
Cette stratégie consiste à déterminer la direction d’une tendance en combinant deux facteurs, l’indicateur de concentration des moyennes mobiles (MACD) et l’indicateur de force relative aléatoire (Stoch RSI), en faisant plus lorsque la tendance est à la hausse et en faisant moins lorsque la tendance est à la baisse. Elle appartient au type de stratégie de suivi de tendance.
Cette stratégie utilise les indices MACD et Stoch RSI pour déterminer la direction des tendances du marché.
L’indicateur MACD est composé des lignes rapides ((ema rapides) et lentes ((ema lentes) et de leur différentiel, qui reflètent l’agrégation et la séparation des moyennes à court et à long terme. Il est utilisé comme signal d’achat lorsque la ligne rapide traverse la ligne lente et comme signal de vente lorsque la ligne rapide traverse la ligne lente.
L’indicateur Stoch RSI combine les avantages de l’indicateur RSI et de l’indicateur Stoch pour montrer le phénomène de survente et de survente du marché. Le Stoch RSI est un signal d’achat lorsqu’il est supérieur à la ligne de signal du Stoch RSI et un signal de vente lorsqu’il est inférieur à la ligne de signal.
Cette stratégie utilise le MACD et le Stoch RSI pour déterminer la direction de la tendance du marché sur les lignes journalière et quatre heures. Lorsque deux indicateurs sur la ligne journalière et quatre heures émettent simultanément un signal de vente, faites plus; lorsque deux indicateurs émettent simultanément un signal de vente, faites moins. Cela permet de filtrer efficacement les faux signaux et d’améliorer la fiabilité du signal.
La combinaison de deux facteurs permettant de déterminer les tendances du marché permet de filtrer efficacement les faux signaux et d’améliorer la précision des signaux.
Vérifier les signaux sur les axes horaires (jour et 4 heures) afin d’éviter les arbitrages
Suivez la tendance et évitez les marchés instables
La stratégie est claire, simple et facile à comprendre et à mettre en œuvre.
Ajuster les paramètres du MACD et du RSI de Stoch pour optimiser les points d’achat et de vente
Augmentation de la stratégie de stop loss mobile et verrouillage des bénéfices
Ajout d’un module de gestion des fonds pour contrôler les positions individuelles
Plus de facteurs de jugement pour une plus grande précision
Paramètres d’optimisation dynamique utilisant une méthode d’apprentissage automatique
Cette stratégie utilise un modèle à deux facteurs pour déterminer la direction de la tendance, combinée à des signaux de vérification de l’axe de temps élevé et bas. C’est une stratégie de suivi de tendance plus stable et plus fiable.
/*backtest
start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title='[RS]Khizon (UGAZ) Strategy V0', shorttitle='K', overlay=false, pyramiding=0, initial_capital=100000, currency=currency.USD)
// || Inputs:
macd_src = input(title='MACD Source:', defval=close)
macd_fast = input(title='MACD Fast Length:', defval=12)
macd_slow = input(title='MACD Slow Length:', defval=26)
macd_signal_smooth = input(title='MACD Signal Smoothing:', defval=9)
srsi_src = input(title='SRSI Source:', defval=close)
srsi_rsi_length = input(title='SRSI RSI Length:', defval=14)
srsi_stoch_length = input(title='SRSI Stoch Length:', defval=14)
srsi_smooth = input(title='SRSI Smoothing:', defval=3)
srsi_signal_smooth = input(title='SRSI Signal Smoothing:', defval=3)
// || Strategy Inputs:
trade_size = input(title='Trade Size in USD:', type=float, defval=1)
buy_trade = input(title='Perform buy trading?', type=bool, defval=true)
sel_trade = input(title='Perform sell trading?', type=bool, defval=true)
// || MACD(close, 12, 26, 9): ||---------------------------------------------||
f_macd_trigger(_src, _fast, _slow, _signal_smooth)=>
_macd = ema(_src, _fast) - ema(_src, _slow)
_signal = sma(_macd, _signal_smooth)
_return_trigger = _macd >= _signal ? true : false
// || Stoch RSI(close, 14, 14, 3, 3) ||-----------------------------------------||
f_srsi_trigger(_src, _rsi_length, _stoch_length, _smooth, _signal_smooth)=>
_rsi = rsi(_src, _rsi_length)
_stoch = sma(stoch(_rsi, _rsi, _rsi, _stoch_length), _smooth)
_signal = sma(_stoch, _signal_smooth)
_return_trigger = _stoch >= _signal ? true : false
// ||-----------------------------------------------------------------------------||
// ||-----------------------------------------------------------------------------||
// || Check Directional Bias from daily timeframe:
daily_trigger = security('NGAS', 'D', f_macd_trigger(macd_src, macd_fast, macd_slow, macd_signal_smooth) and f_srsi_trigger(srsi_src, srsi_rsi_length, srsi_stoch_length, srsi_smooth, srsi_signal_smooth))
h4_trigger = security('NGAS', '240', f_macd_trigger(macd_src, macd_fast, macd_slow, macd_signal_smooth) and f_srsi_trigger(srsi_src, srsi_rsi_length, srsi_stoch_length, srsi_smooth, srsi_signal_smooth))
plot(title='D1T', series=daily_trigger?0:na, style=circles, color=blue, linewidth=4, transp=65)
plot(title='H4T', series=h4_trigger?0:na, style=circles, color=navy, linewidth=2, transp=0)
sel_open = sel_trade and not daily_trigger and not h4_trigger
buy_open = buy_trade and daily_trigger and h4_trigger
sel_close = not buy_trade and daily_trigger and h4_trigger
buy_close = not sel_trade and not daily_trigger and not h4_trigger
strategy.entry('sel', long=false, qty=trade_size, comment='sel', when=sel_open)
strategy.close('sel', when=sel_close)
strategy.entry('buy', long=true, qty=trade_size, comment='buy', when=buy_open)
strategy.close('buy', when=buy_close)