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Tendance stochastique lente suivant une stratégie

Auteur:ChaoZhang est là., Date: le 28 décembre 2023 à 17h50
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Résumé

Il s'agit d'une stratégie de suivi de tendance basée sur un indicateur stochastique lent. Il utilise une moyenne mobile à longue période K pour lisser le stochastique lent et filtre le bruit du marché pour verrouiller les principales tendances. La stratégie détermine les points d'entrée et de sortie basés sur les niveaux de surachat et de survente du stochastique lent lissé.

La logique de la stratégie

La stratégie calcule d'abord une ligne de lissage SMA de 400 périodes de valeur K, puis calcule une autre ligne SMA de 275 périodes pour lisser davantage la ligne K. Cela rend la ligne K finale très lisse, ne reflétant essentiellement que la direction de tendance principale du marché.

Lorsque la ligne K dépasse le niveau de survente de 23 par le bas, elle va long. Lorsque la ligne K dépasse le niveau de survente de 78,5 par le haut, elle va court. Les signaux de sortie se produisent lorsque la ligne K dépasse à nouveau les niveaux de survente / survente. Ainsi, la stratégie atteint l'effet de suivi de tendance.

Analyse des avantages

Le plus grand avantage de cette stratégie est l'utilisation de la stochastique lente ultra-lissée pour verrouiller les principales tendances du marché, en évitant les interférences sonores.

En outre, par rapport aux stratégies de moyenne mobile courantes, cette stratégie peut capturer les points de basculement de la tendance plus rapidement, avec des fenêtres de profit plus grandes.

Analyse des risques

Le principal risque de cette stratégie est que le marché puisse osciller dans les zones de surachat/survente pendant de longues périodes, provoquant de multiples faux signaux et pertes.

En outre, si la tendance change brusquement avec des mouvements énormes, la ligne K ultra-lissée peut retarder la reconnaissance du signal, provoquant une perte de profit potentielle.

Directions d'optimisation

La stratégie peut être optimisée dans les aspects suivants:

  1. Ajuster les périodes d'assouplissement des valeurs K & D pour trouver la combinaison optimale;
  2. Testez différents éléments de prix tels que le prix de clôture, le prix typique, etc.;
  3. L'établissement doit être en mesure de contrôler le volume de négociation ou la taille de la position, comme le contrôle du stop loss ATR, le contrôle du taux d'utilisation du capital, etc.
  4. Ajouter des indicateurs auxiliaires tels que le MACD pour éviter de faux signaux;
  5. Utilisez l'apprentissage automatique pour optimiser les paramètres.

Conclusion

La stratégie de suivi de la tendance stochastique lente permet de capturer les principales tendances du marché et d'éviter les interférences sonores à haute fréquence grâce à un traitement ultra-lissé.

/*backtest
start: 2023-12-20 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="Slow Stochastic OB/OS Strategy", overlay=false )

smoothK = input(400, step=5) 
price = input(ohlc4)
SMAsmoothK = input(275, step=5)
k = sma(stoch(price, high, low, smoothK), SMAsmoothK)
plot(k, color=white)


smoothD = input(10, step=2)
d = sma(k, smoothD)
plot(d, color=red)


OB = input(78.5, step=0.5)
OS = input(23, step=0.5)
hline(OB, linewidth=1, color=red)
hline(OS,linewidth=1, color=green)
hline(50,linewidth=1, color=gray)


long = crossover(d, OS)
short = crossunder(d, OB)

strategy.entry("Long", strategy.long, when=long) //_signal or long) //or closeshort_signal)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short) //_signal or short) // or closelong_signal)

//If you want to try to play with exits you can activate these!

closelong = crossover(d, OB)
closeshort = crossunder(d, OS)

strategy.close("Long", when=closelong)
strategy.close("Short", when=closeshort)
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