
La stratégie de canal de régression linéaire est une stratégie de négociation en ligne courte basée sur l’analyse de la régression linéaire et des indicateurs de la ligne de parité. Cette stratégie combine le canal de régression linéaire et la moyenne mobile de Hull pour identifier la direction de la tendance et trouver des points d’entrée moins risqués.
La stratégie de la voie de régression linéaire est basée sur deux indicateurs principaux:
Le canal de régression linéaire est la gamme de canaux calculée par l’analyse de régression linéaire. La stratégie définit une ligne de régression linéaire de 55 jours de longueur, représentant la tendance à long terme des prix. La limite supérieure du canal est également calculée, représentant les zones de prix plus chaudes.
Hull Moving Average: Indicateur de suivi de tendance similaire à la moyenne mobile, dont la durée est de 400 jours, utilisé pour déterminer le mouvement et la direction des prix globaux.
La logique de l’opération est la suivante:
Faire plus lorsque le prix est en dessous de la ligne supérieure de la chaîne et en dessous de la moyenne mobile de 400 jours de Hull; faire un arrêt de la position de placement lorsque le prix revient à la ligne supérieure de la ligne de retour linéaire.
Cela permet d’acheter des points bas pendant la période de consolidation et de couvrir les bénéfices lorsque le prix revient dans la voie de la hausse.
Cette stratégie présente les avantages suivants:
Les canaux de régression linéaire permettent de juger plus précisément de la chaleur des prix et de la direction de la tendance à long terme, évitant ainsi une entrée aveugle dans une situation de choc.
Les moyennes mobiles de Hull filtrent le bruit du marché à court terme pour rendre les moments d’entrée plus clairs.
La fréquence des opérations stratégiques est faible et le risque de retrait est faible.
Les bénéfices sont clairs, et généralement, on peut en tirer un bon profit sur une courte ou moyenne ligne.
La stratégie de la voie de régression linéaire comporte aussi des risques:
Dans un marché haussier, les canaux de régression linéaire peuvent se niveler ou diminuer légèrement, ce qui entraîne des opportunités d’achat manquées. Les paramètres peuvent être optimisés en les ajustant de manière appropriée.
Lorsqu’un événement soudain entraîne une modification importante, le seuil de perte peut être franchi et entraîner une perte plus importante. Le seuil de perte peut être réglé pour contrôler les pertes individuelles.
Si la régression est trop basse, vous ne pourrez peut-être pas profiter d’un plafond. Vous pouvez ajuster le paramètre de la ligne moyenne de la coque ou définir une ligne de stop-loss.
La fréquence des transactions peut être trop faible. Le cycle de retour linéaire peut être raccourci de manière appropriée pour augmenter la fréquence des transactions.
Les stratégies de canal de régression linéaire peuvent être optimisées dans les domaines suivants:
Ajustez dynamiquement les paramètres du canal de régression linéaire pour le rapprocher de la fluctuation des prix réels.
Optimisation des paramètres de la ligne moyenne de Hull pour mieux déterminer les points de retournement de tendance.
Le suivi des points de perte dans le canal permet de contrôler efficacement le risque de perte individuelle.
Il est également important d’augmenter les indices de volatilité afin d’éviter de prendre des positions dans des conditions de forte volatilité.
Le nombre de transactions a été évalué en fonction du volume des transactions.
La stratégie de canal de régression linéaire est une stratégie de suivi de tendance plus robuste dans l’ensemble. Elle permet d’éviter le bruit du marché et de se diriger dans la bonne direction au début de la tendance.
/*backtest
start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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//@version=4
strategy("Linear Channel", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, currency='USD')
startP = timestamp(input(2017, "Start Year"), input(12, "Month"), input(17, "Day"), 0, 0)
end = timestamp(input(9999, "End Year"), 1, 1, 0, 0)
_testPeriod() => true
//linreg
length = input(55)
linreg = linreg(close, length, 0)
plot(linreg, color=color.white)
//calc band
Value = input(-2)
sub = (Value/100)+1
Band2 = linreg*sub
plot(Band2, color=color.red)
//HMA as a filter
HMA = input(400, minval=1)
plot(hma(close, HMA), color=color.purple)
long_condition = close < Band2 and hma(close, HMA) < close and _testPeriod()
strategy.entry('BUY', strategy.long, when=long_condition)
short_condition = close > linreg
strategy.close('BUY', when=short_condition)