Trois stratégies de dynamique croisée SMA

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-12-25 12:06:36 Je vous en prie.
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Résumé

La stratégie Three SMA Crossover Momentum est une stratégie d'indicateur technique typique qui suit les tendances du marché. Elle combine des moyennes mobiles simples de 16-, 36- et 72 périodes et utilise leurs croisements haussiers et baissiers pour déterminer les tendances du marché, ainsi que la moyenne mobile adaptative Kaufman (KAMA) comme filtre pour prendre des positions longues ou courtes lorsque la direction de la tendance est relativement claire.

La logique de la stratégie

Les indicateurs de base de cette stratégie sont les moyennes mobiles simples de 16-, 36- et 72-périodes. Lorsque la SMA à courte durée traverse la moyenne à plus longue durée vers le haut, cela indique que le marché entre dans une tendance haussière. Lorsque la SMA à courte durée traverse la moyenne à plus longue durée vers le bas, cela indique que le marché entre dans une tendance baissière. Par exemple, lorsque la SMA à 16 périodes traverse la moyenne à 36 périodes et la moyenne à 72 périodes, c'est un signal haussier. Et lorsque la SMA à 16 périodes traverse la moyenne à 36 périodes et la moyenne à 72 périodes, c'est un signal baissier.

La moyenne mobile adaptative de Kaufman (KAMA) sert de filtre pour éviter les signaux erronés lorsque la tendance n'est pas claire.

La stratégie suit les situations de croisement des SMA pour prendre des positions longues ou courtes lorsque la tendance est relativement claire. La condition longue est 16-SMA traversant 36-SMA et 72-SMA avec KAMA linéaire. La condition courte est 16-SMA traversant en dessous de 36-SMA et 72-SMA avec KAMA linéaire.

Analyse des avantages

Les avantages de cette stratégie sont les suivants:

La combinaison de SMA multipériodiques permet de suivre efficacement les tendances du marché à moyen et long terme
L'introduction d'une moyenne mobile adaptative comme filtre peut réduire les signaux erronés lorsque la tendance n'est pas claire
Facile à mettre en œuvre, adapté au trading automatisé ou au trading par programme

Analyse des risques

Cette stratégie comporte également certains risques:

Des signaux inefficaces fréquents peuvent se produire sur les marchés à fourchette en raison de croisements fréquents des SMA.
Aucun stop loss n'est défini, les pertes peuvent s'étendre
Conçu pour des marchés cryptographiques à forte volatilité, peut être moins performant sur des marchés moins volatiles

Les risques pourraient être réduits en ajustant les paramètres de la SMA, en fixant des contraintes de stop loss ou en ne les appliquant qu'aux marchés très volatils.

Directions d'optimisation

La stratégie peut être optimisée de la manière suivante:

Testez différentes combinaisons de paramètres SMA pour trouver l'optimum
Ajout d'indicateurs de volume de négociation ou de volatilité comme conditions de filtrage supplémentaires
Mettre en place des mécanismes d'arrêt des pertes
Combiner d'autres indicateurs pour déterminer le calendrier d'entrée
Optimiser la taille des positions, ajuster les risques par l'ajout et la réduction progressifs des positions

Conclusion

La stratégie Three SMA Crossover Momentum est une stratégie plutôt classique et pratique de suivi des tendances dans l'ensemble. Elle juge efficacement les tendances du marché à moyen et à long terme grâce à des croisements de SMA à plusieurs périodes et filtre un peu de bruit. Elle peut servir d'indicateur de référence pour le trading de position. Mais cette stratégie présente également certaines faiblesses, nécessitant d'autres améliorations et optimisations pour se positionner sur des marchés plus diversifiés.

/*backtest
start: 2023-11-24 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © Wielkieef


//@version=5
strategy(title='Three SMA-crossover strategy [30min] ', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=10000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)

src = close

Length1 = input.int(16, title='  1-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length2 = input.int(36, title='  2-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length3 = input.int(72, title='  3-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)

Long_ma = SMA1 > SMA2 and SMA2 > SMA3
Short_ma = SMA1 < SMA2 and SMA2 < SMA3

LengthMainSMA = input.int(100, title='  Trend SMA ', minval=1)

SMAas = ta.sma(src, LengthMainSMA)

//  Powered Kaufman Adaptive Moving Average by alexgrover (modificated by Wielkieef)
lengthas = input.int(50, title='   KAMA Lenght')
sp = input.bool(true, title='  Self Powered')

er = math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas)
pow = sp ? 1 / er : 2
per = math.pow(math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas), pow)
a = 0.
a := per * src + (1 - per) * nz(a[1], src)
mad4h = 0.
a_f = a / a[1] > .999 and a / a[1] < 1.001

///.

Bar_color = close > SMAas ? color.green : Long_ma ? color.blue : Short_ma ? color.maroon : color.gray

barcolor(color=Bar_color)

long_cond = Long_ma and SMAas < close and not a_f and close > a

short_cond = Short_ma and SMAas > close and not a_f and close < a
  
long_stop = Short_ma and SMAas < close

short_stop = Long_ma and SMAas > close

SMA1plot = plot(SMA1, color=Bar_color, linewidth=2)
SMA2plot = plot(SMA2, color=Bar_color, linewidth=4)
SMA3plot = plot(SMA3, color=Bar_color, linewidth=2)

fill(SMA1plot,SMA3plot,title="RANGE " ,color = color.new(Bar_color, 50))



if  long_cond
    strategy.entry('Long', strategy.long)

if  short_cond
    strategy.entry('Short', strategy.short)

strategy.close_all(when=long_stop or short_stop)



//by wielkieef

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