Stratégie de trading stochastique et moyenne mobile
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie combine des moyennes mobiles et des indicateurs aléatoires pour réaliser un système de négociation d’actions automatisé. Elle utilise deux moyennes mobiles de différentes longueurs et des indicateurs aléatoires pour capturer les signaux de tendance et de survente, et effectue des opérations de négociation en fonction de la direction de la tendance et des signaux d’indicateur de la zone de survente.
Principe de stratégie
1. La moyenne mobile
Utilisez deux moyennes mobiles: la ligne rapide (ligne de 5 jours) et la ligne lente (ligne de 20 jours). Lorsque la ligne rapide traverse la ligne lente, c’est un signal d’achat et la ligne basse est un signal de vente. Le rôle de la moyenne mobile est de déterminer la tendance et la direction des prix.
2. Indicateur aléatoire
Les paramètres de l’indicateur aléatoire sont les suivants: Cycle de ligne K 14, Cycle de ligne K 3, Cycle de ligne D 3. La ligne K inférieure à 20 est une zone de survente et supérieure à 80 est une zone de survente. L’indicateur aléatoire sert à déterminer si vous êtes dans une zone de survente.
3. Règles de négociation
Conditions d’achat: ligne rapide à travers la ligne lente et la ligne K < 20 ((zone de survente) Conditions de vente: ligne rapide en dessous de la ligne lente et ligne K> 80 (zone de survente)
Si les conditions d’achat sont remplies, il faut acheter plus; si les conditions de vente sont remplies, il faut vendre moins.
4. Réglage de l’arrêt des pertes
Le stop-loss est de 1% pour l’achat et de 1% pour la vente.
Analyse des avantages
Cette stratégie, combinant tendances et indicateurs, permet de capturer efficacement les tendances de la ligne moyenne et longue des prix, tout en utilisant des indicateurs aléatoires pour contrôler le moment des achats et des ventes, évitant ainsi les opérations d’achat et de vente arbitraires sans orientation claire. Les paramètres de la stratégie sont extensibles et peuvent être ajustés en fonction des différentes conditions du marché.
Les risques et les solutions
Si vous rencontrez une situation tendue causée par des informations extraordinaires, cela peut entraîner des pertes plus importantes. Vous pouvez définir des limites de perte pour contrôler les risques.
Si vous rencontrez un marché qui continue à se compiler horizontalement, vous risquez de subir de petites pertes consécutives. Les paramètres de la moyenne mobile peuvent être ajustés de manière appropriée pour réduire les pertes.
Il faut éviter les moments critiques de la bourse, car les cours sont susceptibles de se retourner et de conduire à des transactions erronées.
Direction d’optimisation
Il est possible de tester différentes combinaisons de paramètres pour trouver la combinaison optimale. Par exemple, tester l’effet de combinaisons de moyennes mobiles de différentes longueurs.
Les conditions de filtrage peuvent être combinées avec d’autres outils d’analyse, tels que le volume d’affaires, la volatilité, etc., pour améliorer la rentabilité de la stratégie.
On peut étudier les mécanismes de sélection d’actions, choisir des actions à rendement supérieur ou des indices pondérés, etc., pour réduire le risque des actions individuelles.
Résumer
La stratégie fonctionne bien dans l’ensemble, avec de bons résultats globaux en termes de gains et pertes après la mise en place d’un stop-loss. L’efficacité peut être encore améliorée par l’ajustement des paramètres et l’optimisation de la sélection des pools d’actions.
/*backtest
start: 2024-01-25 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Moving Average and Stochastic Strategy 80% ", overlay=true)
// Moving Average Settings
maShortLength = input(5, title="Short MA Length")
maLongLength = input(20, title="Long MA Length")
// Stochastic Settings
stochLength = input(14, title="Stochastic Length")
smoothK = input(3, title="Stochastic %K")
smoothD = input(3, title="Stochastic %D")
stochOverbought = 80
stochOversold = 20
// Profit Target Settings
profitTarget = input(1, title="Profit Target (%)") // 1% profit target
// Calculate Moving Averages
maShort = sma(close, maShortLength)
maLong = sma(close, maLongLength)
// Calculate Stochastic
k = sma(stoch(close, high, low, stochLength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
// Entry Conditions
longConditionMA = crossover(maShort, maLong) and k < stochOversold
shortConditionMA = crossunder(maShort, maLong) and k > stochOverbought
// Opposite Conditions
oppositeLongConditionMA = crossunder(maShort, maLong) and k < stochOversold
oppositeShortConditionMA = crossover(maShort, maLong) and k > stochOverbought
// Strategy Logic
if (longConditionMA)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Exit Buy", "Buy", profit=close * (50 + profitTarget / 100))
if (shortConditionMA)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Exit Sell", "Sell", profit=close * (20 - profitTarget / 100))
// Opposite Strategy Logic
if (oppositeLongConditionMA)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Exit Sell", "Sell", profit=close * (50 - profitTarget / 100))
if (oppositeShortConditionMA)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Exit Buy", "Buy", profit=close * (20 + profitTarget / 100))
// Plot Moving Averages
plot(maShort, color=color.blue, title="Short MA")
plot(maLong, color=color.red, title="Long MA")
// Plot Stochastic
hline(stochOverbought, "Overbought", color=color.red)
hline(stochOversold, "Oversold", color=color.green)
plot(k, color=color.black, title="Stochastic %K")