Stratégie de suivi de tendance basée sur la moyenne mobile adaptative
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie utilise un système de suivi des tendances basé sur l’indicateur Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA). Ce système permet de suivre rapidement la tendance lorsque la tendance se forme et de filtrer le bruit lors d’un mouvement de choc. En outre, le système intègre également un système de conversion parallèle (PSAR) et un arrêt de suivi des taux de fluctuation réels moyens (ATR Trailing Stop) comme mécanisme de stop, avec une forte capacité de contrôle du risque.
Principe de stratégie
La longueur de l’indicateur KAMA est ajustée en fonction de la dynamique de la volatilité du marché au cours d’une période récente. Lorsque la variation des prix est supérieure au bruit récent, la fenêtre EMA est raccourcie; lorsque la variation des prix est inférieure au bruit récent, la fenêtre EMA est allongée.
Le système détermine principalement la direction de la tendance en fonction du KAMA le plus rapide. Le KAMA 1 fait plus à la hausse et moins à la baisse. Le filtre KAMA est défini pour filtrer les fausses ruptures.
En ce qui concerne le stop loss, le système offre trois options de stop loss: stop loss basé sur le retour Kama, stop loss basé sur le retour PSAR et stop loss mobile ATR. L’investisseur peut choisir individuellement l’une ou l’autre combinaison.
Analyse des avantages
La conception unique de l’indicateur KAMA permet au système de capturer rapidement les tendances émergentes, d’arrêter les transactions en cas de choc, de contrôler efficacement la fréquence des transactions et de réduire les points de glissement inutiles et la perte de frais.
Le système est doté d’un large éventail de mécanismes de prévention des pertes. Les investisseurs peuvent choisir des stratégies de prévention appropriées en fonction de leurs préférences en matière de risque et contrôler les pertes individuelles.
Le système est entièrement basé sur les indicateurs et les lignes de stop-loss, évitant ainsi les erreurs courantes de mise en place de transactions de délocalisation.
La combinaison de paramètres multiples et de conditions offre une grande marge de manœuvre pour la personnalisation du système. L’utilisateur peut optimiser pour différentes variétés et cycles selon les besoins du lieu.
Analyse des risques
Le système ne prend pas en compte les risques systémiques et ne peut pas contrôler efficacement les pertes dans des situations extrêmes.
Les paramètres du système peuvent avoir besoin d’être adaptés à des cycles différents selon les variétés, ce qui peut conduire à des résultats trop radicaux ou trop conservateurs.
Si l’on se fie uniquement à l’indicateur KAMA comme arrêt, on risque d’être pris au piège en cas de tremblement de terre. Cela nécessite une utilisation combinée avec un arrêt mobile PSAR ou ATR pour résoudre le problème.
Direction d’optimisation
Ajouter des indicateurs de filtrage de tendance, tels que l’ADX ou les indicateurs de volatilité implicite, pour éviter de produire de faux signaux pendant les phases de choc et de conversion de tendance.
Optimiser et retester les paramètres pour chaque variété et à des cycles fixes afin d’améliorer la stabilité. Les dimensions d’optimisation comprennent la combinaison des paramètres KAMA, les paramètres de stop-loss, etc.
Essayez des modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) au lieu d’optimisation paramétrique.
Essayez de transférer la stratégie vers d’autres variétés, telles que les monnaies numériques. Cela peut nécessiter une modification des paramètres ou l’ajout d’autres indicateurs auxiliaires.
Résumer
Cette stratégie intègre un jugement de la tendance KAMA et de multiples moyens de stop-loss, permettant de suivre efficacement la direction de la tendance et de contrôler les risques. La particularité de l’indicateur KAMA permet à la stratégie de juger rapidement la direction de la tendance naissante, évitant ainsi les faux-bouts.
/*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"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © BenHampson
// @version=4
// Credit to:
// - ChuckBanger for much of the KAMA code
// - cheatcountry for the KAMA Filter code
// - millerrh for much of the ATR Stop code
// - racer8 for much of the Position Sizing code
// I have combined aspects of their work and built upon it to form a strategy I like.
// The KAMA, with its filter, is used for entry.
// An ATR trailing stop loss, PSAR, and the KAMA can all optionally be used as exits, or you can use a combination of the three.
strategy(title="KAMA Strategy - Kaufman's Adaptive Moving Average", shorttitle="KAMA Strategy", overlay=true)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
// Exits
KAMA1SL = input(title = 'KAMA 1 Stop Loss', type = input.bool, defval = true)
ATRTSL = input(title = 'ATR Trailing Stop Loss', type = input.bool, defval = false)
PSARSL = input(title = 'PSAR Stop Loss', type = input.bool, defval = false)
// KAMA 1 (Fastest)
length1 = input(title="KAMA 1: Length", type=input.integer, defval=14)
fastLength1 = input(title="KAMA 1: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=2)
slowLength1 = input(title="KAMA 1: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=20)
length2 = input(title="KAMA 2: Length 2", type=input.integer, defval=15)
fastLength2 = input(title="KAMA 2: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=3)
slowLength2 = input(title="KAMA 2: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=22)
length3 = input(title="KAMA 3: Length 3", type=input.integer, defval=16)
fastLength3 = input(title="KAMA 3: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=4)
slowLength3 = input(title="KAMA 3: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=24)
length4 = input(title="KAMA 4: Length", type=input.integer, defval=17)
fastLength4 = input(title="KAMA 4: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=5)
slowLength4 = input(title="KAMA 4: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=26)
// KAMA 5 (Medium)
length5 = input(title="KAMA 5: Length", type=input.integer, defval=18)
fastLength5 = input(title="KAMA 5: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=6)
slowLength5 = input(title="KAMA 5: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=28)
length6 = input(title="KAMA 6: Length", type=input.integer, defval=19)
fastLength6 = input(title="KAMA 6: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=7)
slowLength6 = input(title="KAMA 6: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=30)
length7 = input(title="KAMA 7: Length", type=input.integer, defval=20)
fastLength7 = input(title="KAMA 7: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=8)
slowLength7 = input(title="KAMA 7: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=32)
// KAMA 8 (Slowest)
length8 = input(title="KAMA 8: Length", type=input.integer, defval=21)
fastLength8 = input(title="KAMA 8: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=9)
slowLength8 = input(title="KAMA 8: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=34)
// Kaufman's Adaptive Moving Average
getKAMA(src, length1, fastLength1, slowLength1) =>
mom = abs(change(src, length1))
volatility = sum(abs(change(src)), length1)
// Efficiency Ratio
er = volatility != 0 ? mom / volatility : 0
fastAlpha = 2 / (fastLength1 + 1)
slowAlpha = 2 / (slowLength1 + 1)
// KAMA Alpha
sc = pow((er * (fastAlpha - slowAlpha)) + slowAlpha, 2)
kama = 0.0
kama := sc * src + (1 - sc) * nz(kama[1])
kama
kama1 = getKAMA(src, length1, fastLength1, slowLength1)
kama2 = getKAMA(src, length2, fastLength2, slowLength2)
kama3 = getKAMA(src, length3, fastLength3, slowLength3)
kama4 = getKAMA(src, length4, fastLength4, slowLength4)
kama5 = getKAMA(src, length5, fastLength5, slowLength5)
kama6 = getKAMA(src, length6, fastLength6, slowLength6)
kama7 = getKAMA(src, length7, fastLength7, slowLength7)
kama8 = getKAMA(src, length8, fastLength8, slowLength8)
//If the kama1 has increased...
kama1delta = kama1[0] - kama1[1]
kama3delta = kama3[0] - kama3[1]
kama8delta = kama8[0] - kama8[1]
// KAMA Plots
plot(kama1, title="KAMA 1", color=#e91e63, display=display.all, linewidth=2)
plot(kama2, title="KAMA 2", color=color.red, display=display.all)
plot(kama3, title="KAMA 3", color=color.red, display=display.all)
plot(kama4, title="KAMA 4", color=color.orange, display=display.all)
plot(kama5, title="KAMA 5", color=color.orange, display=display.all)
plot(kama6, title="KAMA 6", color=color.yellow, display=display.all)
plot(kama7, title="KAMA 7", color=color.yellow, display=display.all)
plot(kama8, title="KAMA 8", color=color.white, display=display.all)
//========================================= KAMA FILTER ===========================================
// Copyright (c) 2019-present, Franklin Moormann (cheatcountry)
// Moving Average Adaptive Filter [CC] script may be freely distributed under the MIT license.
entryFilter = input(title="KAMA Entry Filter", type=input.float, defval=1, minval=0.01)
exitFilter = input(title="KAMA Exit Filter", type=input.float, defval=0.5, minval=0.01)
entryMAAF = entryFilter * stdev(kama1delta, length1)
exitMAAF = exitFilter * stdev(kama1delta, length1)
srcEma = ema(src, length1)
//========================================= TRAILING ATR STOP ====================================
// The following is an adaptation of Trailing ATR Stops by @millerrh
// He based it on scripts by @garethyeo & @SimpleCryptoLife
// Inputs
atrLookback = input(defval=14,title="Trailing ATR Lookback Period",type=input.integer)
multiplier = input(defval=3,title="Trailing ATR Multiplier",type=input.float, step=0.1, minval=0.5, maxval=4)
trailMode = input(title="Trail Mode", defval="Trailing", options=["Running", "Trailing"])
trigInput = input(title="Trigger Trailing Stop On", defval="Wick", options=["Close","Wick"])
// Calculate ATR
atrValue = atr(atrLookback)
atrMultiplied = atrValue * multiplier
// Plot the price minus the ATR
atrLow = low - atrMultiplied
// Calculate the low trailing ATRs every time. The trailing stop loss never goes down.
// Set them to something to start with
trailAtrLow = atrLow
// If the ATR Low has gone up AND it has gone above the trail, the low trailing ATR should also go up. If the ATR Low has gone up or down, but not below the trail, the ATR trail stays where it is
trailAtrLow := na(trailAtrLow[1]) ? trailAtrLow : atrLow >= trailAtrLow[1] ? atrLow : trailAtrLow[1]
// Trigger stop based on candle close or low
trigSupport = trigInput == "Close" ? close : trigInput == "Wick" ? low : na
// Determine if price is below support
supportHit = trigSupport <= trailAtrLow
// If price is below support, reset the trailing ATR
trailAtrLow := supportHit ? atrLow : trailAtrLow
// Plot Lines
plotLow = ATRTSL ? trailAtrLow : na
plot(plotLow, title="ATR Low", color=color.white, transp=50, style=plot.style_linebr, linewidth=1, display=display.all)
//====================================== PSAR STOP ==========================================
start = input(0.02, "PSAR Start")
increment = input(0.02, "PSAR Increment")
maximum = input(0.2, "PSAR Max Value")
psar = sar(start, increment, maximum)
psarPlot = PSARSL ? psar : na
plot(psarPlot, "Parabolic SAR", style=plot.style_cross, color=#3A6CA8, display=display.all)
//========================================= ENTRY & EXITS =====================================================
// Entry
long = kama1delta > 0 and kama1delta > entryMAAF
strategy.entry("Buy", true, when = long)
// Close
longClose = (PSARSL ? crossunder(close, psar) : na) or (KAMA1SL ? kama1delta < 0 and abs(kama1delta) > exitMAAF : na) or (ATRTSL ? supportHit : na)
strategy.close("Buy", when = longClose, comment = "Sell")