Stratégie de tendance de la moyenne mobile KP


Date de création: 2024-01-03 12:18:29 Dernière modification: 2024-01-03 12:18:29
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Stratégie de tendance de la moyenne mobile KP

Aperçu

La stratégie de tendance des moyennes mobiles KP est une stratégie de suivi des tendances de la combinaison des indicateurs de l’analyse technique. La stratégie utilise principalement l’indicateur de la moyenne pour identifier la direction de la tendance des prix, en utilisant des signaux de croisement de la même ligne pour juger du timing d’entrée. La stratégie peut être mise en œuvre sur la plate-forme TradingView et obtenir de meilleures performances en optimisant les paramètres.

Principe de stratégie

Les stratégies de KP utilisent principalement trois catégories d’indicateurs:

  1. Moyenne: EMA rapide et SMA lente. L’EMA est plus sensible aux variations de prix et la SMA est plus stable.

  2. Diagramme de Hickenlooper: un diagramme de Hickenlooper particulier, avec des caractéristiques de tendance plus claires. Source de données de prix utilisée dans la stratégie pour tracer la ligne de parité EMA.

  3. Option de transformation logarithmique: une transformation logarithmique optionnelle des données de prix est utilisée pour faciliter l’observation des variations en pourcentage des prix.

La logique de négociation est la suivante: les EMA rapides font plus lorsqu’elles dépassent les SMA lentes; les EMA baissières font plus lorsqu’elles dépassent les SMA lentes. Cette stratégie est typique de la stratégie de suivi de la tendance.

Analyse des avantages

  1. Les paramètres sont réglables pour s’adapter à différentes variétés et périodes de négociation
  2. Les indicateurs visualisés sont combinés pour former une stratégie de trading de tendance claire et facile à lire
  3. Ajout d’options de conversion logarithmique pour des variétés plus volatiles
  4. La carte de Hickenlooper est un meilleur indicateur de la tendance
  5. Le contrôle intégré des risques du mécanisme de stop-loss

Analyse des risques

  1. Le risque d’un renversement de tendance, et la nécessité d’un arrêt des pertes
  2. Optimiser les paramètres avec précaution pour éviter une suradaptation
  3. Le choix du type de transaction et du moment de la transaction influe sur la performance de la stratégie
  4. Un retour complet est nécessaire pour assurer la stabilité des paramètres.

Direction d’optimisation

  1. Ajout d’un module d’optimisation des paramètres d’adaptation
  2. Intégrer plus d’indicateurs pour filtrer les faux signaux
  3. Ajout d’un module de trading algorithmique pour automatiser les commandes
  4. Les points clés pour juger en utilisant l’apprentissage automatique
  5. Optimiser les stratégies de stop-loss pour un suivi dynamique des stop-loss

Résumer

La stratégie de tendance de la moyenne mobile KP intègre plusieurs indicateurs techniques pour déterminer la direction de la tendance, la configuration des paramètres est flexible et l’effet de visualisation est excellent. La stratégie peut être utilisée comme stratégie de suivi de la tendance de base, après ajustement approprié et optimisé, pour la négociation en bourse.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2022-12-27 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("KP 15min Strategy", shorttitle="KP15", overlay=false)

res = input("D",title="Heikin Ashi Candle Time Frame")
hshift = input(0, title="Heikin Ashi Candle Time Frame Shift")
res1 = input("W",title="Heikin Ashi EMA Time Frame")
mhshift = input(0, title="Heikin Ashi EMA Time Frame Shift")
fama = input(10, title="Heikin Ashi EMA Period")
test = input(0, title="Heikin Ashi EMA Shift")
sloma = input(100, title="Slow EMA Period")
slomas = input(0, title="Slow EMA Shift")
logtransform = input(false, title="Log Transform")
stoploss = input(true, title="Stop Loss")
showplots = input(true, title="Show Plots")

ha_t = request.security(syminfo.tickerid, res, expression=hlc3)
ha_close = request.security(syminfo.tickerid, res, expression=logtransform ? math.log(close[hshift]) : close[hshift])
mha_close = request.security(syminfo.tickerid, res1, expression=logtransform ? math.log(close[mhshift]) : close[mhshift])

fma = ta.ema(mha_close[test], fama)
sma = ta.ema(ha_close[slomas], sloma)

plot(showplots ? (logtransform ? math.exp(fma) : fma) : na, title="MA", color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(showplots ? (logtransform ? math.exp(sma) : sma) : na, title="SMA", color=color.new(color.orange, 0), linewidth=2, style=plot.style_line)

golong = ta.crossover(fma, sma)
exitLong = ta.crossunder(fma, sma)

if (golong)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (exitLong)
    strategy.close("Buy")