Stratégie de suivi de tendance avec cassures de prix des moyennes mobiles
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie est basée sur la croisement des prix avec les moyennes mobiles pour générer des signaux d’achat et de vente. Elle fournit plusieurs types de moyennes mobiles ainsi qu’un paramètre de tolérance pour filtrer les fausses ruptures. La stratégie est conçue pour capturer les points de basculement de la tendance des prix et permettre le suivi de la tendance.
Principe de stratégie
La stratégie est basée sur le prix de clôture et calcule des moyennes mobiles de longueur N. Les types de moyennes mobiles typiques sont les moyennes mobiles simples (SMA), les moyennes mobiles indexées (EMA), les moyennes mobiles pondérées (WMA), etc. Ensuite, un niveau de tolérance, par exemple 5%, est défini et calculé.
Avantages stratégiques
- La fonctionnalité de suivi des tendances des moyennes mobiles permet de suivre efficacement les mouvements des prix.
- Offre plusieurs types de moyennes mobiles qui peuvent être combinées de manière flexible
- Les paramètres de la marge peuvent filtrer les fausses ruptures et éviter les transactions inutiles
- Il ne peut être utilisé que pour le suivi des tendances baissières.
Risque stratégique
- Les moyennes mobiles sont retardées et risquent de manquer un point de basculement
- Ne s’applique pas dans un environnement de marché où les fluctuations de prix sont compensées
- Un paramètre d’écart de tolérance incorrect peut filtrer une partie du signal valide
- Le risque est plus élevé et il faut être prudent.
Direction d’optimisation
- Optimiser les paramètres de type et de longueur des moyennes mobiles
- Tester différents paramètres de tolérance
- Combinaison avec d’autres indicateurs pour filtrer le signal
- Stratégies de gestion des positions supplémentaires
Résumer
Cette stratégie est une stratégie de suivi de tendance typique. Elle utilise la relation entre les prix et les moyennes mobiles pour juger des tendances et offre une certaine flexibilité. Grâce à l’optimisation des paramètres et au filtrage approprié des signaux, elle peut devenir une stratégie quantitative efficace.
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-25 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/
// © RafaelPiccolo
//@version=4
strategy("Price X MA Cross", overlay=true)
typ = input("HMA", "MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "VWMA", "RMA", "TEMA"])
len = input(100, minval=1, title="Length")
src = input(close, "Source", type=input.source)
tol = input(0, minval=0, title="Tolerance (%)", type=input.float)
shortOnly = input(false, "Short only")
tema(src, len)=>
ema1 = ema(src, len)
ema2 = ema(ema1, len)
ema3 = ema(ema2, len)
return = 3 * (ema1 - ema2) + ema3
getMAPoint(type, len, src)=>
return = type == "SMA" ? sma(src, len) : type == "EMA" ? ema(src, len) : type == "WMA" ? wma(src, len) : type == "HMA" ? hma(src, len) : type == "VWMA" ? vwma(src, len) : type == "RMA" ? rma(src, len) : tema(src, len)
ma = getMAPoint(typ, len, src)
upperTol = ma * (1 + tol/100)
lowerTol = ma * (1 - tol/100)
longCondition = crossover(close, upperTol)
shortCondition = crossunder(close, lowerTol)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (longCondition)
if (shortOnly)
strategy.close("Short")
else
strategy.entry("Long", strategy.long)
plot(ma, "Moving Average", close > ma ? color.green : color.red, linewidth = 2)
t1 = plot(tol > 0 ? upperTol : na, transp = 70)
t2 = plot(tol > 0 ? lowerTol : na, transp = 70)
fill(t1, t2, color = tol > 0 ? color.blue : na)