycle de la ligne moyenne pour éviter d’être coincé

Résumer

DAKELAX-XRPUSDT est un robot de négociation qui utilise une stratégie de contraction de la bande oscillante combinée à une stratégie de ligne égale. La stratégie est intuitive et facile à comprendre.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2022-10-26 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//study(title="Tradebotler DAKELAX Binance:XRPUSDT Study-strategy", overlay=true)
strategy(title="Tradebotler DAKELAX Binance:XRPUSDT Strategy", overlay=true)

buyAmount = input(20, minval=1)

// SMA20
len2 = input(20, minval=1)
src2 = input(close)
out2 = sma(src2, len2)

// BB contraction value (medium tight)
contraction_value = 1.3
// BB contraction value (very tight)
contraction_value2 = 0.1

// 2xSTDEV BB calculation
dev = stdev(src2, len2)
upper_BB = out2  + 1.5*dev
lower_BB = out2  - 2.2*dev
x1 = plot(upper_BB, color=blue, linewidth = 2)
x2 = plot(lower_BB, color=blue, linewidth = 2)

contraction = (upper_BB-lower_BB)/out2

//fills the BBands according to the contraction value (threshold)

// Calculate values
fastMA  = ema(close, 7)
slowMA  = ema(close, 18)

// Determine alert setups
crossUp   = crossover(fastMA, slowMA)
crossDown = crossunder(fastMA, slowMA)

buySignal   = (crossUp or crossUp[1]) and (low > slowMA)
shortSignal = (crossDown or crossDown[1]) and (high < slowMA)

// Highlight alerts on the chart
bgColour =
     (buySignal and barstate.isrealtime) ? green :
     (shortSignal and barstate.isrealtime) ? red :
     na

signalBuy = (buySignal ) ? true : false
signalSell = (shortSignal ) ? true : false

test = true

test := not test[1]

closesBelowLowerBB = close < lower_BB
closesAboveUpperBB = close > upper_BB

tmptext = "blah"

// Plot values
plot(series=fastMA, color=teal)
plot(series=slowMA, color=orange)

plot(out2, color=black, linewidth = 1)
fill(x1, x2, color = contraction > contraction_value ? black : contraction < contraction_value2 ? yellow: red)

isInRed = contraction < contraction_value and contraction >= contraction_value2
isInYellow = contraction < contraction_value and contraction < contraction_value2

if ( closesBelowLowerBB )
    strategy.order('Buy', strategy.long, buyAmount)

if ( closesAboveUpperBB )
    strategy.close_all()