Basé sur la théorie des vagues de prix et la stratégie de la moyenne mobile


Date de création: 2023-11-13 16:39:41 Dernière modification: 2023-11-13 16:39:41
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Basé sur la théorie des vagues de prix et la stratégie de la moyenne mobile

Aperçu

Cette stratégie utilise la théorie des ondes de prix en combinaison avec les moyennes mobiles pour rechercher des opportunités de formation de tendances, définir des arrêts raisonnables et suivre les arrêts pour contrôler les risques afin de maximiser les bénéfices. La stratégie n’ouvre des positions que pendant les périodes de négociation désignées et évite les fluctuations du marché à des moments spécifiques.

Principe de stratégie

  • Calculer la moyenne des prix à l’aide d’une moyenne mobile SMMA, filtrer le bruit du marché et identifier la direction de la tendance
  • Déterminez les vagues de prix en fonction des prix les plus élevés et les plus bas d’une période donnée et identifiez les points de basculement de la tendance
  • La tendance est à la hausse en cas de rupture de la moyenne mobile et à la baisse en cas de rupture.
  • Régler le risque en définissant un point d’arrêt avec un arrêt de suivi basé sur l’ATR
  • Ouvrir une position uniquement à des heures de négociation désignées pour éviter les fluctuations du marché le week-end et à certaines périodes de la journée
  • Arrêt de la position au signal de recul

Analyse des avantages

  • L’utilisation de la théorie des ondes de prix pour déterminer les points de basculement des prix, accompagnée d’une moyenne mobile pour déterminer la direction de la tendance, permet d’identifier efficacement les tendances
  • Le paramétrage du point de rupture avec le suivi dynamique de la rupture ATR permet de contrôler efficacement la rupture d’une seule rupture
  • Le fait d’ouvrir une position uniquement à des heures de trading liquides permet d’éviter des glissements inutiles et des fluctuations fortes pendant une période donnée.
  • Suivez strictement le principe de l’arrêt parallèle et arrêtez-vous en cas de signal de retour pour maximiser les bénéfices

Analyse des risques

  • Les courants de prix peuvent être traités de manière répétée dans des zones non tendancielles lorsque les jugements sont inexacts.
  • Le retard de la moyenne mobile pourrait avoir manqué le point de basculement
  • Un point d’arrêt trop petit peut facilement être arrêté, un point trop grand peut causer des pertes plus importantes.
  • Les freins fixes ne peuvent pas être ajustés de manière flexible selon les circonstances

Résolution des risques:

  • Optimiser les paramètres de la période d’onde et ajuster les paramètres de la moyenne déplacée
  • Le signal de retour est déterminé en combinaison avec des indicateurs de Stochastics, etc.
  • Optimisation dynamique des points d’arrêt et des conditions d’arrêt

Direction d’optimisation

  • Optimiser les paramètres de cycle d’onde pour trouver le cycle de moyenne de déplacement optimal
  • Ajout d’un indicateur de Stoch pour juger le renversement et le filtre de signal de réglage de fausse percée
  • Essayez d’ajuster dynamiquement le point d’arrêt par rapport à la position d’arrêt
  • Élargissez la bande passante de votre point d’arrêt pour éviter d’être piégé
  • Paramètres d’optimisation selon les variétés et les périodes de négociation

Résumer

Cette stratégie intègre la théorie des vagues de prix et les indicateurs de la moyenne mobile, en évitant les zones de temps de négociation spécifiées, en déterminant la direction des vagues de prix et la confirmation de la tendance à l’entrée, en définissant les arrêts de perte et en suivant les arrêts de perte pour contrôler le risque, en s’arrêtant en cas de signal de revers. La stratégie peut améliorer encore la stabilité et le rendement grâce à l’optimisation des paramètres et à l’ajout d’indicateurs auxiliaires.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2022-11-12 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("FX Strategy Based on Fractals and SMMA", overlay=true)

// パラメータ
SMMAPeriod1 = input(30, title="SMMA Period")
StopLoss1 = input(7, title="Stop Loss %")
TrailingStopCoef1 = input(2.7, title="Trailing Stop Coefficient")
fractalPeriod = input(5, title="Fractal Period")

// SMMAの計算関数
smma(src, length) =>
    var float smma = na
    if na(smma[1])
        smma := sma(src, length)
    else
        smma := (smma[1] * (length - 1) + src) / length
    smma

// フラクタルの近似
highFractal = high[2] > high[1] and high[2] > high[3] and high[2] > high[4] and high[2] > high
lowFractal = low[2] < low[1] and low[2] < low[3] and low[2] < low[4] and low[2] < low

// エントリー条件
longEntrySignal = lowFractal and close[1] < smma(close, SMMAPeriod1)
shortEntrySignal = highFractal and close[1] > smma(close, SMMAPeriod1)

// エントリー実行
if (longEntrySignal)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (shortEntrySignal)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// トレーリングストップの計算
atrValue = atr(10)
longStopPrice = close - atrValue * TrailingStopCoef1
shortStopPrice = close + atrValue * TrailingStopCoef1

// トレーリングストップの設定
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=longStopPrice)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=shortStopPrice)

// バックテスト期間の設定(MetaTraderのバックテストと同じ期間)
startYear = 2007
startMonth = 05
startDay = 01
endYear = 2022
endMonth = 04
endDay = 01

startDate = timestamp(startYear, startMonth, startDay, 00, 00)
endDate = timestamp(endYear, endMonth, endDay, 23, 59)

// バックテスト期間内でのみトレードを実行
if (time >= startDate and time <= endDate)
    if (longEntrySignal)
        strategy.entry("Long", strategy.long)
    if (shortEntrySignal)
        strategy.entry("Short", strategy.short)