Stratégie de triple super tendance basée sur plusieurs périodes


Date de création: 2023-12-21 16:02:57 Dernière modification: 2023-12-21 16:02:57
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Stratégie de triple super tendance basée sur plusieurs périodes

Aperçu

La stratégie de triple surtrend est une stratégie de suivi de la tendance basée sur des indicateurs de tendance et des moyennes mobiles sur plusieurs périodes de temps. Elle permet d’identifier efficacement la direction de la tendance, d’entrer en temps opportun lorsque la tendance se forme et de sortir en temps opportun lorsque la tendance se retourne, ce qui permet de réaliser des bénéfices. Comparée à une seule stratégie de surtrend, la stratégie de triple surtrend permet de décrire plus précisément la tendance du marché et d’éviter les pertes causées par les faux sauts.

Principe de stratégie

La stratégie utilise simultanément trois indicateurs de tendance supérieure avec des paramètres différents: tendance supérieure 1, tendance supérieure 2 et tendance supérieure 3. Leurs longueurs de cycle varient de long à court, respectivement pour les paramètres d’entrée supertrend1_period, supertrend2_period et supertrend3_period. Les trois indicateurs de tendance supérieure fonctionnent en combinaison avec les moyennes mobiles EMA, la logique est la suivante:

Signaux d’entrée multiples: faire plus lorsque la clôture est supérieure à trois lignes de tendance supérieure et à la moyenne mobile;
Signaux d’entrée à vide: Faites un point de rupture lorsque la clôture est inférieure à trois lignes de tendance supérieure et à la moyenne mobile.

De cette façon, les indicateurs hypertrend de différents cycles peuvent jouer le rôle de vérification mutuelle et éviter de déformer la tendance du marché. Après avoir ajouté une moyenne mobile EMA, vous pouvez filtrer certaines fausses ruptures.

Avantages stratégiques

  1. L’utilisation d’un système de super-trend triple permet de juger plus précisément les tendances et d’éviter les erreurs de fausse rupture.

  2. Les indicateurs de hypertrend avec différents paramètres sont mutuellement vérifiés, ce qui rend la stratégie plus fiable.

  3. L’ajout d’un filtre de moyenne mobile permet d’éviter davantage le bruit des petites périodes.

  4. Les stratégies participatives sont raisonnables, elles permettent de suivre la tendance et de réaliser des bénéfices, mais aussi de se retirer en temps opportun pour maîtriser les risques.

Risques stratégiques et solutions

  1. Les indicateurs de tendance supérieure sont en retard, ce qui peut entraîner un retard dans l’entrée. Les paramètres peuvent être ajustés de manière appropriée ou ajoutés à d’autres indicateurs de précurseur.

  2. Les moyennes mobiles sont également utilisées comme filtres de retard. D’autres indicateurs de lissage peuvent être testés comme des alternatives telles que l’EMA, l’indicateur de dynamique.

  3. Une inversion de tendance peut entraîner une augmentation des pertes. Un point de rupture peut être défini, ou des indicateurs supplémentaires peuvent être ajoutés pour juger d’une éventuelle inversion.

  4. Une mauvaise configuration des paramètres peut également affecter l’efficacité de la stratégie. Un retour d’expérience adéquat est nécessaire pour trouver la meilleure combinaison de paramètres.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

  1. Le test est associé à d’autres indicateurs de jugement de tendance, tels que MACD, DMI, etc., pour vérifier l’exactitude du jugement de tendance.

  2. Essayez d’optimiser automatiquement les paramètres pour que les cycles et les multiplications de super-tendances s’adaptent à différents environnements de marché.

  3. Les conditions de stop-loss et de stop-loss dynamiques permettent à la stratégie d’ajuster automatiquement le ratio de profit/perte en fonction des fluctuations en temps réel.

  4. Optimiser les paramètres des moyennes mobiles ou introduire d’autres indicateurs pour filtrer les faux signaux de rupture.

  5. Testez les stratégies qui fonctionnent sur des périodes plus longues (ligne solaire, périodique, etc.) pour déterminer leur efficacité dans la capture des grandes tendances.

Résumer

La stratégie de super-trend triple utilise simultanément trois groupes de paramètres différents indicateurs de super-trend, mutuellement vérifiés pour déterminer la direction de la tendance, en combinaison avec une moyenne mobile pour filtrer, peut identifier efficacement la tendance, entrer en jeu à temps, éviter les faux-sauts, est une stratégie de suivi de tendance fiable. La stratégie peut être mise à niveau de plusieurs manières, telles que l’optimisation des paramètres, l’amélioration du mécanisme de stop-loss, l’ajout d’autres indicateurs, le contrôle du risque tout en capturant la tendance de la ligne médiane, avec un large espace d’optimisation.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-11-20 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Triple Supertrend Strategy", shorttitle = "TSS", overlay = true, pyramiding = 1) // Added pyramiding = 1

// Define input settings for Supertrend indicators
supertrend1_period = input.int(3, title = "Supertrend 1 Period")
supertrend1_multiplier = input.int(12, title = "Supertrend 1 Multiplier")
supertrend2_period = input.int(2, title = "Supertrend 2 Period")
supertrend2_multiplier = input.int(11, title = "Supertrend 2 Multiplier")
supertrend3_period = input.int(1, title = "Supertrend 3 Period")
supertrend3_multiplier = input.int(10, title = "Supertrend 3 Multiplier")

// EMA settings with user-defined length
ema_length = input.int(100, title = "EMA Length")

// Calculate Supertrend values for all three indicators
[supertrend1_value, _] = ta.supertrend(supertrend1_period, supertrend1_multiplier)
[supertrend2_value, _] = ta.supertrend(supertrend2_period, supertrend2_multiplier)
[supertrend3_value, _] = ta.supertrend(supertrend3_period, supertrend3_multiplier)

// Calculate EMA
ema = ta.ema(close, ema_length)

// Define long entry condition
longCondition = close > ema and close > supertrend1_value and close > supertrend2_value and close > supertrend3_value

// Define short entry condition
shortCondition = close < ema and close < supertrend1_value and close < supertrend2_value and close < supertrend3_value

// Strategy orders
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy Order", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell Order", strategy.short)

// Plot Supertrends and EMA for reference
plot(supertrend1_value, title="Supertrend 1", color=color.green)
plot(supertrend2_value, title="Supertrend 2", color=color.blue)
plot(supertrend3_value, title="Supertrend 3", color=color.red)
plot(ema, title="EMA", color=color.orange)

// Plot strategy entry signals
plotshape(series=longCondition, title="Long Entry Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=shortCondition,title="Short Entry Signal", location=location.abovebar,color=color.red ,style=shape.triangledown,size=size.small)