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Stratégie de renversement de la moyenne mobile double

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 15 décembre 2023 16:38:33
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Résumé

Il s'agit d'une stratégie de trading à court terme qui utilise des moyennes mobiles doubles pour déterminer les renversements du marché. Il juge la tendance haussière ou baissière actuelle en examinant la relation de clôture des trois barres de bougies précédentes. Lorsqu'un renversement de tendance est détecté, des positions longues ou courtes appropriées sont prises. Pendant ce temps, la stratégie utilise également une moyenne mobile simple pour filtrer les signaux courts et réduire le risque de trading.

Principe de stratégie

L'indicateur de jugement principal de cette stratégie est la relation de prix de clôture des trois barres de chandeliers précédentes. Si les trois barres précédentes sont toutes des bougies noires, on juge que le courant est en tendance à la baisse; si les trois barres précédentes sont toutes des bougies blanches, on juge que le courant est en tendance à la hausse.

La logique de jugement spécifique pour aller long est: si les trois barres de chandeliers précédentes sont toutes des bougies noires, et la dernière barre de chandelier est une grande bougie noire, alors allez long.

La logique de jugement spécifique pour aller court est: si les trois barres de chandeliers précédentes sont toutes des bougies blanches, et la dernière barre de chandelier est une grande bougie blanche, et le prix est inférieur à la moyenne mobile simple, alors allez court.

La longueur de la moyenne mobile et la magnitude pour juger des grandes bougies blanches et noires sont définies par l'utilisateur.

Les avantages de la stratégie

  1. Utilisez des modèles de chandeliers pour déterminer les points d'inversion du marché, éviter de vous poursuivre dans la tendance et réduire les pertes.

  2. Combinez la moyenne mobile pour filtrer les signaux et évitez d'aller court prématurément pendant le rallye cible.

  3. La logique de la stratégie est simple et claire, facile à comprendre et à modifier.

  4. Les paramètres personnalisables conviennent à différentes variétés et cycles de temps.

  5. Dans certaines conditions, il est avantageux de saisir rapidement les opportunités d'ajustement à court terme.

Risques liés à la stratégie

  1. Le marché peut avoir trois grandes bougies noires ou blanches consécutives formant un faux renversement, causant des pertes si des positions sont prises.

  2. Si vous n'y arrivez pas, vous serez probablement poursuivi par la tendance.

  3. Les paramètres doivent être testés et optimisés à plusieurs reprises.

  4. Il est facile d'être pris au piège lorsque le marché plus large fluctue considérablement.

Optimisation de la stratégie

  1. Utilisez des indicateurs plus complexes combinés à des modèles de chandeliers pour déterminer l'inversion, tels que BOLL, MACD, etc. pour améliorer la précision du jugement.

  2. Ajouter des indicateurs de volume ou de volatilité combinés à des modèles de chandeliers pour éviter les pénuries de volume.

  3. Ajoutez une logique de stop-loss, définissez un point fixe ou un stop-loss de suivi.

  4. Optimisez les paramètres pour trouver la meilleure combinaison de paramètres.

  5. Testez plus de variétés et de données de cycle pour trouver l'environnement d'application optimal.

Résumé

En général, cette stratégie est une stratégie à court terme relativement universelle qui capture les revers de marché à court terme en utilisant des indicateurs simples. Ses avantages sont faciles à comprendre, la logique claire et de bons résultats grâce à une certaine optimisation.

/*backtest
start: 2023-12-07 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 5m
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/
// © stormis
// Based on strategy by hackertrader (original idea by QuantpT)

//@version=5
strategy(title="Mean reversion", shorttitle="MeanRev", precision=16 , overlay=true)

moveLimit = input(70)
maLength = input(200)

ma = ta.sma(close, maLength)

downBar = open > close
isThreeDown = downBar and downBar[1] and downBar[2]
isThreeUp = not downBar and not downBar[1] and not downBar[2]
isBigMoveDown = ((open - close) / (0.001 + high - low)) > moveLimit / 100.0
isBigMoveUp = ((close - open) / (0.001 + high - low)) > moveLimit / 100.0

isLongBuy = isThreeDown and isBigMoveDown
isLongExit = close > high[1]

isShortBuy = isThreeUp and isBigMoveUp
isShortExit = close < low[1]

strategy.entry("Entry Long", strategy.long, when=isLongBuy)
strategy.close("Entry Long", when=isLongExit)

strategy.entry("Entry Short", strategy.short, when=close < ma and isShortBuy)
strategy.close("Entry Short", when=isShortExit)

plot(ma, color=color.gray)
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