Stratégie de suivi de tendance Momentum
ChaoZhang
Aperçu
La stratégie de suivi des tendances de momentum est une stratégie d’identification des tendances à l’aide de l’indice de force relative (RSI), de l’indicateur stochastique (Stochastic) et de l’indicateur de dynamique (Momentum). Elle intègre plusieurs signaux d’indicateurs, mesure bien les résultats et convient à la tenue de positions sur les lignes moyennes et longues.
Principe de stratégie
La stratégie commence par calculer les indices RSI, Stochastic et Momentum de 9 cycles de longueur respectivement. Ensuite, les valeurs Stochastic et RSI sont multipliées, puis divisées par Momentum, pour obtenir un indicateur global, KNRP.
Ensuite, une moyenne mobile de longueur de 2 est demandée pour le KNRP, qui génère un signal de transaction lorsqu’il est traversé. C’est-à-dire que lorsque la moyenne est supérieure à la période précédente, il y a plus et moins de temps que la période précédente. Ce signal reflète la tendance à court terme de l’indicateur KNRP.
Analyse des avantages
Le plus grand avantage de cette stratégie est que la conception de l’indicateur est rationnelle et qu’il combine efficacement l’information de plusieurs indicateurs techniques, permettant de déterminer avec précision l’orientation de la tendance. Par rapport à un seul indicateur, il réduit la probabilité de faux signaux et améliore la fiabilité du signal.
De plus, la stratégie est basée sur la moyenne mobile du KNRP, ce qui évite de courir le risque d’une baisse ou d’une hausse, ce qui est conforme à la philosophie du trading de tendance. De plus, les paramètres sont flexibles et l’utilisateur peut les ajuster en fonction de son propre style.
Analyse des risques
Le principal risque de cette stratégie réside dans la combinaison de plusieurs indicateurs. Si la combinaison est incorrecte, il peut y avoir un conflit entre les différents indicateurs. Cela augmente les faux signaux et affecte la performance de la stratégie.
Pour réduire les risques, il est recommandé d’optimiser les paramètres, de tester l’impact des paramètres de différentes longueurs et combinaisons sur les indicateurs stratégiques et les résultats globaux des retours. Il est également nécessaire de prêter attention à l’impact de la stabilité des paramètres sur le marché à long terme.
Direction d’optimisation
Cette stratégie peut être optimisée principalement dans les domaines suivants:
Tester un plus grand nombre de combinaisons d’indicateurs techniques pour trouver des façons plus efficaces de déterminer les tendances
Optimiser les paramètres de l’indicateur pour trouver des valeurs plus adaptées à l’environnement actuel du marché
Ajout d’une logique de stop-loss pour bloquer les bénéfices et réduire les pertes
Tests sur des périodes plus longues, comme les jours ou les périodes, pour évaluer l’efficacité d’une stratégie de ligne moyenne-longue
Ajout d’un module de gestion des positions afin d’ajuster les positions en fonction des conditions du marché
Résumer
La stratégie de suivi de tendance dynamique est une stratégie de tendance plus stable et plus fiable dans l’ensemble. Elle résout les inconvénients d’un indicateur unique susceptible d’être affecté par de faux signaux et juge efficacement les tendances en pondérant plusieurs indicateurs.
/*backtest
start: 2022-12-28 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 27/07/2021
// To calculate the coordinates in which the kink of the line will cross,
//the standard Forex instruments are used - Relative Strenght Index, Stochastic and Momentum.
//It is very easy to optimize them for the existing trading strategy: they all have very
//flexible and easily customizable parameters. Signals to enter the market can be 2 situations:
// Change of color of the indicator line from red to blue. At the same time, it is worth entering into the purchase;
// Change of color of the indicator line from blue to red. In this case, it is worth entering for sale.
//The signals are extremely clear and can be used in practice even by beginners. The indicator
//itself shows when to make deals: the user only has to accompany them and set the values
//of Take Profit and Stop Loss. As a rule, the signal to complete trading is the approach of
//the indicator level to the levels of the maximum or minimum of the previous time period.
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strategy(title="Kwan NRP Backtest", shorttitle="KNRP")
xPrice = open
Length_Momentum = input(9, minval=1)
Length_RSI = input(9, minval=1)
Length_Stoch = input(9, minval = 1)
Length_NRP = input(2, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
var xKNRP = array.new_float(1,na)
xMom = close / close[Length_Momentum] * 100
xRSI = rsi(xPrice, Length_RSI)
xStoch = stoch(xPrice, high, low, 9)
if xMom != 0
val=xStoch*xRSI/xMom
array.push(xKNRP,val)
nz(na)
avr = 0.0
if array.size(xKNRP) > Length_NRP
for i = array.size(xKNRP)-Length_NRP to array.size(xKNRP)-1
avr+= array.get(xKNRP, i)
nz(na)
avr := avr / Length_NRP
clr = avr > avr[1] ? color.blue : color.red
pos = iff(avr > avr[1] , 1,
iff(avr < avr[1], -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1 )
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1 )
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )
plot(avr, color=clr, title="RMI")