Stratégie de hauts et de bas importants


Date de création: 2023-11-06 15:48:22 Dernière modification: 2023-11-06 15:48:22
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Stratégie de hauts et de bas importants

Aperçu

La stratégie d’arrêt et d’arrêt est une stratégie d’entrée de jeu qui consiste à détecter un grand nombre d’annulations. Lorsque vous détectez un grand nombre d’annulations, faites un vide. Lorsque vous détectez un grand nombre d’annulations, faites plus.

Principe de stratégie

La logique de cette stratégie est la suivante:

  1. Calculer la gamme totale des fluctuations de la ligne K actuelle ([High-Low] et la taille de l’entité ([Low-Closing] étant plus positive que la valeur d’ouverture et négative que la valeur d’ouverture)

  2. Calculer la moyenne des fluctuations du passé dans la ligne N à la racine K

  3. Déterminer si la ligne K actuelle est satisfaisante: gamme d’oscillations > = nombre de fois x de l’amplitude moyenne d’oscillation et taille de l’entité > = nombre de systèmes réels minimaux dans la gamme d’oscillations x

  4. Les conditions ci-dessus sont remplies et le signal est déclenché: le fil de lumière est vide, le fil de lumière est plus

  5. Vous pouvez choisir d’activer ou non le stop loss: stop loss est le point le plus bas de la colonne de signal plus une amplitude d’oscillation de plusieurs fois le coefficient de stop loss; stop stop est 1 fois le stop loss

Le filtrage des segments de ligne est effectué à la discrétion de l’entité pour s’assurer qu’il y a suffisamment de force. Le calcul dynamique de l’amplitude moyenne des fluctuations permet d’éviter que les valeurs fixes ne puissent pas s’adapter aux variations du marché. Le stop loss est réglé sur un taux de rétractation raisonnable, qui peut être ajusté par facteur.

Avantages stratégiques

Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans la capture de signaux de revers de tendance de haute qualité, principalement basés sur deux jugements:

  1. La masse de la courbe de lune et de la lune indique que la tendance est déjà très forte au début, donc probablement un point de basculement structurel de la tendance.

  2. Calculer dynamiquement l’amplitude moyenne des fluctuations pour s’assurer que les fluctuations anormales au-delà des niveaux normaux sont capturées et ainsi filtrer les réglages normaux

De plus, le paramètre de stop loss est très raisonnable et permet de contrôler efficacement le stop loss unique, tout en conservant un taux de rendement de stop loss de 1, sans trop poursuivre les pertes.

Dans l’ensemble, la stratégie a réussi à localiser des points d’inflexion structurels de haute qualité, permettant des opérations très efficaces. Cela convient parfaitement aux traders qui suivent la tendance et qui évitent d’être piégés dans le processus intermédiaire.

Risque stratégique

Les principaux risques de cette stratégie viennent de deux aspects:

  1. La chute de la tempête a peut-être été un coup d’arrêt de la chute des cheveux, créant ainsi un signal inefficace.

  2. Les paramètres de stop-loss sont trop lâches pour contrôler efficacement les pertes

Pour le premier risque, il est possible de filtrer le taux d’erreur en ajoutant une amplitude minimale d’oscillation et une taille d’entité, mais aussi de manquer des opportunités. Il est nécessaire de trouver un point d’équilibre en fonction des résultats de la rétroanalyse.

Le deuxième risque peut être optimisé en ajustant le coefficient de stop-loss pour que le stop-loss soit plus proche du support, mais pas trop serré. Il faut également envisager d’augmenter le taux de rendement du stop-loss pour compenser les pertes causées par le stop-loss.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

La stratégie peut être améliorée dans les domaines suivants:

  1. Augmenter le jugement sur la direction de la tendance et éviter les opérations de contre-courant

  2. Optimiser les paramètres pour trouver la meilleure combinaison de paramètres

  3. Augmentation du filtrage de la quantité de transaction pour s’assurer qu’il y a suffisamment de transaction entre le grand et le petit.

  4. Considérez d’ajouter plus de conditions de filtrage, telles que la plate-forme, la bande de blur, etc., afin de réduire la probabilité d’erreurs de jugement

  5. Tester l’efficacité des paramètres de différentes variétés et les optimiser

  6. Ajout d’un suivi des stop-loss permettant une adaptation dynamique des stop-loss en fonction de l’évolution des prix

  7. Considérer l’ajout d’une possibilité de réintégration, c’est-à-dire une réintégration après une première perte

L’optimisation des points ci-dessus peut rendre la stratégie plus efficace, ce qui améliore réellement la probabilité de profit. Il est nécessaire de bien repenser et d’optimiser pour trouver les meilleurs paramètres.

Résumer

La stratégie Big Bang et Big Bang capture des quantités énormes de chaînes solaires et négatives pour réaliser des profits efficaces, avec une configuration de stop-loss. Elle réussit à localiser des opportunités de retournement structurées de haute qualité et peut fournir des informations très précieuses aux traders de tendance. Grâce à l’optimisation des paramètres et à l’optimisation des règles, la stratégie peut devenir un outil de prise de décision auxiliaire très pratique.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © tweakerID

// This strategy detects and uses big bars to enter a position. When the Big Bar 
// is bearish (red candle) the position will be long and viceversa
// for short positions. The stop loss (optional) is placed on the low of the 
// candle used to trigger the position and user inputs allow you to modify the
// size of the SL. Take profit is placed on a reward ratio of 1. User can also modify 
// the size of the bar body used to determine if we have a real Big Bar and
// filter out Doji bars. Big Bars are determined relative to the previous X period size, 
// which can also be modified, as well as the required size of the Big Bar relative to this period average.

//@version=4
strategy("Big Bar Strategy", overlay=false)

direction = input(0, title = "Direction (Long=1, Both=0, Short=-1 ", type=input.integer, minval=-1, maxval=1)
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))

//Inputs
barsizemult=input(1, step=.1, title="SL Mult")
TPbarsizemult=input(1, step=.1, title="TP Mult")
barsizeThreshold=input(.5, step=.1, minval=.5, maxval=.9, title="Bar Body Size")
period=input(10)
mult=input(2, step=.2, title="Big Size Avg Mult to determine Big Bar")
i_reverse=input(false, title="Reverse Trades")
SLon=input(false, title="Use SL / TP")

//Calculations
barsize=high-low
barbodysize=close>open?(open-close)*-1:(open-close)
barsizeavg=sum(barsize, period)/period
bigbar=barsize >= barsizeavg*mult and barbodysize>barsize*barsizeThreshold

//Entry Logic
longCondition = close < open and bigbar //and strategy.position_size==0
shortCondition = close > open and bigbar //and strategy.position_size==0

//SL & TP Calculations
longTP=strategy.position_avg_price + (valuewhen(longCondition,barsize,0)*TPbarsizemult)
longSL=strategy.position_avg_price - (valuewhen(longCondition,barsize,0)*barsizemult)
shortTP=strategy.position_avg_price - (valuewhen(shortCondition,barsize,0)*TPbarsizemult)
shortSL=strategy.position_avg_price + (valuewhen(shortCondition,barsize,0)*barsizemult)
TP=strategy.position_size>0?longTP:shortTP
SL=strategy.position_size>0?longSL:shortSL

//Entries
if (longCondition)
    strategy.entry("long", long=not i_reverse?true:false)
    alert("Big Bar")
if (shortCondition)
    strategy.entry("short", long=not i_reverse?false:true)
    alert("Big Bar")
if SLon
    strategy.exit("SL & TP", "long", stop=SL, limit=TP)
    strategy.exit("SL & TP", "short", stop=SL, limit=TP)
    
// Plots
barcolor(bigbar ? color.white : na)
plot(barsizeavg, transp=100, title="Barsize Avg")
plot(barsize, transp=100, title="Bar Size")
plot(barbodysize, transp=100, title="Bar Body Size")
plot(SLon?TP:na, color=color.green, style=plot.style_cross, title="TP")
plot(SLon?SL:na, color=color.red, style=plot.style_cross, title="SL")
plotshape(longCondition ? 1 : na, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Bullish Setup")
plotshape(shortCondition ? 1 : na, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, title="Bearish Setup")