Stratégie de suivi de tendance à double confirmation Momentum


Date de création: 2024-01-25 11:57:56 Dernière modification: 2024-01-25 11:57:56
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Stratégie de suivi de tendance à double confirmation Momentum

Aperçu

Cette stratégie combine trois indicateurs techniques: l’indicateur de super-tendance, l’indicateur de dispersion de la moyenne mobile et l’indicateur de la moyenne pondérée par la transaction. Elle vise à identifier les points d’entrée et de sortie potentiels en confirmant la direction de la tendance et en tenant compte de la proximité du prix avec la moyenne pondérée par la transaction.

Principe de stratégie

Conditions d’entrée

Confirmation de tendance: la stratégie utilise les indicateurs de super-tendance et les indicateurs MACD pour confirmer la direction de la tendance. La double confirmation améliore la possibilité d’identifier avec précision les tendances et de filtrer les signaux erronés.

VWAP confirme: la stratégie prend en compte la proximité du prix à la moyenne pondérée par le volume de transactions. Ce niveau dynamique peut servir de support ou de résistance et fournir une base supplémentaire pour les décisions d’entrée.

Conditions de sortie

Le croisement du MACD: lorsque la ligne de l’indicateur MACD et la ligne du signal se croisent vers le bas, le placement en position multiple est effectué; lorsque la ligne de l’indicateur et la ligne du signal se croisent vers le haut, le placement en position négative est effectué.

Gestion des risques

Stop-loss d’adaptation: la stratégie définit une zone de stop-loss qui tolère une petite fluctuation des prix. Cette méthode d’adaptation prend en compte la volatilité du marché et aide à prévenir le déclenchement prématuré d’un stop-loss.

Tracking Stop Loss: La stratégie intègre un mécanisme de tracking stop loss pour verrouiller les bénéfices, ce qui peut potentiellement améliorer la rentabilité lorsque les transactions se déplacent dans la direction prévue.

Analyse des avantages

La confirmation de tendance est une caractéristique unique de cette stratégie. Elle ajoute une couche de filtrage aux signaux entrants, ce qui améliore l’exactitude.

VWAP dynamique: l’intégration de la moyenne pondérée des transactions dans le processus de décision augmente la dynamique de la stratégie. Le VWAP est souvent utilisé par les traders institutionnels, et son introduction peut fournir un aperçu de l’humeur du marché.

Les stratégies d’arrêt de perte adaptatif et de suivi des pertes permettent de gérer plus efficacement les risques et de protéger les bénéfices dans un environnement de marché changeant.

Stop partiel: Il est recommandé d’envisager un stop partiel en cas de croisement inverse du MACD, c’est-à-dire de prendre une approche pratique pour s’assurer que les bénéfices sont maintenus tout en conservant la position.

Analyse des risques

Retour en arrière: Avant d’appliquer n’importe quelle stratégie dans une transaction réelle, il est nécessaire d’effectuer un retour en arrière complet sur les données historiques pour comprendre comment elle se comportera dans diverses conditions de marché.

Gestion des risques: Bien que la stratégie intègre des mécanismes de gestion des risques, il est nécessaire de gérer soigneusement la taille de la position et le risque de l’ensemble du portefeuille.

Conditions du marché: aucune stratégie ne s’applique à toutes les conditions du marché. Il est important d’être flexible, d’ajuster la stratégie ou d’éviter de négocier dans des périodes particulièrement volatiles ou imprévisibles.

Surveillance continue: même si la stratégie comporte des composants d’automatisation, il est nécessaire de surveiller en permanence les transactions et les conditions du marché.

Adaptabilité: le marché change avec le temps. Les traders doivent être prêts à ajuster leur stratégie en fonction des dynamiques du marché.

Direction d’optimisation

Plusieurs périodes: la stratégie peut être appliquée à des périodes plus longues, en profitant de tendances plus longues.

Optimisation des paramètres: vous pouvez tester différentes combinaisons de paramètres, tels que la longueur du cycle ATR, la portée de l’arrêt, etc., pour trouver les meilleurs paramètres.

Arrêt partiel: des règles d’arrêt partiel plus précises peuvent être définies, par exemple, un arrêt partiel à un certain pourcentage de gain.

Optimisation des conditions: il est possible de tester l’ajout ou la suppression de certaines conditions d’entrée ou de sortie pour trouver l’équilibre optimal entre les combinaisons de conditions.

Résumer

Cette stratégie, qui combine avec succès les indicateurs de tendance, de dynamique et de volume de transaction, offre une méthode relativement unique pour confirmer les tendances et identifier les points d’entrée potentiels. Des caractéristiques telles que la double confirmation et l’arrêt dynamique des pertes lui confèrent un certain avantage. Cependant, toute stratégie nécessite un suivi, une optimisation et une surveillance minutieux pour être efficace à long terme.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-12-25 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Trend Confirmation Strategy", overlay=true)

// Supertrend Indicator
atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)
[supertrend, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)

// MACD Indicator
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
macd_src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
macd_sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type",  defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
macd_sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])

fast_ma = macd_sma_source == "SMA" ? ta.sma(macd_src, fast_length) : ta.ema(macd_src, fast_length)
slow_ma = macd_sma_source == "SMA" ? ta.sma(macd_src, slow_length) : ta.ema(macd_src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = macd_sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)

// VWAP Indicator
vwap_hideonDWM = input(false, title="Hide VWAP on 1D or Above")
vwap_src = input(title="VWAP Source", defval=hlc3)

vwap_value = ta.vwap(vwap_src)
vwap_value_long = vwap_value
vwap_value_short = vwap_value

// Entry Criteria
confirm_up_trend = direction > 0 and macd > signal
confirm_down_trend = direction < 0 and macd < signal

// VWAP Confirmation
price_above_vwap = close > vwap_value_long
price_below_vwap = close < vwap_value_short

// Stop Loss and Take Profit
stop_loss_range = input(2, title="Stop Loss Range")
trail_offset = input(0.5, title="Trailing Stop Offset")

stop_loss_long = close - stop_loss_range
stop_loss_short = close + stop_loss_range

// Strategy Entry
if not (vwap_hideonDWM and timeframe.isdwm)
    if confirm_up_trend and price_above_vwap
        strategy.entry("Buy", strategy.long)
    if confirm_down_trend and price_below_vwap
        strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Strategy Exit
if macd < signal and macd[1] >= signal[1]
    strategy.close("Buy", comment="MACD Crossover")

if macd > signal and macd[1] <= signal[1]
    strategy.close("Sell", comment="MACD Crossover")

// Plot Supertrend and VWAP
plot(supertrend, color=direction > 0 ? color.green : color.red, title="Supertrend")
plot(vwap_value_long, color=color.blue, title="VWAP Long")
plot(vwap_value_short, color=color.orange, title="VWAP Short")

// Plot MACD Histogram
hist = macd - signal
hist_color = hist >= 0 ? color.green : color.red
plot(hist, style=plot.style_histogram, color=hist_color, title="MACD Histogram")