Stratégie de rupture de momentum combinée
ChaoZhang
Aperçu
La stratégie utilise une combinaison de la moyenne mobile, de l’indicateur Laguerre RSI et de l’indicateur ADX pour réaliser des transactions de rupture. Lorsque le RSI est supérieur à 80 et que l’ADX est supérieur à 20, le Laguerre RSI est supérieur à 80 et que le RSI est inférieur à 20 et que l’ADX est supérieur à 20, le Laguerre RSI est inférieur à 20 et que le ADX est supérieur à 20.
Le principe
La stratégie est basée sur les indicateurs suivants pour évaluer les tendances et le moment de la mise sur le marché:
La combinaison des moyennes mobiles: EMA de 16 jours, EMA de 48 jours, SMA de 200 jours. Lorsqu’une moyenne à court terme est portée sur une moyenne à long terme, elle est considérée comme un marché à plusieurs têtes, et lorsqu’elle est portée sur une moyenne à court terme, elle est considérée comme un marché à vide.
L’indicateur RSI de Laguerre détermine les zones de survente. Un RSI supérieur à 80 est un signal de survente et un RSI inférieur à 20 est un signal de survente.
L’indicateur ADX détermine l’état de la tendance. Un ADX supérieur à 20 indique l’état de la tendance et convient aux transactions de rupture.
Le signal d’entrée est la direction de la tendance déterminée par la combinaison des moyennes mobiles, le RSI de Laguerre pour déterminer le moment d’entrée, le filtre ADX pour les marchés non tendance. Le signal d’exit est le retour de la moyenne mobile. L’ensemble du cadre de jugement stratégique est relativement raisonnable.
Les avantages
Cette stratégie présente les avantages suivants:
Capture de la dynamique de la tendance: cette stratégie ne s’engage que lorsque la tendance commence à se développer et permet de capturer les bénéfices à l’échelle de l’indice après le marché.
Limiter les pertes: le stop loss est correctement réglé, ce qui permet de limiter les pertes individuelles. Même en cas de piège, il y a des chances de gagner.
Les indices de portefeuille sont relativement précis: les moyennes mobiles, le RSI de Laguerre et l’ADX permettent de juger avec une certaine précision de la disponibilité et du moment d’entrée sur le marché.
Simple à mettre en œuvre: La stratégie est simple à mettre en œuvre et facile à maîtriser, en utilisant seulement 3 indicateurs.
Les risques
Cette stratégie comporte aussi des risques:
Risque de renversement de tendance: la stratégie est une stratégie de suivi de la tendance, qui peut entraîner des pertes importantes si elle n’est pas détectée à temps.
Risque de rétractation: dans une situation de choc, le stop-loss peut être franchi, entraînant un retrait du compte.
Risque d’optimisation des paramètres: les paramètres de l’indicateur doivent être ajustés en fonction des différents marchés, sinon ils peuvent être invalidés.
La réponse:
Les pertes sont strictement limitées et contrôlées.
Optimiser les paramètres de l’indicateur et ajuster le nombre de trous.
Les retraits sont gérés par des méthodes telles que la garantie à terme.
Direction d’optimisation
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Optimisation optimale des paramètres: test des cycles de moyenne mobile, des paramètres RSI de Laguerre et des paramètres ADX pour trouver la combinaison optimale de paramètres.
Optimisation de la rupture: tester différentes ruptures de moyenne mobile pour trouver un équilibre entre le nombre de transactions et le taux de profit.
Optimisation des conditions d’entrée: test d’autres indicateurs en combinaison avec l’indicateur RSI de Laguerre, à la recherche de conditions permettant de déterminer plus précisément le moment de l’entrée.
Optimisation des conditions de sortie: recherche d’autres indicateurs associés à la moyenne mobile pour un meilleur jugement des signaux de sortie.
Objectifs de profit et optimisation de stop loss: tester différentes stratégies de stop loss et d’optimisation des gains du compte.
Résumer
Cette stratégie permet de capturer efficacement les tendances en utilisant les moyennes mobiles, le RSI de Laguerre et l’ADX. L’entrée en bourse en temps opportun lorsque la tendance commence à se développer et la gestion de la tendance pour capturer les bénéfices de l’indice.
/*backtest
start: 2023-12-05 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1m
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/
// © PtGambler
//@version=5
strategy("3MA + Laguerre RSI + ADX [Pt]", shorttitle = "3MA+LaRSI+ADX[Pt]", overlay=true, initial_capital = 10000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills = false, max_bars_back = 500)
// ********************************** Trade Period / Strategy Setting **************************************
startY = input(title='Start Year', defval=2011, group = "Backtesting window")
startM = input.int(title='Start Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group = "Backtesting window")
startD = input.int(title='Start Day', defval=1, minval=1, maxval=31, group = "Backtesting window")
finishY = input(title='Finish Year', defval=2050, group = "Backtesting window")
finishM = input.int(title='Finish Month', defval=12, minval=1, maxval=12, group = "Backtesting window")
finishD = input.int(title='Finish Day', defval=31, minval=1, maxval=31, group = "Backtesting window")
timestart = timestamp(startY, startM, startD, 00, 00)
timefinish = timestamp(finishY, finishM, finishD, 23, 59)
use_entry_sess = input.bool(false, 'Use Entry Session Window', group = "Trading Session")
t1_session = input("0930-1555:23456", "Entry Session", group="Trading Session", tooltip = "Entry Signal only generated within this period.")
t1 = time(timeframe.period, t1_session)
window = true
margin_req = input.float(1, title="Margin Requirement / Leverage", step=0.1, group = "Trading Options")
qty_per_trade = input.float(100, title = "% of initial capital per trade", group = "Trading Options")
reinvest = input.bool(defval=false,title="Reinvest profit", group = "Trading Options")
reinvest_percent = input.float(defval=100, title = "Reinvest percentage", group="Trading Options")
close_eod = input.bool(false, "All trades will close at the close of trading window", group = "Trading Options")
close_b4_open = input.bool(false, "Position must hit either SL/PT before entering new trade", group = "Trading Options")
profit = strategy.netprofit
strategy.initial_capital = 50000
float trade_amount = math.floor(strategy.initial_capital*margin_req / close)
if strategy.netprofit > 0 and reinvest
trade_amount := math.floor((strategy.initial_capital* (qty_per_trade/100)+(profit*reinvest_percent*0.01))*margin_req/ close)
else
trade_amount := math.floor(strategy.initial_capital* (qty_per_trade/100)*margin_req / close)
// ******************************************************************************************
group_ma = "Moving Average Ribbon"
group_larsi = "Laguerre RSI"
group_adx = "ADX"
group_SL = "Stop Loss / Profit Target"
// ----------------------------------------- MA Ribbon -------------------------------------
ema1_len = input.int(16, "Fast EMA Length", group = group_ma)
ema2_len = input.int(48, "Slow EMA Length ", group = group_ma)
sma1_len = input.int(200, "Slow SMA Length", group = group_ma)
ema1 = ta.ema(close, ema1_len)
ema2 = ta.ema(close, ema2_len)
sma1 = ta.sma(close, sma1_len)
plot(ema1, "EMA 1", color.white, linewidth = 2)
plot(ema2, "EMA 2", color.yellow, linewidth = 2)
plot(sma1, "SMA 1", color.purple, linewidth = 2)
ma_bull = ema1 > ema2 and ema2 > sma1
ma_bear = ema1 < ema2 and ema2 < sma1
// ------------------------------------------ Laguerre RSI ---------------------------------------
alpha = input.float(0.2, title='Alpha', minval=0, maxval=1, step=0.1, group = group_larsi)
gamma = 1 - alpha
L0 = 0.0
L0 := (1 - gamma) * close + gamma * nz(L0[1])
L1 = 0.0
L1 := -gamma * L0 + nz(L0[1]) + gamma * nz(L1[1])
L2 = 0.0
L2 := -gamma * L1 + nz(L1[1]) + gamma * nz(L2[1])
L3 = 0.0
L3 := -gamma * L2 + nz(L2[1]) + gamma * nz(L3[1])
cu = (L0 > L1 ? L0 - L1 : 0) + (L1 > L2 ? L1 - L2 : 0) + (L2 > L3 ? L2 - L3 : 0)
cd = (L0 < L1 ? L1 - L0 : 0) + (L1 < L2 ? L2 - L1 : 0) + (L2 < L3 ? L3 - L2 : 0)
temp = cu + cd == 0 ? -1 : cu + cd
LaRSI = temp == -1 ? 0 : cu / temp
LaRSI := LaRSI * 100
bull_LaRSI = LaRSI > 80
bear_LaRSI = LaRSI < 20
// --------------------------------------- ADX ------------------------
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing", group = group_adx)
dilen = input(14, title="DI Length", group = group_adx)
dirmov(len) =>
up = ta.change(high)
down = -ta.change(low)
plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
truerange = ta.rma(ta.tr, len)
plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, len) / truerange)
minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, len) / truerange)
[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
[plus, minus] = dirmov(dilen)
sum = plus + minus
adx = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
sig = adx(dilen, adxlen)
active_adx = sig > 20 //and sig > sig[1]
// ******************************* Profit Target / Stop Loss *********************************************
use_SLPT = input.bool(false, 'Use Fixed SL / PT', group = group_SL)
SL = input.float(50, 'Stop loss in ticks', step = 1, group = group_SL) * syminfo.mintick
PT = input.float(100, "Profit target in ticks", step = 1, group = group_SL) * syminfo.mintick
var L_PT = 0.0
var S_PT = 0.0
var L_SL = 0.0
var S_SL = 0.0
if strategy.position_size > 0
L_SL := L_SL[1]
L_PT := L_PT[1]
else if strategy.position_size < 0
S_SL := S_SL[1]
S_PT := S_PT[1]
else
L_SL := close - SL
L_PT := close + PT
S_SL := close + SL
S_PT := close - PT
entry_line = plot(use_SLPT and strategy.position_size != 0 ? strategy.opentrades.entry_price(0) : na, "Entry Price", color.white, linewidth = 1, style = plot.style_linebr)
L_PT_line = plot(use_SLPT and strategy.position_size > 0 ? L_PT : na, "L PT", color.green, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)
S_PT_line = plot(use_SLPT and strategy.position_size < 0 ? S_PT : na, "S PT", color.green, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)
L_SL_line = plot(use_SLPT and strategy.position_size > 0 ? L_SL : na, "L SL", color.red, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)
S_SL_line = plot(use_SLPT and strategy.position_size < 0 ? S_SL : na, "S SL", color.red, linewidth = 2, style = plot.style_linebr)
fill(L_PT_line, entry_line, color = color.new(color.green,90))
fill(S_PT_line, entry_line, color = color.new(color.green,90))
fill(L_SL_line, entry_line, color = color.new(color.red,90))
fill(S_SL_line, entry_line, color = color.new(color.red,90))
// ---------------------------------- Strategy setup ------------------------------------------------------
L_entry1 = ma_bull and bull_LaRSI and active_adx
S_entry1 = ma_bear and bear_LaRSI and active_adx
L_exit1 = ta.crossunder(ema1, ema2)
S_exit1 = ta.crossover(ema1, ema2)
// Trigger zones
bgcolor(ma_bull ? color.new(color.green ,90) : na)
bgcolor(ma_bear ? color.new(color.red,90) : na)
if L_entry1 and (use_entry_sess ? window : true) and (close_b4_open ? strategy.position_size == 0 : true)
strategy.entry("Long", strategy.long, trade_amount)
if S_entry1 and (use_entry_sess ? window : true) and (close_b4_open ? strategy.position_size == 0 : true)
strategy.entry("Short", strategy.short, trade_amount)
if use_SLPT
strategy.exit("Exit Long", "Long", limit = L_PT, stop = L_SL, comment_profit = "Exit Long, PT hit", comment_loss = "Exit Long, SL hit")
strategy.exit("Exit Short", "Short", limit = S_PT, stop = S_SL, comment_profit = "Exit Short, PT hit", comment_loss = "Exit Short, SL hit")
else
if L_exit1
strategy.close("Long", comment = "Exit Long")
if S_exit1
strategy.close("Short", comment = "Exit Short")
if use_entry_sess and not window and close_eod
strategy.close_all(comment = "EOD close")