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Stratégie de canal de régression linéaire

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-01-17 11h41 et 16h
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Résumé

La stratégie de canal de régression linéaire est une stratégie de trading à court terme basée sur l'analyse de régression linéaire et les indicateurs de moyenne mobile.

La logique de la stratégie

La stratégie du canal de régression linéaire repose principalement sur deux indicateurs:

  1. Canal de régression linéaire: la plage de canaux calculée par analyse de régression linéaire. La stratégie définit une ligne de régression linéaire de 55 jours pour représenter la tendance à long terme des prix. En même temps, elle calcule la limite supérieure du canal, représentant la zone de température plus élevée des prix.

  2. Moyenne mobile Hull: Un indicateur de suivi de tendance similaire à une moyenne mobile d'une durée de 400 jours est utilisé pour déterminer la tendance et la direction globales des prix.

La logique de négociation spécifique est la suivante:

Lorsque le prix est en dessous de la limite supérieure du canal et en dessous de la moyenne mobile de 400 jours de Hull, passez long; lorsque le prix remonte au-dessus du point médian de régression linéaire, fermez la position pour prendre des bénéfices.

Cela vous permet d'acheter des bas pendant les consolidations et de retirer un profit lorsque les prix rentrent dans le canal de tendance haussière.

Analyse des avantages

Cette stratégie présente les avantages suivants:

  1. Le canal de régression linéaire peut juger plus précisément de la chaleur des prix et de l'orientation de la tendance à long terme, évitant ainsi les entrées aveugles sur des marchés instables.

  2. La moyenne mobile Hull filtre le bruit de marché à court terme, rendant le calendrier d'entrée plus clair.

  3. La stratégie présente une fréquence d'opérations relativement faible et un risque moindre de retrait de fonds.

  4. Les points de profit sont clairs et des rendements décents peuvent souvent être obtenus dans les tendances à moyen et à court terme.

Analyse des risques

La stratégie du canal de régression linéaire comporte également certains risques:

  1. Dans un marché haussier, le canal de régression linéaire peut s'aplatir ou diminuer légèrement, manquant des opportunités d'achat.

  2. En cas d'inversion majeure causée par un événement inattendu, le stop loss peut être atteint, entraînant une grande perte.

  3. Si le retrait est trop profond et qu'il rompt la ligne Hull MA, il peut ne pas réaliser de profit à la sortie.

  4. Réduire le cycle de régression linéaire pour augmenter la fréquence des transactions.

Optimisation

La stratégie du canal de régression linéaire peut être optimisée dans les aspects suivants:

  1. Ajustez dynamiquement les paramètres du canal de régression linéaire pour le rapprocher des fluctuations réelles des prix.

  2. Optimiser les paramètres MA de Hull pour mieux déterminer les points d'inversion de tendance.

  3. Mettre en place des points de stop-loss à l'intérieur du canal pour contrôler efficacement le risque de perte unique.

  4. Ajouter des indicateurs de volatilité pour éviter d'ouvrir des positions sur des marchés volatiles.

  5. Combiner les indicateurs de volume des transactions pour déterminer les véritables écarts.

Résumé

Dans l'ensemble, la stratégie du canal de régression linéaire est une stratégie relativement robuste de suivi des tendances. Elle évite le bruit du marché et entre dans la bonne direction lorsque les tendances commencent. En optimisant les paramètres et en combinant les indicateurs, les risques de trading peuvent être encore réduits et la rentabilité améliorée.

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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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// © TradingAmmo

//@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)
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