Stratégie quantitative DPD-RSI-BB


Date de création: 2023-11-22 16:17:52 Dernière modification: 2023-11-22 16:18:14
Copier: 0 Nombre de clics: 670
1
Suivre
1621
Abonnés

Stratégie quantitative DPD-RSI-BB

Aperçu

La stratégie de quantification DPD-RSI-BB est une stratégie de négociation d’actions qui combine les trois indicateurs DPD, RSI et les courbes de Brindé. La stratégie utilise la tendance de DPD pour juger de la tendance, le RSI pour juger de la survente et la courbe de Brindé pour juger du niveau de pression de soutien.

Principe de stratégie

La stratégie est principalement composée des éléments suivants:

  1. Les tendances de l’indicateur DPD

Construire une moyenne DEMA en utilisant les moyennes doubles EMA et calculer le rapport entre le prix et la différence de prix de la DEMA comme indicateur de jugement de tendance, et comme signal de bullish lorsque le rapport de différence de prix est inférieur à la valeur de référence définie.

  1. L’indicateur RSI détermine le surachat et le survente

Le RSI est calculé sur une période donnée. Si le RSI est supérieur à la limite supérieure, il est considéré comme étant en zone de survente.

  1. Le jugement de Brin soutient la pression

Calculer le milieu, le haut et le bas d’un certain cycle, avec le prix proche de la hauteur comme signal baissier et le prix proche de la basse comme signal positif.

  1. Le jugement global

Un signal de baisse est généré lorsque le DPD est inférieur à la dépréciation, le RSI est inférieur à la limite inférieure de la zone de survente et que le prix est inférieur à la bande de Boehringer; un signal de baisse est généré lorsque le RSI est supérieur à la limite supérieure de la zone de survente et que le DPD est supérieur à la dépréciation et que le prix est supérieur à la bande de Boehringer.

Analyse des avantages

Cette stratégie présente les avantages suivants:

  1. Il est nécessaire de prendre en compte plusieurs indicateurs pour éviter les signaux erronés générés par un seul indicateur.

  2. L’indicateur RSI est utilisé pour évaluer les situations de sur-achat et de sur-vente et définit un seuil d’arrêt-perte.

  3. L’indicateur DPD est plus efficace pour déterminer la tendance des prix, tandis que le Brin est plus efficace pour déterminer les niveaux de pression de soutien.

  4. Les paramètres sont flexibles et peuvent être optimisés pour différentes actions.

Risque et optimisation

Cette stratégie comporte aussi des risques:

  1. La combinaison de plusieurs indicateurs rend les stratégies plus complexes et les paramètres plus difficiles à définir.

  2. Les indicateurs comme le DPD, le RSI et d’autres ont un certain retard et peuvent manquer le meilleur moment d’entrée.

  3. Les paramètres doivent être optimisés pour s’adapter aux différentes périodes et caractéristiques des actions.

L’optimisation peut se faire à partir des éléments suivants:

  1. Modifier les paramètres de l’indicateur pour optimiser les points d’entrée et de sortie.

  2. L’augmentation des mécanismes de prévention des pertes et le contrôle strict des pertes individuelles.

  3. Tester différents paramètres de stock et de cycle pour évaluer l’efficacité de la stratégie.

Résumer

La stratégie DPD-RSI-BB combine plusieurs indicateurs pour éviter les faux signaux générés par un seul indicateur. Grâce à l’optimisation des paramètres, elle peut être une stratégie de trading plus forte. Cependant, la stratégie peut être trop complexe pour éviter complètement les risques du marché et doit être utilisée avec prudence.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version= 2
strategy("DPD+RSI+BB ",overlay=true)
price=close




//############### DPD  #################


buyper =input(-1,step=0.1)
sellper=input(0,step=0.1)
demalen = input(50,title="Dema Length")
e1= ema(close,demalen)
e2=ema(e1,demalen)
demaprice  =   2 * e1 - e2
demadifper =  ((price-demaprice)/price)*100


//############## DPD #####################

//############# RSI ####################


lengthrsi = input(6)
overSold = input( 20 )
overBought = input( 60 )

vrsi = rsi(price, lengthrsi)

//########## RSI #######################

//############### BB #################

lengthbb = input(50, minval=1)
multlow = input(1.5, minval=0.001, maxval=50,step=0.1)
multup = input(1.5,minval=0.001,maxval=50,step=0.1)

basisup = sma(close, lengthbb)
basislow = sma(close, lengthbb)

devup = multup * stdev(close, lengthbb)

devlow = multlow*stdev(close,lengthbb)

upperbb = basisup + devup
lowerbb = basislow - devlow

p1 = plot(upperbb, color=blue)
p2 = plot(lowerbb, color=blue)
fill(p1, p2)



//########### BB ###################




yearfrom = input(2018)
yearuntil =input(2039)
monthfrom =input(6)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)



if (  (demadifper<buyper) and crossover(vrsi,overSold) and  (price < upperbb) and   year >= yearfrom and year <= yearuntil and month>=monthfrom and month <=monthuntil and dayofmonth>=dayfrom and dayofmonth < dayuntil) 
    strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND",  comment="BUY")
    
else
    strategy.cancel(id="BUY")


if (   price>upperbb and vrsi>overBought and demadifper>sellper   and  year >= yearfrom and year <= yearuntil and month>=monthfrom and month <=monthuntil and dayofmonth>=dayfrom and dayofmonth < dayuntil ) 

    strategy.entry("SELL", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND",  comment="SELL")
else
    strategy.cancel(id="SELL")