Stratégie basée sur le prix moyen du volume et l'EMA en escalier


Date de création: 2023-11-07 17:03:57 Dernière modification: 2023-11-07 17:03:57
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Stratégie basée sur le prix moyen du volume et l’EMA en escalier

Aperçu

Il s’agit d’une stratégie de trading d’or forex à courte période (de 1 à 5 minutes) qui utilise principalement les relations de quantité et de prix dans la théorie de la marée et les EMA multiples de Stairstep pour prédire les points de retournement de tendance et effectuer des transactions de suivi de tendance à courte période. La stratégie s’applique aux transactions à haute fréquence.

Le principe

Les signaux de négociation de cette stratégie proviennent de deux parties:

  1. En particulier, la stratégie détermine la variation de la tendance à la hausse en calculant l’EMA du volume moyen des transactions pour différents cycles (configurables). Si l’EMA de la courte période traverse une période plus longue, il est considéré comme un signal de hausse; Si l’EMA de la courte période traverse une période plus longue, il est considéré comme un signal de baisse.

  2. Les signaux de retournement basés sur les jugements des EMAs de Stairstep. Les EMAs de Stairstep désignent des moyennes EMA multiples de différents paramètres, telles que les lignes de 10 jours, 20 jours, 50 jours, etc., pour juger du retournement de tendance en fonction de leur ordre d’alignement. Si l’EMA à court terme précède le retournement de l’EMA à long terme, cela indique que la tendance est en train de se retourner.

La stratégie combinera ces deux signaux pour décider de l’entrée. En particulier, si la relation de quantité est jugée négative et que l’EMA de Stairstep montre que les EMA multiples ont tous été tournés à la hausse, l’entrée sera plus; au contraire, si la relation de quantité est jugée négative et que l’EMA de Stairstep montre que les EMA multiples ont tous été tournés à la baisse, l’entrée sera nulle.

Les avantages

Cette stratégie combine les avantages de la moyenne des transactions et des EMA multiples pour améliorer la précision et la stabilité du signal:

  1. Le jugement de la relation quantité-prix basé sur le volume moyen des transactions peut être plus précis que le jugement purement de l’EMA des prix, évitant d’être induit en erreur par les fluctuations de prix renforcées.

  2. Stairstep EMA permet d’augmenter la dimension du jugement par l’arrangement de l’ordre des différents paramètres EMA, évitant ainsi le bruit d’une seule EMA.

  3. La combinaison de ces deux signaux permet de vérifier l’un l’autre et de réduire le nombre de faux signaux.

  4. Il est adapté pour les transactions à haute fréquence et à courtes périodes, permettant de saisir rapidement des opportunités de revirement sur une petite échelle.

  5. Les paramètres de la stratégie peuvent être configurés de manière flexible pour s’adapter à différentes variétés et cycles d’optimisation.

Les risques

Cette stratégie comporte aussi des risques:

  1. Il existe un risque de dépendance excessive à l’égard des indicateurs techniques et d’être induit en erreur par des comportements passifs.

  2. Les opérations à cycle court sont plus sensibles aux coûts de transaction et nécessitent une maîtrise des points de glissement et des commissions.

  3. Les paramètres EMA à courte période doivent être optimisés fréquemment, sinon ils risquent de ne pas fonctionner.

  4. Les écarts de prix n’entraînent pas forcément un renversement, il existe un risque de jugement erroné.

  5. Les jugements sur l’ordre de classement des EMA multiples ne sont pas entièrement fiables et peuvent entraîner des erreurs.

Les mesures prises:

  1. Il est important de prendre en compte d’autres facteurs fondamentaux.

  2. Ajustez la position pour que le stop loss ne soit pas trop élevé.

  3. Les paramètres sont régulièrement testés et optimisés.

  4. Les taux de réussite des transactions à proximité des zones de résistance et de soutien sont élevés.

  5. Il est utilisé en combinaison avec d’autres indicateurs pour la vérification multidimensionnelle.

Direction d’optimisation

La stratégie peut également être optimisée pour:

  1. Testez différentes méthodes de calcul de la relation quantité-prix pour trouver des paramètres plus stables.

  2. L’indicateur EMA de Stairstep a été mis à jour pour inclure de nouveaux niveaux de jugement.

  3. Le filtrage est effectué en combinaison avec d’autres signaux d’indicateurs, tels que le RSI, le MACD, etc.

  4. Optimisation des mécanismes de stop-loss, tels que le stop-loss mobile, le stop-loss suspendu, etc.

  5. Optimiser les paramètres en fonction des caractéristiques des différentes variétés et définir un ensemble de paramètres adapté à cette variété.

  6. Ajout d’algorithmes d’apprentissage automatique pour former des modèles de jugement à partir de données volumineuses.

  7. Il est possible d’explorer différentes stratégies d’exit, telles que l’exit fixe, l’exit suivi de tendance, etc.

  8. Introduction d’un mécanisme d’adaptation des paramètres qui les ajuste automatiquement en fonction de l’évolution du marché

Résumer

Cette stratégie utilise les avantages des deux indicateurs de suivi des tendances à court terme: le volume moyen des transactions et l’EMA de Stairstep. La stratégie a une stabilité et une précision élevées, mais nécessite également une attention particulière au contrôle des risques et à l’optimisation des paramètres.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-31 23:59:59
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/
// © exlux99

//@version=5

strategy("Forex Fractal EMA Scalper", overlay=true)
// Define "n" as the number of periods and keep a minimum value of 2 for error handling.
n = input.int(title="Period Fractals", defval=2, minval=2, group="Optimization Parameters")

src = input(hl2, title="Source for EMA's", group="Optimization Parameters")
len1 = input.int(10, minval=1, title="Length EMA 1", group="Optimization Parameters")
out1 = ta.ema(src, len1)
len2 = input.int(20, minval=1, title="Length EMA 2", group="Optimization Parameters")
out2 = ta.ema(src, len2)
len3 = input.int(100, minval=1, title="Length EMA 3", group="Optimization Parameters")
out3 = ta.ema(src, len3)



// UpFractal
bool upflagDownFrontier = true
bool upflagUpFrontier0 = true
bool upflagUpFrontier1 = true
bool upflagUpFrontier2 = true
bool upflagUpFrontier3 = true
bool upflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    upflagDownFrontier := upflagDownFrontier and (high[n-i] < high[n])
    upflagUpFrontier0 := upflagUpFrontier0 and (high[n+i] < high[n])
    upflagUpFrontier1 := upflagUpFrontier1 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+i + 1] < high[n])
    upflagUpFrontier2 := upflagUpFrontier2 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+i + 2] < high[n])
    upflagUpFrontier3 := upflagUpFrontier3 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+i + 3] < high[n])
    upflagUpFrontier4 := upflagUpFrontier4 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+4] <= high[n] and high[n+i + 4] < high[n])
flagUpFrontier = upflagUpFrontier0 or upflagUpFrontier1 or upflagUpFrontier2 or upflagUpFrontier3 or upflagUpFrontier4

upFractal = (upflagDownFrontier and flagUpFrontier)


// downFractal
bool downflagDownFrontier = true
bool downflagUpFrontier0 = true
bool downflagUpFrontier1 = true
bool downflagUpFrontier2 = true
bool downflagUpFrontier3 = true
bool downflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    downflagDownFrontier := downflagDownFrontier and (low[n-i] > low[n])
    downflagUpFrontier0 := downflagUpFrontier0 and (low[n+i] > low[n])
    downflagUpFrontier1 := downflagUpFrontier1 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+i + 1] > low[n])
    downflagUpFrontier2 := downflagUpFrontier2 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+i + 2] > low[n])
    downflagUpFrontier3 := downflagUpFrontier3 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+i + 3] > low[n])
    downflagUpFrontier4 := downflagUpFrontier4 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+4] >= low[n] and low[n+i + 4] > low[n])
flagDownFrontier = downflagUpFrontier0 or downflagUpFrontier1 or downflagUpFrontier2 or downflagUpFrontier3 or downflagUpFrontier4

downFractal = (downflagDownFrontier and flagDownFrontier)

// plotshape(downFractal, style=shape.triangledown, location=location.belowbar, offset=-n, color=#F44336, size = size.small)
// plotshape(upFractal, style=shape.triangleup,   location=location.abovebar, offset=-n, color=#009688, size = size.small)


long= out1 > out2 and out2>out3 and upFractal
short= out1 < out2 and out2<out3 and downFractal


strategy.entry("long",strategy.long,when= short)
strategy.entry("short",strategy.short,when=long)

tp=input(25, title="TP in PIPS", group="Risk Management")*10
sl=input(25, title="SL in PIPS", group="Risk Management")*10


strategy.exit("X_long", "long", profit=tp,  loss=sl  )
strategy.exit("x_short", "short",profit=tp, loss=sl  )