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Stratégie de prévision de tendance à moyenne mobile double

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-02-02 17h39:54
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Résumé

La stratégie de prédiction de tendance est une stratégie qui essaie de prédire les changements de tendance avant la rupture réelle d'une tendance à une autre.

Principe de stratégie

La stratégie utilise comme base l'indicateur WaveTrend de LazyBear. WaveTrend lui-même est un excellent indicateur de suivi des tendances.

  1. Calculer le prix moyen du HLC
  2. Calcul du prix moyen de l'EMA
  3. Calcul de l'EMA de l'écart de prix absolu
  4. Calcul de l'indicateur ajusté à niveau zéro
  5. Calcul de l'EMA de la tendance
  6. Calculer les moyennes mobiles rapides et lentes

Grâce à un tel traitement, les fluctuations aléatoires des prix peuvent être filtrées et des tendances relativement claires peuvent être identifiées.

Analyse des avantages

La stratégie présente les avantages suivants:

  1. Peut identifier efficacement les tendances des prix
  2. La génération de signaux en temps opportun, peut prédire les renversements de tendance à l'avance
  3. Visualiser clairement les tendances à travers le remplissage de la courbe
  4. Grand espace d'optimisation des paramètres pouvant être ajusté en fonction de différentes variétés et cycles

Analyse des risques

La stratégie comporte également certains risques:

  1. Comme toutes les stratégies d'indicateurs techniques, il existe un risque d'échec en cas de volatilité extrême des prix
  2. Des paramètres mal réglés peuvent provoquer de faux signaux.
  3. Le décalage du signal peut entraîner des pertes

Ces risques peuvent être atténués par des méthodes telles que l'ajustement des paramètres, la combinaison d'autres indicateurs, etc.

Directions d'optimisation

La stratégie peut être optimisée dans les aspects suivants:

  1. Ajustez les paramètres en fonction de plus de variétés et de cycles
  2. Améliorer la stratégie de stop loss pour contrôler le risque de perte
  3. Combiner avec d'autres indicateurs pour améliorer la précision du signal
  4. Augmenter les modèles d'apprentissage automatique pour aider à juger des tendances et à émettre des signaux

Résumé

Dans l'ensemble, la stratégie de prédiction de tendance est une stratégie très prometteuse. Elle peut identifier efficacement les tendances des prix et essayer de prédire les changements de tendance à l'avance. Avec une certaine optimisation et amélioration, la stratégie peut devenir un système de trading quantitatif puissant. Sa logique de trading simple et directe et ses effets visuels clairs en font également une stratégie qui vaut la peine d'être apprise et étudiée.

/*backtest
start: 2023-01-26 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("BreakingDawn [JackTz]", overlay = true)

// WaveTrend [LazyBear]
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

n1 = input(10, "Channel Length")
n2 = input(21, "Average Length")
 
WTfactor = input(4, title=" WTFactor")
averageHlc3 = sum(hlc3, WTfactor) / WTfactor
ap = averageHlc3 
esa = ema(ap, n1)
d = ema(abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ema(ci, n2)
wt1 = tci
wt2 = sma(wt1,4)
wtAvg = wt1-wt2
wtPeriodAvgVal = wtAvg * 45 + averageHlc3
wtPeriodAvg2Val = wtAvg * 25 + averageHlc3

buy = wtAvg[1] < wtAvg and wtAvg < close
sell = wtAvg[1] > wtAvg

fillColor = buy ? color.green : color.red
control = plot(wtPeriodAvgVal, color = fillColor)
signal = plot(wtPeriodAvg2Val, color = fillColor)
fill(signal, control, color = fillColor)

if year > 2016
    strategy.entry("buy", strategy.long, when = buy)
    strategy.close("buy",when = sell)
Plus de

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