
Une stratégie de rupture de rigidité est une stratégie de rupture basée sur l’indicateur de rigidité des prix. Elle permet de juger de la rigidité des prix en calculant le nombre de fois où le cours de clôture et de clôture a franchi la voie de la hausse au cours d’un certain cycle.
Calcul de la moyenne et de l’écart-type: on calcule d’abord la moyenne mobile simple de n cycles comme référence en haut de la trajectoire, puis on calcule 0,2 fois l’écart-type du prix comme tampon en bas de la trajectoire.
Calcul de la rigidité: calculer le nombre de jours où le cours de clôture est supérieur à celui de la reprise sur une période de m, en divisant par m une valeur de 0-100 et en lissant l’EMA sur une période de n pour obtenir la valeur finale de la rigidité, qui représente la probabilité de rupture de la reprise
Comparer la rigidité à la marge: lorsque l’indicateur de rigidité est franchi, la probabilité de rupture augmente, ce qui génère un signal d’achat; lorsque l’indicateur de rigidité est franchi, la probabilité de rupture diminue, ce qui génère un signal de vente.
Entrée et sortie: acheter lorsque le cours de clôture est en hausse, vendre lorsque la rupture commence à chuter.
Capturer le moment de la rupture: relativel est plus fiable pour déterminer si la tendance est sur le point de se briser ou de se rétracter, ce qui permet d’entrer en jeu plus tôt.
Combiner rupture et reprise: Cette stratégie utilise à la fois rupture et reprise de l’indicateur de rigidité pour capturer les opportunités de survente et de reprise.
Flexibilité des paramètres: l’utilisateur peut ajuster les paramètres de la longueur de la ligne moyenne, des cycles de rigidité, des valeurs de décalage, etc., en fonction du marché, pour s’adapter à différents cycles et caractéristiques du marché.
La mise en œuvre est simple: seule la comparaison des indices de rigidité et des valeurs de seuil est utilisée, il n’y a pas de logique compliquée et la mise en œuvre du code est simple.
Risque de rupture: lorsque la rigidité dépasse le seuil de dépréciation, il n’y a pas de garantie que le prix se relance. Il existe un certain risque de fausse rupture.
Risque de rétrogradation: l’impossibilité de prédire la rétrogradation spécifique et sa localisation au moment de la rétrogradation entraîne un risque de pertes excessives.
Risque d’optimisation des paramètres: les paramètres de référence ne peuvent pas s’adapter parfaitement aux changements du marché et doivent être constamment testés et optimisés en fonction des conditions réelles.
Risque de transaction fréquente: La stratégie de trading à haute fréquence augmente les coûts de transaction et la perte de points de glissement.
Paramètres d’optimisation: vous pouvez tester les paramètres de différents marchés pour trouver la combinaison optimale de paramètres. Par exemple, augmenter la longueur moyenne de la ligne pour réduire la fréquence des transactions.
Ajout de stop loss: définir une logique de stop loss raisonnable pour contrôler les pertes individuelles. Le stop loss peut être configuré en fonction de la position de stop loss.
Combinaison avec d’autres indicateurs: des indicateurs tels que MACD, KD, etc. peuvent être ajoutés pour déterminer le point d’entrée spécifique et réduire la probabilité de fausse percée.
Optimiser les conditions de sortie: déterminer les caractéristiques du renversement de tendance en fonction d’indicateurs de tendance, etc., et définir des conditions de sortie plus précises.
La stratégie de rupture rigide est globalement simple et pratique. Elle permet de déterminer à l’avance les moments de rupture et de reprise possibles du prix, ce qui a une certaine valeur pratique. Mais nous devons également faire attention aux problèmes de fausse rupture et de réajustement de la portée, afin de bloquer des opportunités de négociation plus précises en optimisant les paramètres et en ajoutant d’autres indicateurs techniques.
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start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
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basePeriod: 1m
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//@version=4
// Copyright (c) 2020-present, JMOZ (1337.ltd)
// Copyright (c) 2018-present, Alex Orekhov (everget)
// Stiffness Indicator script may be freely distributed under the MIT license.
strategy("Stiffness Strategy", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_value=0.075)
maLength = input(title="Moving Average Length", minval=1, defval=100)
stiffLength = input(title="Stiffness Length", minval=1, defval=60)
stiffSmooth = input(title="Stiffness Smoothing Length", minval=1, defval=3)
threshold = input(title="Threshold", minval=1, defval=90)
highlightThresholdCrossovers = input(title="Highlight Threshold Crossovers ?", type=input.bool, defval=false)
bound = sma(close, maLength) - 0.2 * stdev(close, maLength)
sumAbove = sum(close > bound ? 1 : 0, stiffLength)
stiffness = ema(sumAbove * 100 / stiffLength, stiffSmooth)
long_cond = crossover(stiffness, threshold)
long_close = stiffness > threshold and falling(stiffness, 1)
short_cond = crossunder(stiffness, threshold) or stiffness < threshold and falling(stiffness, 1)
short_close = stiffness < threshold and rising(stiffness, 1)
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_cond)
strategy.close("Long", when=long_close)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_cond)
strategy.close("Short", when=short_close)
transparent = color.new(color.white, 100)
bgColor = highlightThresholdCrossovers ? stiffness > threshold ? #0ebb23 : color.red : transparent
bgcolor(bgColor, transp=90)
plot(stiffness, title="Stiffness", style=plot.style_histogram, color=#f5c75e, transp=0)
plot(threshold, title="Threshold", color=color.red, transp=0)