Stratégie de suivi de tendance croisée à double moyenne mobile


Date de création: 2024-01-04 15:03:14 Dernière modification: 2024-01-04 15:03:14
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Stratégie de suivi de tendance croisée à double moyenne mobile

Aperçu

Cette stratégie utilise une simple ligne moyenne croisée et un indicateur d’amplitude réelle moyenne pour générer des signaux d’achat et de vente. Elle appartient à la stratégie de suivi de tendance.

Principe de stratégie

  1. Calculer les moyennes mobiles simples à 50 jours SMA1 et SMA2 à 100 jours
  2. Un signal d’achat est émis lorsque SMA1 est traversé par SMA2; un signal de vente est émis lorsque SMA1 est traversé par SMA2
  3. Calcul de l’indicateur ATR à 14 jours
  4. ATR multiplié par le multiplicateur de réglage comme point d’arrêt
  5. Lorsque le signal d’achat est émis, le point d’arrêt est utilisé comme point d’achat avec le prix de clôture moins le point d’arrêt. Lorsque le signal de vente est émis, le point d’achat est utilisé comme point d’arrêt avec le prix de clôture plus le point d’arrêt.

On peut voir que la stratégie repose principalement sur la capacité de discernement des tendances de la ligne de visée, ainsi que sur la capacité de contrôle des risques de l’indicateur ATR. Les principes de base sont simples et clairs, faciles à comprendre et à mettre en œuvre.

Avantages stratégiques

  1. Les principes sont clairs, faciles à mettre en œuvre, adaptés aux débutants
  2. La moyenne permet de déterminer les tendances dominantes et de les suivre efficacement.
  3. L’arrêt des dommages ATR permet de contrôler efficacement les dommages causés par les tremblements de terre individuels
  4. Paramètres facilement ajustables pour s’adapter à différents environnements de marché

Risque stratégique

  1. En cas de tremblement de terre, l’équilibre génère de nombreux faux signaux et il est facile de manquer le point d’inversion.
  2. L’indicateur ATR n’est pas suffisamment sensible aux changements rapides du marché et pourrait entraîner des pertes plus importantes que prévu
  3. Les paramètres de l’indicateur et le multiplicateur d’ATR sont dépendants de l’expérience et peuvent affecter les performances de la stratégie.
  4. La ligne de démarrage est en retard et risque de manquer un tournant.

Les méthodes de contrôle des risques:

  1. Réduction appropriée des cycles de moyenne pour rendre l’indicateur plus sensible
  2. Modifier dynamiquement le nombre de fois ATR pour une plus grande flexibilité de stop loss
  3. Combiné à d’autres indicateurs de filtrage de faux signaux
  4. Opérer sur la base de jugements structurels de grande échelle

Orientation de l’optimisation de la stratégie

  1. Essayez d’autres types de moyennes, comme les moyennes mobiles indicielles, qui peuvent mieux filtrer.
  2. ATR peut être envisagé comme un remplacement par des méthodes d’arrêt dynamiques telles que le canal Keltner
  3. Filtrage des signaux d’indicateurs auxiliaires tels que l’augmentation du trafic
  4. Détermination des points clés de tendance en combinant la théorie des vagues, les points de résistance de soutien, etc.

Résumer

Cette stratégie est une stratégie de suivi de tendance typique. Elle utilise la courbe pour juger de la direction de la tendance, le paramètre ATR pour contrôler les risques, le principe est simple, clair et facile à maîtriser. Cependant, il existe un certain risque de retard et de faux signaux.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("SMA and ATR Strategy", overlay=true)

// Step 1. Define strategy settings
lengthSMA1 = input.int(50, title="50 SMA Length")
lengthSMA2 = input.int(100, title="100 SMA Length")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.int(4, title="ATR Multiplier")

// Step 2. Calculate strategy values
sma1 = ta.sma(close, lengthSMA1)
sma2 = ta.sma(close, lengthSMA2)
atr = ta.atr(atrLength)

// Step 3. Output strategy data
plot(sma1, color=color.blue, title="50 SMA")
plot(sma2, color=color.red, title="100 SMA")

// Step 4. Determine trading conditions
longCondition = ta.crossover(sma1, sma2)
shortCondition = ta.crossunder(sma1, sma2)

longStopLoss = close - (atr * atrMultiplier)
shortStopLoss = close + (atr * atrMultiplier)

// Step 5. Execute trades based on conditions
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Sell", "Buy", stop=longStopLoss)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Buy", "Sell", stop=shortStopLoss)