I. Aperçu de la stratégie

Le nom de cette stratégie est « Stratégie de trading quantitatif basée sur la comparaison long/short des prix de clôture des bougies et le filtrage par EMA ». Cette stratégie statistique repose sur le comptage du nombre de bougies haussières et baissières constituées par les prix de clôture des bougies sur une période récente donnée, combiné à un filtrage par EMA, afin de déterminer les signaux d'achat (long) ou de vente (short) dans des créneaux horaires de trading définis.

II. Principe de la stratégie

La logique centrale de la stratégie consiste à compter, sur la dernière période lookback, le nombre de bougies dont le cours de clôture est en hausse (upCloseCount) et le nombre de bougies dont le cours de clôture est en baisse (downCloseCount). Si le nombre de clôtures haussières est supérieur, le marché est jugé haussier ; s'il est inférieur, le marché est jugé baissier. Parallèlement, un indicateur EMA est utilisé pour évaluer la tendance des prix et servir de filtre : une position longue n'est envisagée que lorsque le prix est supérieur à l'EMA, et une position courte que lorsque le prix est inférieur à l'EMA. De plus, la stratégie définit des créneaux horaires de trading (session1 et session2) et n'opère que pendant ces périodes.

Les conditions de déclenchement sont les suivantes :

• Signal long : inSession est true (dans le créneau de trading) ET upCloseCount > downCloseCount (plus de clôtures haussières) ET close > ema (cours de clôture supérieur à l'EMA) ET currentSignal n'est pas "long" (aucune position longue actuellement).

• Signal short : inSession est true ET downCloseCount > upCloseCount (plus de clôtures baissières) ET close < ema (cours de clôture inférieur à l'EMA) ET currentSignal n'est pas "short" (aucune position courte actuellement).

III. Analyse des avantages de la stratégie

1. En comparant les clôtures haussières et baissières sur une période historique donnée, la stratégie permet d'évaluer la tendance des prix et le sentiment du marché, avec un certain effet de suivi de tendance.
2. Le filtre par EMA permet d'éviter les faux signaux en période de range (marché hésitant).
3. La restriction à des créneaux horaires spécifiques réduit l'exposition au bruit des marchés en dehors des heures principales.
4. La stratégie trouve un équilibre entre la recherche de tendance et la fréquence de trading.

IV. Analyse des risques de la stratégie

1. Dans un marché latéral (consolidation), la comparaison haussier/baissier des clôtures peut être trompeuse, entraînant des pertes inutiles.
2. Un paramétrage inadapté de l'EMA peut réduire l'efficacité du filtrage.
3. Un mauvais réglage des créneaux horaires peut entraîner la perte de nombreuses opportunités ou des trades erronés.
4. Les gaps de prix causés par des événements imprévus ne peuvent pas être suivis efficacement.

Mesures correctives :

1. Optimiser les paramètres de l'EMA pour trouver le meilleur équilibre.
2. Optimiser les créneaux horaires de trading.
3. Intégrer un stop-loss pour limiter les pertes unitaires.

V. Pistes d'optimisation de la stratégie

1. Optimiser les créneaux horaires de trading pour déterminer les plages les plus favorables.
2. Optimiser les paramètres de l'EMA (période et lissage).
3. Ajouter un mécanisme de stop-loss basé sur l'ATR.
4. Intégrer un module de reconnaissance des événements imprévus pour éviter les risques de gap.
5. Envisager une combinaison avec d'autres indicateurs pour améliorer le filtre d'entrée.
6. Tester la stratégie sur différents instruments pour identifier les écarts de performance et ajuster les paramètres en conséquence.

VI. Conclusion

Cette stratégie statistique identifie des signaux de tendance en comptant le nombre de bougies haussières et baissières sur une période historique donnée, combiné à un filtre par EMA, dans des créneaux horaires prédéfinis. Elle offre un certain effet de suivi de tendance. Cependant, elle comporte un risque de faux signaux qui doit être atténué par l'optimisation des paramètres, l'utilisation de stop-loss, et le filtrage supplémentaire des signaux. Sa performance doit être validée par des backtests.