Stratégies de moyenne mobile sur 8 et 21 périodes


Date de création: 2024-01-17 17:45:45 Dernière modification: 2024-01-17 17:45:45
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Stratégies de moyenne mobile sur 8 et 21 périodes

Aperçu

Cette stratégie utilise une moyenne mobile à deux vitesses, une moyenne mobile à 8 et une moyenne mobile à 21 cycles. Lorsque la moyenne mobile à court terme est portée sur la moyenne mobile à long terme, faites plus; lorsque la moyenne mobile à court terme est portée sur la moyenne mobile à long terme, faites moins.

La stratégie a également introduit des indices de pente sur les moyennes mobiles pour filtrer les intervalles sans tendance et ne générer des signaux de négociation que lorsque la tendance est plus évidente.

Principe de stratégie

Le cœur de cette stratégie est la croisée des moyennes mobiles à court terme et des moyennes mobiles à long terme. Les moyennes mobiles à court terme permettent de capturer plus rapidement les tendances des changements de prix, tandis que les moyennes mobiles à long terme ont un meilleur effet de filtrage du bruit.

La stratégie a également un seuil d’inclinaison. Un signal de plus est généré uniquement si l’inclinaison est supérieure à la barre positive et un signal de moins est généré uniquement si l’inclinaison est inférieure à la barre négative. Cela permet de filtrer des intervalles sans tendance évidente, ce qui augmente la qualité du signal de négociation.

Plus précisément, la logique de génération de signaux de transaction de cette stratégie est la suivante:

  1. Calculer une moyenne mobile simple de 8 cycles et de 21 cycles
  2. Détection de signaux croisés
  3. Calculer l’inclinaison de la moyenne mobile à 21 cycles, calculée par la fonction de coupe inverse atn
  4. Un signal de multiplication n’est généré que lorsque la pente dépasse la valeur de seuil positive définie
  5. Un signal de vide n’est généré que lorsque la pente est inférieure à la valeur de seuil négatif définie

Analyse des avantages

Cette stratégie présente les avantages suivants:

  1. Les stratégies sont simples, faciles à comprendre et à mettre en œuvre
  2. Introduction d’un indicateur de pente permettant de filtrer les intervalles sans tendance évidente et d’améliorer la qualité du signal
  3. L’utilisation de moyennes mobiles doubles permet de tirer parti de leurs propres avantages et d’améliorer la stabilité
  4. Adaptable à différents types de transactions en fonction des paramètres du marché
  5. La simplicité du programme, facilitant le redéveloppement et l’optimisation

Les risques et les solutions

Cette stratégie comporte aussi des risques:

  1. Il y a des périodes de fortes fluctuations sur le marché, et il est possible que de plus en plus de faux signaux apparaissent.
  2. Le croisement des deux lignes peut générer plus de faux signaux.
  3. Il y a un certain retard dans la capture immédiate d’une inversion de tendance.

Pour ces risques, il est possible d’optimiser les choses de la manière suivante:

  1. Adaptation des paramètres des moyennes mobiles aux caractéristiques du marché
  2. Optimiser les valeurs de décalage et améliorer la robustesse des paramètres
  3. Augmentation des mécanismes de prévention des pertes et maîtrise des pertes individuelles
  4. Filtration combinée à d’autres indicateurs pour améliorer la qualité du signal
  5. Les paramètres sont adaptés pour rendre les stratégies plus robustes.

Direction d’optimisation

La stratégie peut également être optimisée dans les directions suivantes:

  1. Utilisation d’une moyenne mobile adaptative pour ajuster les paramètres en fonction de la volatilité du marché
  2. Augmentation de l’analyse des corrélations entre les transactions afin d’éviter les signaux erronés lors de la comptabilisation
  3. La qualité et la rapidité du signal combinées à l’indicateur de volatilité
  4. Ajout d’algorithmes d’apprentissage automatique pour optimiser automatiquement les paramètres
  5. L’apprentissage en profondeur et l’exploration de modèles de prix non linéaires plus complexes

Résumer

La stratégie de la double moyenne mobile est généralement simple et pratique, elle capture les différentes caractéristiques de la tendance à travers les paramètres de deux cycles de diffs, et les fusionne pour produire un signal de transaction. En même temps, l’introduction de la valeur de la pente de la pente améliore la qualité du signal. La stratégie peut être utilisée comme stratégie de base et étendue, avec beaucoup de place pour l’optimisation et l’expansion.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//written by sixpathssenin
//@version=4
strategy(title="Dual Moving Average",initial_capital=10000,overlay=true)

ma1= sma(close,8)
ma2= sma(close,21)

angleCriteria = input(title="Angle", type=input.integer, defval=7, minval=1, maxval=13)

i_lookback   = input(2,     "Angle Period", input.integer, minval = 1)
i_atrPeriod  = input(10,    "ATR Period",   input.integer, minval = 1)
i_angleLevel = input(6,     "Angle Level",  input.integer, minval = 1)
i_maSource   = input(close, "MA Source",    input.source)

f_angle(_src, _lookback, _atrPeriod) =>
    rad2degree = 180 / 3.141592653589793238462643  //pi 
    ang = rad2degree * atan((_src[0] - _src[_lookback]) / atr(_atrPeriod)/_lookback)
    ang
_angle = f_angle(ma2, i_lookback, i_atrPeriod)

plot(ma1,color=#FF0000)
plot(ma2,color=#00FF00)

crosso=crossover(ma1,ma2) 
crossu=crossunder(ma1,ma2)

_lookback = 15

f_somethingHappened(_cond, _lookback) =>
    bool _crossed = false
    for i = 1 to _lookback
        if _cond[i]
            _crossed := true
    _crossed
    
longcrossed = f_somethingHappened(crosso,_lookback)
shortcrossed = f_somethingHappened(crossu,_lookback)

long = longcrossed and _angle > angleCriteria
short= shortcrossed and _angle < -(angleCriteria)


if(long)
    strategy.entry("Long",strategy.long)
if(short)
    strategy.entry("short",strategy.short)