Stratégie de trading de moyenne mobile suivant la tendance


Date de création: 2024-01-05 13:48:07 Dernière modification: 2024-01-05 13:48:07
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Stratégie de trading de moyenne mobile suivant la tendance

Aperçu

Cette stratégie est une stratégie de négociation basée sur le suivi de la tendance des moyennes mobiles. Elle utilise les moyennes mobiles des prix les plus élevés et les plus bas définis par différents paramètres pour juger de la tendance du marché et, au point de basculement de la tendance, génère le signal de négociation correspondant.

Principe de stratégie

La stratégie utilise des moyennes mobiles simples de prix les plus élevés et les plus bas avec différents paramètres pour juger de la tendance du marché. Plus précisément, elle crée deux groupes de moyennes mobiles:

  1. Système de moyenne mobile à suivi ascendant composé de h1 et l1. h1 est la moyenne mobile simple du prix le plus élevé, représentant la trajectoire ascendante de la tendance du marché; l1 est la trajectoire descendante composée de h1 moins la valeur ATR. Un signal de plus est généré lorsque le prix passe au-dessus de h1; un signal de plus est généré lorsque le prix passe au-dessous de l1.

  2. Système de suivi des moyennes mobiles à la baisse composé de h2 et l2. h2 est la moyenne mobile simple du prix le plus bas, qui représente le bas de la tendance du marché; l2 est le haut composé de h2 plus la valeur ATR. Un signal de rupture est généré lorsque le prix passe en dessous de h2; un signal de placement est généré lorsque le prix passe en haut de l2.

L’utilisation d’un système à deux voies permet de déterminer plus précisément les points de retournement de tendance et de filtrer certaines transactions de bruit. En même temps, les valeurs ATR sont utilisées pour définir des niveaux de stop-loss et de stop-loss et contrôler le rapport risque/bénéfice de chaque transaction.

Analyse des avantages

La stratégie présente les principaux avantages suivants:

  1. L’utilisation de filtres à double voie permet d’identifier plus précisément les virages de tendance.
  2. L’ATR suit dynamiquement les fluctuations de taux et permet de contrôler efficacement les pertes ponctuelles.
  3. La logique de la stratégie est simple, claire, facile à comprendre et adaptée aux débutants.
  4. Les paramètres peuvent être ajustés de manière flexible pour s’adapter à différentes conditions de marché.

Analyse des risques

Cette stratégie comporte aussi des risques:

  1. Les signaux de rupture de deux voies peuvent être retardés et ne peuvent pas être pleinement saisis au début de la tendance.
  2. Les moyennes mobiles qui suivent une courbe ont une faible capacité à identifier les tendances de la courbe.
  3. L’impact des frais de transaction n’est pas pris en compte.

La réponse:

  1. La courte période de la moyenne mobile est appropriée pour rendre le signal plus sensible.
  2. Combinez avec d’autres indicateurs tels que le MACD pour déterminer le type de tendance et évitez les transactions à haute fréquence dans les zones de choc.
  3. Pour réduire la fréquence des transactions, ajustez la taille de vos positions.

Direction d’optimisation

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

  1. Les paramètres sont automatiquement optimisés à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique et adaptés à l’environnement du marché.
  2. Le volume des transactions a été évalué en fonction de l’indicateur de volume des transactions.
  3. Ajout d’une règle de réglage de position afin que la taille de la position soit liée à l’intensité de la tendance
  4. L’optimisation des mécanismes d’arrêt de perte, l’utilisation de l’arrêt de remorque et d’autres moyens.

Résumer

La stratégie est une stratégie de suivi de tendance simple et pratique, dont l’idée principale est d’identifier les revirements de tendance et de limiter les pertes individuelles grâce à un filtrage à double voie et à un arrêt dynamique ATR. Elle a une certaine valeur en temps réel, mais il y a aussi beaucoup de place pour l’optimisation.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-12-05 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("I Like Winners And Love Loosers!", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

highest_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Highest Length")
highest_average = input(10, type=input.integer, minval=1, title="Highest Average Length")

lowest_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Lowest Length")
lowest_average = input(10, type=input.integer, minval=1, title="Lowest Average Length")

atr_length = input(14, type=input.integer, minval=1, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(2, type=input.integer, minval=1, title="ATR Multiplier")
a = atr(atr_length) * atr_multiplier

h1 = sma(highest(high, highest_length), highest_average)
l1 = h1 - a

h2 = sma(lowest(low, lowest_length), lowest_average)
l2 = h2 + a

buy1_signal = crossover(close, h1)
sell1_signal = crossunder(close, l1)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy1_signal)
strategy.close("Buy", when=sell1_signal)

buy2_signal = crossunder(close, h2)
sell2_signal = crossover(close, l2)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=buy2_signal)
strategy.close("Sell", when=sell2_signal)

y1 = plot(h1, title="H1", color=color.green, transp=50, linewidth=2)
y2 = plot(l1, title="L1", color=color.red, transp=50, linewidth=2)
y3 = plot(h2, title="H2", color=color.green, transp=50, linewidth=2)
y4 = plot(l2, title="L2", color=color.red, transp=50, linewidth=2)

fill(y1,y2,color=color.green)
fill(y3,y4,color=color.red)