
La stratégie de suivi de la dynamique auto-adaptative multi-facteur permet d’automatiser les transactions sur des actifs très volatils tels que les crypto-monnaies en intégrant plusieurs indicateurs techniques pour identifier les tendances du marché et les points de résistance de soutien critique. La stratégie utilise des indicateurs tels que le RSI, le MACD et le Stochastic pour déterminer le moment de l’achat et de la vente, tout en permettant une identification plus précise des tendances en combinaison avec le pourcentage de variation des prix.
Le cœur de la stratégie de suivi de la dynamique d’adaptation multifonctionnelle réside dans l’utilisation intégrée de plusieurs indicateurs techniques. La stratégie utilise principalement les composants suivants:
L’indicateur RSI détermine si le RSI est en sur-achat ou en sur-vente. En combinant différents paramètres, il est possible d’identifier le signal RSI ordinaire ou le signal RSI amélioré de Conner afin de déterminer s’il existe une possibilité de reprise.
L’indicateur MACD aide à déterminer la direction de la tendance. Il génère des signaux d’achat et de vente lorsque le MACD traverse ou descend la ligne de signal.
L’indicateur stochastique identifie les zones de survente et de surachat. Le signal combiné de la ligne K et de la ligne D pour la résolution de la résolution est inversé.
Le pourcentage de variation des prix permet de déterminer si une rupture est réelle. On calcule le pourcentage de variation des prix les plus élevés, les plus bas et les plus bas d’une période donnée pour déterminer s’il s’agit d’une véritable rupture.
L’EMA détermine la volatilité à des niveaux plus élevés. La ligne rapide est un signal de hausse et la ligne lente est un signal de baisse.
Cette stratégie consiste à choisir de faire plus de prises de position en fonction de l’abondance du marché et à définir un stop loss après avoir entré dans la position, afin de contrôler efficacement le risque. Choisir de quitter la position en position nulle lorsque le signal de revers apparaît. L’ensemble du processus de décision est pleinement intégré à plusieurs facteurs de jugement, ce qui permet de rendre des jugements plus précis.
Cette stratégie présente les avantages suivants:
Le pilotage multifactoriel présente un avantage de jugement. Par rapport à un seul indicateur, les combinaisons de plusieurs indicateurs peuvent se vérifier les uns les autres, ce qui rend les résultats plus précis et plus fiables, évitant ainsi des coûts de transaction inutiles.
La stratégie impose des exigences strictes sur les conditions d’achat et de vente, nécessitant plusieurs indicateurs pour libérer des signaux simultanément, ce qui permet de filtrer une grande quantité de bruit et d’éviter les transactions erronées.
La capacité de la stratégie à calculer dynamiquement les paramètres de l’indicateur, évitant ainsi la subjectivité de la sélection manuelle des paramètres de la stratégie, rendant ainsi les paramètres de la stratégie plus scientifiques.
Le système de coupe de stop-loss contrôle les risques. La stratégie calcule et trace la position de la coupe de stop-loss en temps réel après l’ouverture de la position, ce qui permet de contrôler efficacement les pertes individuelles et d’éviter la rupture de la position.
Cette stratégie comporte aussi des risques à éviter:
La probabilité d’erreur d’indicateur de libération de signal. Bien que la vérification multi-indicateur puisse réduire considérablement le taux de signal erroné, il est possible que cela se produise. Cela peut entraîner des pertes inutiles.
Risque de rupture du stop. Dans des cas extrêmes, le prix peut chuter de manière abrupte, ce qui entraîne une rupture facile du stop et une perte plus importante.
L’optimisation des paramètres entraîne une sur-optimisation. Les paramètres dynamiques, bien qu’ils évitent la subjectivité induite par la sélection artificielle, peuvent également entraîner une sur-optimisation des paramètres et une perte de généralisation.
La réponse:
Les stratégies de suivi de la dynamique d’adaptation multifonctionnelle ont les dimensions suivantes qui peuvent être optimisées:
Augmentation du nombre de facteurs de jugement. Combinaison de plus de différents types de jugements de signaux d’indicateurs, tels que le taux de volatilité, le volume des transactions et d’autres jugements auxiliaires.
L’optimisation des mécanismes d’arrêt des pertes. Des algorithmes d’arrêt plus avancés, tels que l’arrêt de suivi et l’arrêt de choc, peuvent être introduits pour réduire davantage la probabilité de rupture de l’arrêt.
Introduire des modèles d’apprentissage automatique. Utiliser des modèles tels que RNN, LSTM pour modéliser les données historiques et aider à prendre des décisions d’achat et de vente.
L’intégration des stratégies. L’adoption de plusieurs sous-stratégies et l’intégration de celles-ci à l’aide d’une méthode d’apprentissage intégré permettent d’obtenir une performance globale plus stable.
La stratégie de suivi de la dynamique d’adaptation multifonctionnelle intègre l’utilisation de plusieurs indicateurs techniques pour identifier le moment de l’achat et de la vente. Comparé à un seul indicateur, le jugement de la stratégie est plus précis, tandis que les paramètres intégrés s’adaptent et contrôlent le risque de mécanismes d’arrêt. La prochaine étape consiste à introduire davantage de facteurs de jugement auxiliaires, des algorithmes d’arrêt avancés et des méthodes d’apprentissage automatique.
/*backtest
start: 2023-12-04 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
//@version=4
// ██████╗██████╗ ███████╗ █████╗ ████████╗███████╗██████╗ ██████╗ ██╗ ██╗
//██╔════╝██╔══██╗██╔════╝██╔══██╗╚══██╔══╝██╔════╝██╔══██╗ ██╔══██╗╚██╗ ██╔╝
//██║ ██████╔╝█████╗ ███████║ ██║ █████╗ ██║ ██║ ██████╔╝ ╚████╔╝
//██║ ██╔══██╗██╔══╝ ██╔══██║ ██║ ██╔══╝ ██║ ██║ ██╔══██╗ ╚██╔╝
//╚██████╗██║ ██║███████╗██║ ██║ ██║ ███████╗██████╔╝ ██████╔╝ ██║
// ╚═════╝╚═╝ ╚═╝╚══════╝╚═╝ ╚═╝ ╚═╝ ╚══════╝╚═════╝ ╚═════╝ ╚═╝
//███████╗ ██████╗ ██╗ ██╗ ██╗████████╗██╗ ██████╗ ███╗ ██╗███████╗ ██╗ █████╗ ███████╗ █████╗
//██╔════╝██╔═══██╗██║ ██║ ██║╚══██╔══╝██║██╔═══██╗████╗ ██║██╔════╝███║██╔══██╗╚════██║██╔══██╗
//███████╗██║ ██║██║ ██║ ██║ ██║ ██║██║ ██║██╔██╗ ██║███████╗╚██║╚██████║ ██╔╝╚█████╔╝
//╚════██║██║ ██║██║ ██║ ██║ ██║ ██║██║ ██║██║╚██╗██║╚════██║ ██║ ╚═══██║ ██╔╝ ██╔══██╗
//███████║╚██████╔╝███████╗╚██████╔╝ ██║ ██║╚██████╔╝██║ ╚████║███████║ ██║ █████╔╝ ██║ ╚█████╔╝
//╚══════╝ ╚═════╝ ╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═══╝╚══════╝ ╚═╝ ╚════╝ ╚═╝ ╚════╝
strategy(shorttitle='Ain1 No Label',title='All in One Strategy no RSI Label', overlay=true, scale=scale.left, initial_capital = 1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18, calc_on_every_tick=true)
kcolor = color.new(#0094FF, 60)
dcolor = color.new(#FF6A00, 60)
// ----------------- Strategy Inputs -------------------------------------------------------------
//Backtest dates with auto finish date of today
start = input(defval = timestamp("01 April 2021 00:00 -0500"), title = "Start Time", type = input.time)
finish = input(defval = timestamp("31 December 2021 00:00 -0600"), title = "End Time", type = input.time)
window() => true // create function "within window of time"
// Strategy Selection - Long, Short, or Both
stratinfo = input(true, "Long/Short for Mixed Market, Long for Bull, Short for Bear")
strat = input(title="Trade Types", defval="Long/Short", options=["Long Only", "Long/Short", "Short Only"])
strat_val = strat == "Long Only" ? 1 : strat == "Long/Short" ? 0 : -1
// Risk Management Inputs
sl= input(10.0, "Stop Loss %", minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
stoploss = sl/100
tp = input(20.0, "Target Profit %", minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
TargetProfit = tp/100
useXRSI = input(false, "Use RSI crossing back, select only one strategy")
useCRSI = input(false, "Use Tweaked Connors RSI, select only one")
RSIInfo = input(true, "These are the RSI Strategy Inputs, RSI Length applies to MACD, set OB and OS to 45 for using Stoch and EMA strategies.")
length = input(14, "RSI Length", minval=1)
overbought= input(62, "Overbought")
oversold= input(35, "Oversold")
cl1 = input(3, "Connor's MA Length 1", minval=1, step=1)
cl2 = input(20, "Connor's MA Lenght 2", minval=1, step=1)
cl3 = input(50, "Connor's MA Lenght 3", minval=1, step=1)
// MACD and EMA Inputs
useMACD = input(false, "Use MACD Only, select only one strategy")
useEMA = input(false, "Use EMA Only, select only one strategy (EMA uses Stochastic inputs too)")
MACDInfo=input(true, "These are the MACD strategy variables")
fastLength = input(5, minval=1, title="EMA Fast Length")
slowLength = input(10, minval=1, title="EMA Slow Length")
ob_min = input(52, "Overbought Lookback Minimum Value", minval=0, maxval=200)
ob_lb = input(25, "Overbought Lookback Bars", minval=0, maxval=100)
os_min = input(50, "Oversold Lookback Minimum Value", minval=0, maxval=200)
os_lb = input(35, "Oversold Lookback Bars", minval=0, maxval=100)
source = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
RSI = rsi(source, length)
// Price Movement Inputs
PriceInfo = input(true, "Price Change Percentage Cross Check Inputs for all Strategies, added logic to avoid early sell")
lkbk = input(5,"Max Lookback Period")
// EMA and SMA Background Inputs
useStoch = input(false, "Use Stochastic Strategy, choose only one")
StochInfo = input(true, "Stochastic Strategy Inputs")
smoothK = input(3, "K", minval=1)
smoothD = input(3, "D", minval=1)
k_mode = input("SMA", "K Mode", options=["SMA", "EMA", "WMA"])
high_source = input(high,"High Source")
low_source= input(low,"Low Source")
HTF = input("","Curernt or Higher time frame only", type=input.resolution)
// Selections to show or hide the overlays
showZones = input(true, title="Show Bullish/Bearish Zones")
showStoch = input(true, title="Show Stochastic Overlays")
showRSIBS = input(true, title="Show RSI Buy Sell Zones")
showMACD = input(true, title="Show MACD")
color_bars=input(true, "Color Bars")
// ------------------ Dynamic RSI Calculation ----------------------------------------
AvgHigh(src,cnt,val) =>
total = 0.0
count = 0
for i = 0 to cnt
if src[i] > val
count := count + 1
total := total + src[i]
round(total / count)
RSI_high = AvgHigh(RSI, ob_lb, ob_min)
AvgLow(src,cnt,val) =>
total = 0.0
count = 0
for i = 0 to cnt
if src[i] < val
count := count + 1
total := total + src[i]
round(total / count)
RSI_low = AvgLow(RSI, os_lb, os_min)
// ------------------ Price Percentage Change Calculation -----------------------------------------
perc_change(lkbk) =>
overall_change = ((close[0] - open[lkbk]) / open[lkbk]) * 100
highest_high = 0.0
lowest_low = 0.0
for i = lkbk to 0
highest_high := i == lkbk ? high : high[i] > high[(i + 1)] ? high[i] : highest_high[1]
lowest_low := i == lkbk ? low : low[i] < low[(i + 1)] ? low[i] : lowest_low[1]
start_to_high = ((highest_high - open[lkbk]) / open[lkbk]) * 100
start_to_low = ((lowest_low - open[lkbk]) / open[lkbk]) * 100
previous_to_high = ((highest_high - open[1])/open[1])*100
previous_to_low = ((lowest_low-open[1])/open[1])*100
previous_bar = ((close[1]-open[1])/open[1])*100
[overall_change, start_to_high, start_to_low, previous_to_high, previous_to_low, previous_bar]
// Call the function
[overall, to_high, to_low, last_high, last_low, last_bar] = perc_change(lkbk)
// Plot the function
//plot(overall*50, color=color.white, title='Overall Percentage Change', linewidth=3)
//plot(to_high*50, color=color.green,title='Percentage Change from Start to High', linewidth=2)
//plot(to_low*50, color=color.red, title='Percentage Change from Start to Low', linewidth=2)
//plot(last_high*100, color=color.teal, title="Previous to High", linewidth=2)
//plot(last_low*100, color=color.maroon, title="Previous to Close", linewidth=2)
//plot(last_bar*100, color=color.orange, title="Previous Bar", linewidth=2)
//hline(0, title='Center Line', color=color.orange, linewidth=2)
true_dip = overall < 0 and to_high > 0 and to_low < 0 and last_high > 0 and last_low < 0 and last_bar < 0
true_peak = overall > 0 and to_high > 0 and to_low > 0 and last_high > 0 and last_low < 0 and last_bar > 0
alertcondition(true_dip, title='True Dip', message='Dip')
alertcondition(true_peak, title='True Peak', message='Peak')
// ------------------ Background Colors based on EMA Indicators -----------------------------------
// Uses standard lengths of 9 and 21, if you want control delete the constant definition and uncomment the inputs
haClose(gap) => (open[gap] + high[gap] + low[gap] + close[gap]) / 4
rsi_ema = rsi(haClose(0), length)
v2 = ema(rsi_ema, length)
v3 = 2 * v2 - ema(v2, length)
emaA = ema(rsi_ema, fastLength)
emaFast = 2 * emaA - ema(emaA, fastLength)
emaB = ema(rsi_ema, slowLength)
emaSlow = 2 * emaB - ema(emaB, slowLength)
//plot(rsi_ema, color=color.white, title='RSI EMA', linewidth=3)
//plot(v2, color=color.green,title='v2', linewidth=2)
//plot(v3, color=color.red, title='v3', linewidth=2)
//plot(emaFast, color=color.teal, title="EMA Fast", linewidth=2)
//plot(emaSlow, color=color.maroon, title="EMA Slow", linewidth=2)
EMABuy = crossunder(emaFast, v2) and window()
EMASell = crossover(emaFast, emaSlow) and window()
alertcondition(EMABuy, title='EMA Buy', message='EMA Buy Condition')
alertcondition(EMASell, title='EMA Sell', message='EMA Sell Condition')
// bullish signal rule:
bullishRule =emaFast > emaSlow
// bearish signal rule:
bearishRule =emaFast < emaSlow
// current trading State
ruleState = 0
ruleState := bullishRule ? 1 : bearishRule ? -1 : nz(ruleState[1])
ruleColor = ruleState==1 ? color.new(color.blue, 90) : ruleState == -1 ? color.new(color.red, 90) : ruleState == 0 ? color.new(color.gray, 90) : na
bgcolor(showZones ? ruleColor : na, title="Bullish/Bearish Zones")
// ------------------ Stochastic Indicator Overlay -----------------------------------------------
// Calculation
// Use highest highs and lowest lows
h_high = highest(high_source ,lkbk)
l_low = lowest(low_source ,lkbk)
stoch = stoch(RSI, RSI_high, RSI_low, length)
k =
k_mode=="EMA" ? ema(stoch, smoothK) :
k_mode=="WMA" ? wma(stoch, smoothK) :
sma(stoch, smoothK)
d = sma(k, smoothD)
k_c = change(k)
d_c = change(d)
kd = k - d
// Plot
signalColor = k>oversold and d<overbought and k>d and k_c>0 and d_c>0 ? kcolor :
k<overbought and d>oversold and k<d and k_c<0 and d_c<0 ? dcolor : na
kp = plot(showStoch ? k : na, "K", color=kcolor)
dp = plot(showStoch ? d : na, "D", color=dcolor)
fill(kp, dp, color = signalColor, title="K-D")
signalUp = showStoch ? not na(signalColor) and kd>0 : na
signalDown = showStoch ? not na(signalColor) and kd<0 : na
//plot(signalUp ? kd : na, "Signal Up", color=kcolor, transp=90, style=plot.style_columns)
//plot(signalDown ? (kd+100) : na , "Signal Down", color=dcolor, transp=90, style=plot.style_columns, histbase=100)
//StochBuy = crossover(k, d) and kd>0 and to_low<0 and window()
//StochSell = crossunder(k,d) and kd<0 and to_high>0 and window()
StochBuy = crossover(k, d) and window()
StochSell = crossunder(k, d) and window()
alertcondition(StochBuy, title='Stoch Buy', message='K Crossing D')
alertcondition(StochSell, title='Stoch Sell', message='D Crossing K')
// -------------- Add Price Movement -------------------------
// Calculations
h1 = vwma(high, length)
l1 = vwma(low, length)
hp = h_high[1]
lp = l_low[1]
// Plot
var plot_color=#353535
var sig = 0
if (h1 >hp)
sig:=1
plot_color:=color.lime
else if (l1 <lp)
sig:=-1
plot_color:=color.maroon
//plot(1,title = "Price Movement Bars", style=plot.style_columns,color=plot_color)
//plot(sig,title="Signal 1 or -1",display=display.none)
// --------------------------------------- RSI Plot ----------------------------------------------
// Plot Oversold and Overbought Lines
over = hline(oversold, title="Oversold", color=color.green)
under = hline(overbought, title="Overbought", color=color.red)
fillcolor = color.new(#9915FF, 90)
fill(over, under, fillcolor, title="Band Background")
// Show RSI and EMA crosses with arrows and RSI Color (tweaked Connors RSI)
// Improves strategy setting ease by showing where EMA 5 crosses EMA 10 from above to confirm overbought conditions or trend reversals
// This shows where you should enter shorts or exit longs
// Tweaked Connors RSI Calculation
connor_ob = overbought
connor_os = oversold
ma1 = sma(close,cl1)
ma2 = sma(close, cl2)
ma3 = sma(close, cl3)
// Buy Sell Zones using tweaked Connors RSI (RSI values of 80 and 20 for Crypto as well as ma3, ma20, and ma50 are the tweaks)
RSI_SELL = ma1 > ma2 and open > ma3 and RSI >= connor_ob and true_peak and window()
RSI_BUY = ma2 < ma3 and ma3 > close and RSI <= connor_os and true_dip and window()
alertcondition(RSI_BUY, title='Connors Buy', message='Connors RSI Buy')
alertcondition(RSI_SELL, title='Connors Sell', message='Connors RSI Sell')
// Color Definition
col = useCRSI ? (close > ma2 and close < ma3 and RSI <= connor_os ? color.lime : close < ma2 and close > ma3 and RSI <= connor_ob ? color.red : color.yellow ) : color.yellow
// Plot colored RSI Line
plot(RSI, title="RSI", linewidth=3, color=col)
//------------------- MACD Strategy -------------------------------------------------
[macdLine, signalLine, _] = macd(close, fastLength, slowLength, length)
bartrendcolor = macdLine > signalLine and k > 50 and RSI > 50 ? color.teal : macdLine < signalLine and k < 50 and RSI < 50 ? color.maroon : macdLine < signalLine ? color.yellow : color.gray
barcolor(color = color_bars ? bartrendcolor : na)
MACDBuy = macdLine>signalLine and RSI<RSI_low and overall<0 and window()
MACDSell = macdLine<signalLine and RSI>RSI_high and overall>0 and window()
//plotshape(showMACD ? MACDBuy: na, title = "MACD Buy", style = shape.arrowup, text = "MACD Buy", color=color.green, textcolor=color.green, size=size.small)
//plotshape(showMACD ? MACDSell: na, title = "MACD Sell", style = shape.arrowdown, text = "MACD Sell", color=color.red, textcolor=color.red, size=size.small)
MACColor = MACDBuy ? color.new(color.teal, 50) : MACDSell ? color.new(color.maroon, 50) : na
bgcolor(showMACD ? MACColor : na, title ="MACD Signals")
// -------------------------------- Entry and Exit Logic ------------------------------------
// Entry Logic
XRSI_OB = crossunder(RSI, overbought) and overall<0 and window()
RSI_OB = RSI>overbought and true_peak and window()
XRSI_OS = crossover(RSI, oversold) and overall>0 and window()
RSI_OS = RSI<oversold and true_dip and window()
alertcondition(XRSI_OB, title='Reverse RSI Sell', message='RSI Crossing back under OB')
alertcondition(XRSI_OS, title='Reverse RSI Buy', message='RSI Crossing back over OS')
alertcondition(RSI_OS, title='RSI Buy', message='RSI Crossover OS')
alertcondition(RSI_SELL, title='RSI Sell', message='RSI Crossunder OB')
// Strategy Entry and Exit with built in Risk Management
GoLong = strategy.position_size==0 and strat_val > -1 and rsi_ema > RSI and k < d ? (useXRSI ? XRSI_OS : useMACD ? MACDBuy : useCRSI ? RSI_BUY : useStoch ? StochBuy : RSI_OS) : false
GoShort = strategy.position_size==0 and strat_val < 1 and rsi_ema < RSI and d < k ? (useXRSI ? XRSI_OB : useMACD ? MACDSell : useCRSI ? RSI_SELL : useStoch ? StochSell : RSI_OB) : false
if (GoLong)
strategy.entry("LONG", strategy.long)
if (GoShort)
strategy.entry("SHORT", strategy.short)
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - stoploss)
longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + TargetProfit)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + stoploss)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - TargetProfit)
//plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longTakePrice : na, color=color.green, style=plot.style_circles, linewidth=3, title="Long Take Profit")
//plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortTakePrice : na, color=color.green, style=plot.style_circles, linewidth=3, title="Short Take Profit")
//plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longStopPrice : na, color=color.red, style=plot.style_cross, linewidth=2, title="Long Stop Loss")
//plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortStopPrice : na, color=color.red, style=plot.style_cross, linewidth=2, title="Short Stop Loss")
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="Exit Long", from_entry = "LONG", stop = longStopPrice, limit = longTakePrice)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit(id="Exit Short", from_entry = "SHORT", stop = shortStopPrice, limit = shortTakePrice)
CloseLong = strat_val > -1 and strategy.position_size > 0 and rsi_ema > RSI and d > k ? (useXRSI ? XRSI_OB : useMACD ? MACDSell : useCRSI ? RSI_SELL : RSI_OB) : false
if(CloseLong)
strategy.close("LONG")
CloseShort = strat_val < 1 and strategy.position_size < 0 and rsi_ema < RSI and k > d ? (useXRSI ? XRSI_OS : useMACD ? MACDBuy : useCRSI ? RSI_BUY : RSI_OS) : false
if(CloseShort)
strategy.close("SHORT")