Stratégie de divergence basée sur la moyenne mobile


Date de création: 2024-01-24 11:43:41 Dernière modification: 2024-01-24 11:43:41
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Stratégie de divergence basée sur la moyenne mobile

Aperçu

La stratégie utilise le calcul de la moyenne mobile et de ses pivots pour trouver des écarts entre le prix et la moyenne mobile, comme signal d’achat et de vente. Elle peut être appliquée à n’importe quel indicateur d’oscillation pour trouver des écarts. C’est un outil précieux qui peut être utilisé pour les retraits et les transactions en direct.

Principe de stratégie

  1. La longueur calculée est la moyenne mobile de Len (MA)
  2. Détection des points bas de l’axe central de MA (PL) et des points hauts de l’axe central (PH)
  3. Déterminer s’il existe une divergence positive: prix bas de l’innovation sans MA bas de l’innovation ou prix bas sans innovation avec MA bas de l’innovation
  4. Déterminer s’il existe un déviation inverse: prix à hauteur d’innovation et MA à hauteur d’innovation ou prix à hauteur d’innovation et MA à hauteur d’innovation
  5. Acheter et vendre selon les circonstances

Analyse des avantages

  1. Détecte automatiquement les écarts entre le prix et la MA pour éviter les erreurs de jugement manuelles
  2. Peut être appliqué à n’importe quel indicateur d’oscillation, très extensible
  3. Peut être utilisé pour tester la rentabilité des stratégies de validation
  4. Paramètres configurables pour régler la sensibilité et éviter les signaux erronés
  5. Les types de déviation sont nombreux et les jugements sont précis et complets.

Analyse des risques

  1. Si l’indicateur d’oscillation est mal réglé, il peut générer de nombreux signaux erronés.
  2. Un manque de signal peut se produire si le signal est éloigné d’un point central efficace avant qu’il ne se produise.
  3. Ajustement approprié des paramètres pour équilibrer la sensibilité et le filtrage des signaux erronés
  4. Plus efficace en combinaison avec d’autres facteurs, moins fiable en utilisant seul

Direction d’optimisation

  1. Optimiser les paramètres des moyennes mobiles pour trouver la meilleure combinaison de paramètres
  2. Combinaison avec d’autres indicateurs tels que l’indicateur des prix et des quantités pour éviter les faux signaux
  3. L’ajout de modèles d’apprentissage automatique détourne la confiance
  4. Augmentation des mécanismes de gestion des risques et contrôle des pertes individuelles

Résumer

Cette stratégie permet d’automatiser les jugements et d’éviter les erreurs subjectives en détectant l’écart entre les prix et les moyennes mobiles comme signal de négociation. Elle peut être largement appliquée à n’importe quel indicateur d’oscillation et possède une forte extensibilité.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-12-24 00:00:00
end: 2024-01-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © tista 
//https://www.tradingview.com/u/tista/#published-scripts

//@version=4

strategy(title="MA Divergences", format=format.price)

//* Backtesting Period Selector | Component *//
//* https://www.tradingview.com/script/eCC1cvxQ-Backtesting-Period-Selector-Component *//
//* https://www.tradingview.com/u/pbergden/ *//
//* Modifications made *//
testStartYear = input(2021, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)

testStopYear = input(999999, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(9, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(26, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)

testPeriod() => true
/////////////// END - Backtesting Period Selector | Component ///////////////
len = input(title="MA Period", minval=1, defval=14)
src = input(title="MA Source", defval=close)
lbR = input(title="Pivot Lookback Right", defval=5)
lbL = input(title="Pivot Lookback Left", defval=5)
rangeUpper = input(title="Max of Lookback Range", defval=600)
rangeLower = input(title="Min of Lookback Range", defval=2)
plotBull = input(title="Plot Bullish", defval=true)
plotHiddenBull = input(title="Plot Hidden Bullish", defval=true)
plotBear = input(title="Plot Bearish", defval=true)
plotHiddenBear = input(title="Plot Hidden Bearish", defval=true)

bearColor = color.red
bullColor = color.green
hiddenBullColor = color.green
hiddenBearColor = color.red
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)

osc = wma(src, len)

plot(osc, title="MA", linewidth=2, color=color.yellow)

plFound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
phFound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true

_inRange(cond) =>
    bars = barssince(cond == true)
    rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

alertcondition(osc[1] > 100.0 and osc[2] < 100.0, title="MA value crosses over 100.0", message="Check charts for a MA cross over 100.0")
alertcondition(osc[1] < 100.0 and osc[2] > 100.0, title="MA value crosses under 100.0", message="Check charts for a MA cross under 100.0")
alertcondition(osc[1] > -100. and osc[2] < -100.0, title="MA value crosses over -100.0", message="Check charts for a MA cross over -100.0")
alertcondition(osc[1] < -100.0 and osc[2] > -100.0, title="MA value crosses under -100.0", message="Check charts for a MA cross under -100.0")

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish

// Osc: Higher Low
oscHL = osc[lbR] > valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Lower Low
priceLL = low[lbR] < valuewhen(plFound, low[lbR], 1)

bullCond = plotBull and priceLL and oscHL and plFound

plot(
	 plFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bullish",
	 linewidth=2,
	 color=(bullCond ? bullColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 bullCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bullish Label",
	 text=" Bull ",
	 style=shape.labelup,
	 location=location.absolute,
	 color=bullColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

alertcondition(bullCond, title="Regular bullish divergence in MA found", message="Check charts for a regular bullish divergence found with MA")

//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bullish

// Osc: Lower Low
oscLL = osc[lbR] < valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Higher Low
priceHL = low[lbR] > valuewhen(plFound, low[lbR], 1)

hiddenBullCond = plotHiddenBull and priceHL and oscLL and plFound

plot(
	 plFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bullish",
	 linewidth=2,
	 color=(hiddenBullCond ? hiddenBullColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 hiddenBullCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bullish Label",
	 text=" H Bull ",
	 style=shape.labelup,
	 location=location.absolute,
	 color=bullColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

alertcondition(hiddenBullCond, title="Hidden bullish divergence in MA found", message="Check charts for a hidden bullish divergence found with MA")

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish

// Osc: Lower High
oscLH = osc[lbR] < valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Higher High
priceHH = high[lbR] > valuewhen(phFound, high[lbR], 1)

bearCond = plotBear and priceHH and oscLH and phFound

plot(
	 phFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bearish",
	 linewidth=2,
	 color=(bearCond ? bearColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 bearCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bearish Label",
	 text=" Bear ",
	 style=shape.labeldown,
	 location=location.absolute,
	 color=bearColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

alertcondition(bearCond, title="Regular bearish divergence in MA found", message="Check charts for a regular bearish divergence found with MA")

//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bearish

// Osc: Higher High
oscHH = osc[lbR] > valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Lower High
priceLH = high[lbR] < valuewhen(phFound, high[lbR], 1)

hiddenBearCond = plotHiddenBear and priceLH and oscHH and phFound

plot(
	 phFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bearish",
	 linewidth=2,
	 color=(hiddenBearCond ? hiddenBearColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 hiddenBearCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bearish Label",
	 text=" H Bear ",
	 style=shape.labeldown,
	 location=location.absolute,
	 color=bearColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

// Alerts
//alertcondition(bearCond or hiddenBearCond, title='Bear div', message='Bear div')
//alertcondition(bullCond or hiddenBullCond, title='Bull div', message='Bull div')
//alertcondition(bearCond or bullCond, title='Bull or beal div', message='Bull or bear div') 
//alertcondition(hiddenBearCond or hiddenBullCond, title='Bull or beal div', message='Hidden Bull or bear div') 
//alertcondition(hiddenBearCond or hiddenBullCond or bearCond or bullCond, title='Bull or beal div', message='Any Bull or bear div') 

if testPeriod()
    if bullCond or hiddenBullCond
        strategy.entry("Buy", strategy.long)
    if bearCond or hiddenBearCond
        strategy.entry("Sell", strategy.short)