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Les bandes de Bollinger et la stratégie de vente à découvert RSI

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 15 décembre 2023
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Résumé

La stratégie de vente à découvert est une stratégie de trading à court terme basée sur les bandes de Bollinger et l'indice de force relative (RSI). Elle combine les bandes de Bollinger pour mesurer si le marché est surchauffé et le RSI pour déterminer l'élan du marché, pour identifier les opportunités de vente à découvert.

La logique de la stratégie

La stratégie repose sur deux indicateurs principaux:

  1. Les bandes de Bollinger. Les bandes de Bollinger se composent d'une bande moyenne, d'une bande supérieure et d'une bande inférieure. La bande moyenne est la moyenne mobile de n jours. Les bandes supérieure et inférieure sont n écarts standards au-dessus et en dessous de la bande moyenne. Lorsque le prix rebondit de la bande inférieure à la bande supérieure, le marché est considéré comme surchauffé. Lorsque le prix descend de la bande supérieure à la bande inférieure, le marché s'est refroidi.

  2. RSI. RSI compare le gain et la perte moyens sur une période, pour déterminer la force des tendances haussières et baissières. Lorsque le RSI est supérieur à 70, il indique que le prix est surchauffé. Lorsque le RSI est inférieur à 30, il indique que le prix est survendu.

La logique de négociation spécifique est la suivante:

  1. Lorsque le prix dépasse la bande supérieure de Bollinger et que le RSI est supérieur à 70, il déclenche le signal de surchauffe de Bollinger et le signal de surachat du RSI, ce qui entraîne un rachat.

  2. Lorsque le prix tombe en dessous de la bande inférieure de Bollinger, le marché s'inverse plus froid, la position est donc fermée.

La stratégie définit également un stop loss et un profit:

  1. Le stop loss est fixé au prix d'entrée * (1+1%), c'est-à-dire en résistant à une perte de 1%.

  2. Le bénéfice de prise est fixé au prix d'entrée * (1-7%), c'est-à-dire en prenant un bénéfice de 7% puis en clôturant la position.

Les avantages

La stratégie présente les avantages suivants:

  1. Combine les bandes de Bollinger et le RSI, évitant la probabilité d'un mauvais jugement d'un seul indicateur.

  2. Utilise les bandes de Bollinger et les zones de surachat et de survente du RSI pour déterminer les délais d'entrée et de sortie précis des transactions à court terme.

  3. Il met en place un stop-loss et une prise de profit avant l'entrée pour contrôler les risques.

  4. Une logique simple et claire, facile à comprendre et à mettre en œuvre.

  5. Des bandes de Bollinger flexibles et des paramètres RSI ajustables aux différentes périodes et environnements de marché.

Les risques

Malgré les avantages, la stratégie comporte certains risques à atténuer:

  1. Les bandes de Bollinger et le RSI sont des indicateurs de tendance qui ne conviennent pas aux marchés à fourchette ou sans direction.

  2. Je ne peux pas garantir que le stop loss et le take profit seront toujours parfaitement déclenchés.

  3. Les mouvements extrêmes du marché pourraient entraîner un stop loss et entraîner des pertes supérieures aux attentes.

  4. Il nécessite un réglage constant des paramètres des indicateurs pour s'adapter aux marchés en évolution.

Les méthodes de gestion des risques correspondantes:

  1. Incorporer des indicateurs de référence comme des moyennes mobiles pour déterminer la tendance locale, en évitant les problèmes inutiles.

  2. Diminuer la taille des positions, diversifier les stratégies, pour répartir les risques.

  3. Élargir le pourcentage de stop-loss ou définir des super-stop pour résister aux mouvements extrêmes du marché.

  4. Ajustez continuellement les paramètres en fonction des résultats des tests en direct.

Des possibilités d'optimisation

Plusieurs aspects pourraient être envisagés pour optimiser davantage la stratégie:

  1. Incorporer d'autres indicateurs afin d'éviter des sauts inutiles, par exemple EMA, MACD.

  2. Test des paramètres optimaux pour différents produits et délais, par exemple 15m, 30m, 1h sur les principales crypto-monnaies et actions.

  3. Mettre en œuvre des arrêts dynamiques, en ajustant le niveau d'arrêt en fonction de la volatilité du marché en temps réel, afin de réduire le risque d'arrêt.

  4. Considérez l'optimisation via des algorithmes d'apprentissage automatique pour découvrir automatiquement des paramètres optimaux ou des modèles plus complexes.

Conclusion

La stratégie à court terme identifie d'abord le moment de vente à découvert optimal en mesurant la température et l'élan du marché avec les bandes de Bollinger et le RSI. Elle contrôle ensuite le risque avec un stop loss et un take profit. Son avantage réside dans la simplicité et la facilité de mise en œuvre. Les principaux risques découlent des limitations des indicateurs et des stop runs. Les solutions incluent l'incorporation de plus d'indicateurs, l'ajustement dynamique des paramètres et la possibilité d'arrêts plus larges.

/*backtest
start: 2023-12-07 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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// Works best on 30m, 45m timeframe

//@version=5
strategy("Bollinger Bands and RSI Short Selling",
         overlay=true,
         initial_capital = 1000,
         default_qty_value = 30,
         default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
         commission_type=strategy.commission.percent,
         commission_value=0.1)

//Backtest period
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2021, 12, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0

//Bollinger Bands Indicator
length = input.int(20, minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500)
plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2962FF, offset = offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2962FF, offset = offset)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))


// RSI inputs and calculations
lengthRSI = 14
RSI = ta.rsi(close, lengthRSI)
oversold= input(30)


//Stop Loss and Take Profit for Shorting
Stop_loss= ((input (1))/100)
Take_profit= ((input (7)/100))

shortStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + Stop_loss)
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 - Take_profit)

//Entry and Exit
strategy.entry(id="short", direction=strategy.short, when=ta.crossover(close, upper) and RSI < 70 and timePeriod and notInTrade)

if (ta.crossover(upper, close) and RSI > 70 and timePeriod)
    strategy.exit(id='close', stop = shortTakeProfit, limit = shortStopPrice)
Plus de

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