
La stratégie de fusion multi-indicateurs est une stratégie de trading composée d’une analyse des quatre principaux indicateurs: les moyennes mobiles croisées, les indicateurs de force relative, les indicateurs de chemin des marchandises et les indices de fluctuation des moyennes mobiles aléatoires. Cette stratégie permet de déterminer plus précisément les points de vente et d’achat du marché en déterminant les signaux d’indicateurs de tendance sur différentes périodes de temps.
La stratégie est basée sur quatre critères principaux:
MACD: Calcule la différence entre les moyennes mobiles rapides et les moyennes mobiles lentes pour déterminer la tendance et la dynamique du mouvement des prix.
RSI: Calcule l’ampleur de la baisse du cours d’une action sur une période donnée. Si le RSI est supérieur à 70, il s’agit d’un surachat.
CCI: mesure de la dynamique des prix en calculant le pourcentage de leur écart par rapport à leur moyenne mobile. La stratégie utilise 100 et 100 comme critère d’achat et de vente.
StochRSI: une combinaison d’indicateurs indiciels aléatoires et d’indicateurs RSI. La ligne K et la ligne D sont des signaux d’achat avec une croix d’or et de vente avec une croix de mort.
La stratégie génère des signaux d’achat et de vente réels lorsque les quatre indicateurs ci-dessus sont remplis simultanément.
Le plus grand avantage de cette stratégie d’intégration multi-indicateurs est la possibilité de combiner plusieurs dimensions du marché pour déterminer le point d’achat et de vente. Plus précisément, il y a principalement les avantages suivants:
Il est possible de filtrer les fausses signaux et d’éviter les chutes de chasse à haute altitude. Il est peu probable que l’indicateur émette des signaux en même temps, ce qui permet de filtrer certains faux signaux.
La capacité à saisir les principales tendances du marché. Les différents indicateurs permettent de juger le marché sous différents angles et de juger les tendances du marché de manière plus globale.
Il est possible d’optimiser les paramètres de la stratégie en ajustant les paramètres de chaque indicateur.
Le poids peut être ajusté en fonction du marché. Le poids de l’indicateur de tendance peut être augmenté dans le marché haussier et le poids de l’indicateur de rétrogradation dans le marché baissier.
La stratégie présente principalement les risques suivants:
Le risque d’erreur d’indicateur. La stratégie peut entraîner des transactions erronées lorsque plusieurs indicateurs émettent des signaux erronés simultanément.
Risque de fortes fluctuations des cours des actions. Lorsque le marché est en train de fluctuer de manière anormale, plusieurs indicateurs peuvent émettre simultanément de faux signaux.
Le risque d’achat d’un signal retardé. Lorsqu’il est évalué sur plusieurs indicateurs, il y a un certain retard dans l’achat d’un signal.
Les paramètres d’optimisation des combinaisons d’indicateurs sont plus complexes et une mauvaise optimisation peut avoir des effets négatifs.
La réponse consiste principalement à ajuster les paramètres de l’indicateur, à mettre en place des arrêts de perte et à réduire le montant des investissements individuels pour contrôler les risques.
Cette stratégie peut être optimisée dans les dimensions suivantes:
Testez plus de combinaisons d’indicateurs pour trouver le meilleur portefeuille d’indicateurs. D’autres indicateurs tels que KD, BOLL peuvent être testés.
Optimiser les paramètres de chaque indicateur pour optimiser l’efficacité de la stratégie globale. Optimiser automatiquement les méthodes telles que l’apprentissage automatique.
Pour les différentes actions et industries, définissez des combinaisons de paramètres différentes.
Ajout d’un mécanisme d’arrêt de perte dans la stratégie. Arrêt automatique lorsque le prix franchit le support.
Renouveler le pool d’actions en sélectionnant les actions les plus performantes de la branche. L’ajustement du pool d’actions peut améliorer le rendement global.
Cette stratégie intègre les quatre indicateurs classiques MACD, RSI, CCI et StochRSI. En jugeant les signaux sur plusieurs dimensions temporelles, elle établit des critères stricts d’achat et de vente, permettant d’identifier efficacement les points de vente et de vente sur le marché. Cette stratégie peut améliorer efficacement la probabilité de profit et réduire la probabilité d’arrêt.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("MACD RSI CCI StochRSI Strategy", shorttitle="MRCSS", overlay=true)
// MACD göstergesi
fastLength = input(12, title="Fast Length")
slowLength = input(26, title="Slow Length")
signalLength = input(9, title="Signal Length")
[macdLine, signalLine, _] = macd(close, fastLength, slowLength, signalLength)
// RSI göstergesi
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
rsiLevel = input(70, title="RSI Overbought Level")
rsiValue = rsi(close, rsiLength)
// CCI göstergesi
cciLength = input(8, title="CCI Length")
cciLevel = input(100, title="CCI Overbought Level")
cciValue = cci(close, cciLength)
// Stochastic Oscillator göstergesi
stochLength = input(14, title="Stoch Length")
stochK = input(3, title="Stoch K")
stochD = input(3, title="Stoch D")
stochValue = stoch(close, high, low, stochLength)
stochDValue = sma(stochValue, stochD)
// Alış ve Satış Sinyalleri
buySignal = crossover(macdLine, signalLine) and rsiValue < rsiLevel and cciValue < cciLevel and stochValue > stochDValue
sellSignal = crossunder(macdLine, signalLine) and rsiValue > (100 - rsiLevel) and cciValue > (100 - cciLevel) and stochValue < stochDValue
// Ticaret stratejisi uygula
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buySignal)
strategy.close("Buy", when = sellSignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellSignal)
strategy.close("Sell", when = buySignal)
// Göstergeleri çiz
hline(rsiLevel, "RSI Overbought", color=color.red)
hline(100 - rsiLevel, "RSI Oversold", color=color.green)
hline(cciLevel, "CCI Overbought", color=color.red)
hline(100 - cciLevel, "CCI Oversold", color=color.green)
// Grafik üzerinde sinyal okları çiz
plotshape(series=buySignal, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)
plotshape(series=sellSignal, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.small)