Le chemin pour devenir un maître du modèle quantitatif en W


Date de création: 2024-01-31 14:49:56 Dernière modification: 2024-01-31 14:49:56
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Le chemin pour devenir un maître du modèle quantitatif en W

Aperçu

Cette stratégie est connue sous le nom de “stratégie d’achat à hauteur de forme W quantifiée”. Cette stratégie utilise une stratégie d’achat à hauteur de forme W combinée à une stratégie d’achat à hauteur d’énergie, en identifiant le moment d’achat de la forme W de prix associée à un volume d’achat élevé à travers des indicateurs quantifiés.

Principe de stratégie

La stratégie est basée principalement sur deux indicateurs permettant de quantifier les signaux de transaction. Le premier est l’indicateur de forme W, qui identifie la forme W des prix par une croisade à plusieurs têtes entre une moyenne mobile simple rapide (de 10 cycles) et une moyenne mobile simple lente (de 30 cycles).

Plus précisément, la stratégie utilise les étapes suivantes pour identifier le moment de la transaction:

  1. Calculer une moyenne mobile simple de 10 cycles par rapport à 30 cycles;
  2. Déterminer si la ligne rapide et la fourche d’or de la ligne lente, combinées une fois avec une fourche d’or et une fois avec une fourche morte, forment une forme W;
  3. Calculer une moyenne mobile simple de 20 cycles d’échanges, avec un volume d’échanges actuel supérieur à 2 fois le volume d’échanges moyen et identifier un volume d’énergie élevé;
  4. La forme W est un signal d’achat lorsqu’elle se produit en même temps qu’une énergie élevée.

Le jugement quantitatif de plusieurs des indicateurs ci-dessus permet d’identifier efficacement les occasions de retournement de prix et de formuler des stratégies de négociation à haut taux de victoire.

Analyse des avantages

Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans la quantification de plusieurs indicateurs, ce qui rend les signaux de négociation plus précis et plus fiables. Les avantages spécifiques sont les suivants:

  1. L’indicateur en forme de W permet de détecter avec précision les inversions de prix et est de meilleure qualité;
  2. La vérification à haute énergie permet d’éviter les faux signaux et d’améliorer la fiabilité des signaux.
  3. La combinaison de plusieurs indicateurs rend la stratégie plus complète, plus horizontale et plus efficace.
  4. Les paramètres peuvent être ajustés en fonction de la taille de l’espace et peuvent être optimisés en fonction des différents environnements de marché.

Dans l’ensemble, la stratégie a réussi à combiner la forme technique avec des indicateurs de volume de transaction, à identifier des opportunités de transactions de haute qualité par des moyens quantitatifs, à être fiable et adaptable, ce qui en fait une stratégie de trading quantitatif plus avancée.

Analyse des risques

Cette stratégie comporte également des risques, principalement en ce qui concerne:

  1. La forme W ne peut pas prédire à 100% le renversement des prix, ce qui présente un certain risque de faux signaux.
  2. La vérification à haute fréquence peut aussi laisser de côté certaines opportunités et ne pas identifier tous les points d’achat.
  3. Les paramètres tels que les cycles des moyennes mobiles doivent être ajustés et optimisés en fonction de l’environnement du marché, sinon ils peuvent affecter la performance de la stratégie.
  4. Aucun indicateur technique ne peut parfaitement prédire le marché, et aucune combinaison d’indicateurs ne peut éviter complètement le risque de pertes.

Nous pouvons améliorer et optimiser nos stratégies en ce qui concerne ces risques en:

  1. Le gouvernement a décidé d’augmenter le nombre de points d’arrêt et de contrôler strictement les pertes individuelles.
  2. Optimiser les paramètres de réglage et d’ajustement des cycles des moyennes mobiles;
  3. L’ajout du modèle Ensemble, associé à plus de critères techniques;
  4. L’ajout d’un module de contrôle du vent permet d’ajuster la position en fonction de l’environnement urbain.

Direction d’optimisation

Il y a encore de la place pour optimiser cette stratégie, notamment dans les domaines suivants:

  1. Optimiser les paramètres: il est possible de trouver la combinaison optimale de paramètres, tels que la moyenne mobile, le multiplicateur d’amplification de la transaction, etc., grâce à un retour de données plus important et à un balayage des paramètres;

  2. Modèle Ensemble: il est possible d’ajouter plus d’indicateurs techniques, de construire des modèles Ensemble, d’intégrer les signaux de transaction de jugement et d’améliorer la stabilité de la stratégie;

  3. Gestion dynamique des positions: un modèle de gestion dynamique des positions peut être créé en fonction d’indicateurs de marché, d’indicateurs d’émotion, etc., afin de réduire les positions dans des environnements à haut risque;

  4. Stratégie d’arrêt des pertes: définir des points d’arrêt raisonnables et contrôler strictement les pertes individuelles;

  5. Vérification de la rétro-évaluation: la rétro-évaluation est effectuée dans un plus grand nombre de contextes de marché, afin de vérifier la robustesse de la stratégie dans différents contextes.

L’optimisation continue de ces aspects devrait permettre d’améliorer encore la stabilité et la rentabilité de la stratégie.

Résumer

La stratégie de la barrière de l’indicateur W est un outil efficace pour la combinaison de la forme technique des prix et des indicateurs de transaction. L’avantage de la stratégie réside dans le fait que le portefeuille d’indicateurs est complet, fiable et adaptable. Cependant, il existe un certain risque de faux signaux.

Code source de la stratégie
/*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=5
strategy("Combined Strategy", overlay=true)

// Input parameters for the W pattern with high volume
wBottomDepth_W = input.int(3, title="W Bottom Depth", minval=1)
volumeMultiplier_W = input.int(2, title="Volume Multiplier", minval=1)

// Calculate moving averages for the W pattern
maShort = ta.sma(close, 10)
maLong = ta.sma(close, 30)

// Find W pattern
wBottom = ta.crossover(maShort, maLong) and ta.crossover(maShort[1], maLong[1])

// Check for high volume
isHighVolume = volume > volumeMultiplier_W * ta.sma(volume, 20)

// Strategy logic for the W pattern with high volume
if (wBottom and isHighVolume)
    strategy.entry("W Pattern Buy", strategy.long)

// Plot shapes to highlight W pattern and high volume
plotshape(series=wBottom and isHighVolume, title="W Bottom with High Volume", color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)

// Strategy logic for the second strategy
longCondition_My = ta.crossover(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
if (longCondition_My)
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)

shortCondition_My = ta.crossunder(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
if (shortCondition_My)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)