Stratégie de trading de suivi de tendance multi-indicateurs


Date de création: 2024-01-12 11:25:04 Dernière modification: 2024-01-12 11:25:04
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Stratégie de trading de suivi de tendance multi-indicateurs

Aperçu

La stratégie de trading multi-indicateurs de suivi de la tendance est une stratégie de trading quantitative qui combine simultanément le MACD, les indicateurs aléatoires et les moyennes mobiles SMA. Cette stratégie vise à identifier la direction de la tendance du marché, à entrer en temps opportun dans le marché lorsque la tendance commence à s’établir, puis à utiliser un mélange de signaux de plusieurs indicateurs pour déterminer quand sortir du marché.

Principe de stratégie

La stratégie utilise simultanément trois indicateurs techniques, le MACD, l’indicateur aléatoire et le SMA, pour juger de la direction et de la force d’une tendance du marché. Un signal d’achat est déclenché lorsque le MACD traverse l’axe 0 sur la différence, l’indicateur aléatoire traverse la ligne %K sur la ligne %D et est supérieur à la ligne supérieure, et le SMA traverse la ligne lente. Un signal de vente est identifié lorsque le contraire se produit.

En combinant plusieurs indicateurs, il est possible de filtrer les faux signaux et d’identifier le début et la fin d’une véritable tendance. De plus, il est possible de créer des vérifications entre les différents indicateurs, ce qui réduit la probabilité de transactions erronées.

Analyse des forces stratégiques

Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans l’utilisation d’une combinaison d’indicateurs qui peuvent filtrer efficacement le bruit et localiser le début et la fin d’une tendance réelle. L’identification est beaucoup plus efficace que l’utilisation d’un seul MACD, d’un indicateur aléatoire ou d’un SMA, etc.

En outre, la stratégie est flexible en termes de paramètres, peut être adaptée en fonction des variétés et des cycles, et est très adaptable.

Analyse stratégique des risques

Le principal risque de cette stratégie est que la combinaison de plusieurs indicateurs augmente la fréquence des transactions, ce qui peut entraîner un risque de sur-transaction. De plus, un paramètre mal réglé peut entraîner un risque de transaction erronée.

Pour réduire le risque, il convient de contrôler la fréquence des transactions, de choisir la longueur des cycles et d’optimiser la combinaison de paramètres. Si nécessaire, le stop loss peut être envisagé pour contrôler les pertes individuelles.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

  1. Tester l’efficacité de différents produits et paramètres cycliques
  2. Augmentation du poids des indicateurs et des conditions de filtrage pour réduire les signaux erronés
  3. Combiné avec des arrêts de perte pour contrôler le risque
  4. Optimiser davantage les paramètres de l’indicateur pour améliorer les facteurs de profit

Résumer

La stratégie de suivi de tendance multi-indicateurs améliore la précision des signaux grâce à la vérification d’une combinaison d’indicateurs, permettant d’identifier efficacement le début et la fin d’une tendance. L’optimisation des paramètres et le contrôle des risques sont essentiels au succès de la stratégie.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Rule Number 1 Signals", overlay=true)

//Calculate MACD crossing or not
fastLength = input(8)
slowlength = input(17)
MACDLength = input(9)

MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
macdDelta = MACD - aMACD

//Calculate Stochastic Crossing

stochasticLength = input(14, minval=1)
stochasticOverBought = input(80)
stochasticOverSold = input(20)
emaSignal = input(10)
smoothK = 5
smoothD = 5

k = sma(stoch(close, high, low, stochasticLength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)

//Crossovers and Over /Under
macdCrossOver = crossover(macdDelta, 0)
macdCrossUnder = crossunder(macdDelta, 0)
macdOver = macdDelta > 0
macdUnder = macdDelta < 0

stochasticCrossOver = crossover(k, d)
stochasticCrossUnder = crossunder(k, d)
stochasticOver = k > d
stochasticUnder = k < d

ema = ema(close, emaSignal)
smaCrossOver = crossover(close, ema)
smaCrossUnder = crossunder(close, ema)
smaOver = close > ema
smaUnder = close < ema

if ((macdCrossOver and stochasticOver and smaOver) or (macdOver and stochasticCrossOver and smaOver) or (macdOver and stochasticOver and smaCrossOver))
    strategy.entry("Rule 1 Buy", strategy.long, comment="Rule 1 Buy")
if ((macdCrossUnder and stochasticUnder and smaUnder) or (macdUnder and stochasticCrossUnder and smaUnder) or (macdUnder and stochasticUnder and smaCrossUnder))
    strategy.entry("Rule 1 Sell", strategy.short, comment="Rule 1 Sell")


//Plot the Oversold Study
bgcol = k < stochasticOverSold ? green : k > stochasticOverBought ? red : na
bgcolor(bgcol)