Stratégie de négociation adaptative basée sur l'indicateur ADX

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-01-17 15h33: 37
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Résumé

Le noyau de cette stratégie est d'utiliser l'indicateur ADX pour juger des tendances du marché, et de combiner la différence entre DI + et DI- pour identifier automatiquement les points de rupture pour le trading adaptatif. Lorsque la différence entre DI + et ADX dépasse le seuil fixé, allez long. Lorsque la différence entre DI- et ADX dépasse le seuil fixé, allez court. Cette stratégie peut identifier automatiquement les points de rupture de tendance sans intervention manuelle, adaptée aux avoirs à moyen et long terme.

Principe de stratégie

Calculer les indicateurs True Range et Directional Movement pour obtenir les indicateurs DI+, DI-, DX et ADX.
Comparez l'amplitude différentielle1 entre DI+ et ADX, et l'amplitude différentielle2 entre DI- et ADX.
Lorsque l'amplitude1 est supérieure au seuil défini (par exemple 10), un signal long est généré. Lorsque l'amplitude2 est supérieure au seuil défini (par exemple 10), un signal court est généré.
Et il faut que l'ADX soit entre DI+ et DI- pour filtrer les mauvais signaux.

Ainsi, lorsque le marché entre dans une tendance, DI+ ou DI- mènera notamment ADX, générant des signaux de trading.

Les avantages de la stratégie

Identifier automatiquement les points de rupture de tendance sans jugement manuel.
Adapter de manière flexible le seuil de différence entre DI et ADX pour s'adapter aux différents environnements du marché.
Filtrer efficacement les signaux erronés en combinant l'indicateur ADX.
Des périodes de détention plus longues, pas besoin de négociation à haute fréquence, utilisation élevée du capital.
Des baisses contrôlables et une croissance stable.

Risques liés à la stratégie

L'indicateur ADX est à la traîne et peut manquer des opportunités de négociation à court terme.
Facile à piéger dans les marchés à plage. Des stratégies de stop loss peuvent être introduites ou des conditions de filtrage ADX peuvent être ajoutées pour réduire la probabilité d'être piégé.
Le risque de perte est plus élevé lorsque la tendance est inversée, et le risque de perte est plus élevé lorsque la tendance est inversée.

Directions d'optimisation

Test sur différents marchés et produits pour trouver la combinaison optimale de paramètres.
Considérez l'incorporation d'autres indicateurs techniques pour améliorer la précision du signal, par exemple MACD, KD, etc.
Ajouter des stratégies de stop loss pour contrôler les retraits et les pertes maximales.
Mettre en place une dimensionnement des positions pour ajuster les positions en fonction des conditions du marché.
Optimiser les critères d'entrée et de sortie afin de réduire les risques commerciaux.

Conclusion

Cette stratégie intègre les atouts des indicateurs ADX et DI pour juger efficacement des tendances et mettre en œuvre un trading adaptatif. Aucun trading fréquent n'est nécessaire, adapté aux avoirs à moyen et long terme. Il existe également certains risques. Des indicateurs techniques auxiliaires et des techniques de gestion des risques doivent être incorporés pour améliorer la stabilité de la stratégie. L'idée de stratégie est fiable et logiquement claire, mérite une recherche et une application approfondies.

/*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"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © MAURYA_ALGO_TRADER

//@version=5
strategy("Monthly Performance by Dr. Maurya", overlay=true, default_qty_value = 15, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.1)


len = input(14)
th = input(20)

TrueRange = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1]))), math.abs(low - nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high - nz(high[1]) > nz(low[1]) - low ? math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1]) - low, 0) : 0

SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - nz(SmoothedTrueRange[1]) / len + TrueRange

SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) / len + DirectionalMovementPlus

SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) / len + DirectionalMovementMinus

DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = math.abs(DIPlus - DIMinus) / (DIPlus + DIMinus) * 100
ADX = ta.sma(DX, len)


//diff_1 = math.abs(DIPlus - DIMinus)
diff_2 = math.abs(DIPlus-ADX)
diff_3 = math.abs(DIMinus - ADX)

long_diff = input(10, "Long Difference")
short_diff = input(10, "Short Difference")

buy_condition = diff_2 >=long_diff and diff_3 >=long_diff and (ADX < DIPlus and ADX > DIMinus)
sell_condition = diff_2 >=short_diff and diff_3 >=short_diff and (ADX > DIPlus and ADX < DIMinus)


if buy_condition
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long, comment = "Long")
if sell_condition
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Short")



// Copy below code to end of the desired strategy script
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//                                 monthly pnl performance  by Dr. Maurya @MAURYA_ALGO_TRADER                        //
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Monthly Performance ?', group='Monthly Performance')

dash_loc_mp = input("Bottom Right","Location"  ,options=["Top Right","Bottom Right","Top Left","Bottom Left", "Middle Right","Bottom Center"]  ,group='Monthly Performance', inline = "performance")

text_size_mp = input('Small',"Size"  ,options=["Tiny","Small","Normal","Large"]  ,group='Monthly Performance', inline = "performance")

bg_c = input.color( color.rgb(7, 226, 242, 38), "Background Color", group='Monthly Performance')

text_head_color = input.color( color.rgb(0,0,0), "Month/Year Heading Color", group='Monthly Performance')

tab_month_c = input.color( color.white, "Month PnL Data Color", group='Monthly Performance')

tab_year_c = input.color( color.rgb(0,0,0), "Year PnL Data Color", group='Monthly Performance')

border_c = input.color( color.white, "Table Border Color", group='Monthly Performance')



var table_position_mp = dash_loc_mp == 'Top Left' ? position.top_left :
  dash_loc_mp == 'Bottom Left' ? position.bottom_left :
  dash_loc_mp == 'Middle Right' ? position.middle_right :
  dash_loc_mp == 'Bottom Center' ? position.bottom_center :
  dash_loc_mp == 'Top Right' ? position.top_right : position.bottom_right
  
var table_text_size_mp = text_size_mp == 'Tiny' ? size.tiny :
  text_size_mp == 'Small' ? size.small :
  text_size_mp == 'Normal' ? size.normal : size.large

/////////////////
strategy.initial_capital =50000

/////////////////////////////////////////////

// var bool new_month = na
new_month = ta.change(month) //> 0 ? true : false
newest_month = new_month and strategy.closedtrades >= 1

// profit
only_profit = strategy.netprofit
initial_balance = strategy.initial_capital

// month number
var int month_number = na
month_number := (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0)) //and month(time) > 1 ? (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) - 1) :  12 //1 to 12

//month_year
var int month_time = na
month_time := ta.valuewhen(newest_month, time, 0) - 2419200000 


var int m_counter = 0
if newest_month
    m_counter += 1



// current month values
var bool new_year = na
new_year := ta.change(year)
curr_m_pnl = only_profit - nz(ta.valuewhen(newest_month, only_profit, 0), 0)
curr_m_number = newest_month ? ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) : month(time)
curr_y_pnl = (only_profit - nz(ta.valuewhen(new_year, only_profit, 0),0)) 



var float [] net_profit_array = array.new_float()
var int [] month_array = array.new_int()
var int [] month_time_array = array.new_int()


if newest_month
    array.push(net_profit_array, only_profit)
    array.push(month_array, month_number)
    array.push(month_time_array, month_time)



var float [] y_pnl_array = array.new_float()
var int [] y_number_array = array.new_int()
var int [] y_time_array = array.new_int()

newest_year = ta.change(year) and strategy.closedtrades >= 1
get_yearly_pnl = nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 0) - nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 1), 0), 0)
get_m_year = ta.valuewhen(newest_year, year(time), 1)
get_y_time = ta.valuewhen(newest_year, time, 0)

if newest_year
    array.push(y_pnl_array, get_yearly_pnl)
    array.push(y_number_array, get_m_year)
    array.push(y_time_array, get_y_time)
var float monthly_profit = na
var int column_month_number = na
var int row_month_time = na

 


var testTable = table.new(position = table_position_mp, columns = 14, rows = 40, bgcolor = bg_c, border_color = border_c, border_width = 1)
if barstate.islastconfirmedhistory and show_performance
    table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 0, text = "YEAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 0, text = "JAN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 0, text = "FEB", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 3, row = 0, text = "MAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 4, row = 0, text = "APR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 5, row = 0, text = "MAY", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 6, row = 0, text = "JUN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 7, row = 0, text = "JUL", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 8, row = 0, text = "AUG", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 9, row = 0, text = "SEP", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 10, row = 0, text = "OCT", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 11, row = 0, text = "NOV", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 12, row = 0, text = "DEC", text_color =text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = 0, text = "YEAR P/L", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)

    for i = 0 to (array.size(y_number_array) == 0 ? na : array.size(y_number_array) - 1)
        row_y = year(array.get(y_time_array, i)) - year(array.get(y_time_array, 0)) + 1
        table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = row_y, text = str.tostring(array.get(y_pnl_array , i), "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(array.get(y_pnl_array , i)*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = array.get(y_pnl_array , i) > 0 ? color.green : array.get(y_pnl_array , i) < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
    curr_row_y = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
    table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = curr_row_y, text = str.tostring(curr_y_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_y_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_y_pnl > 0 ? color.green : curr_y_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
    

    for i = 0 to (array.size(net_profit_array) == 0 ? na : array.size(net_profit_array) - 1)
        monthly_profit := i > 0 ? ( array.get(net_profit_array, i) - array.get(net_profit_array, i - 1) ) : array.get(net_profit_array, i) 
        column_month_number := month(array.get(month_time_array, i)) 
        row_month_time :=((year(array.get(month_time_array, i))) - year(array.get(month_time_array, 0)) ) + 1 
        table.cell(table_id = testTable, column = column_month_number, row = row_month_time, text = str.tostring(monthly_profit, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(monthly_profit*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = monthly_profit > 0 ? color.green : monthly_profit < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
        table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =row_month_time, text = str.tostring(year(array.get(month_time_array, i)), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
       
    curr_row_m = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
    table.cell(table_id = testTable, column = curr_m_number, row = curr_row_m, text = str.tostring(curr_m_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_m_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_m_pnl > 0 ? color.green : curr_m_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =curr_row_m, text = str.tostring(year(time), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)

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