Stratégie de trading quantitative basée sur la bande moyenne mobile sur 5 jours et les points d'achat et de vente GBS


Date de création: 2024-02-05 10:50:35 Dernière modification: 2024-02-05 10:50:35
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Stratégie de trading quantitative basée sur la bande moyenne mobile sur 5 jours et les points d’achat et de vente GBS

Aperçu

Cette stratégie utilise conjointement les bandes de moyennes mobiles à 5 jours et les points d’achat et de vente GBS pour identifier la direction de la tendance et émettre des signaux de négociation. Les bandes de moyennes mobiles sont utilisées pour déterminer la direction de la tendance et la résistance aux supports à grande échelle, et les points d’achat et de vente GBS sont utilisés pour rechercher des moments d’entrée précis dans le cas où la direction de la tendance est combinée.

Principe de stratégie

  1. Calculer une moyenne mobile simple des prix élevés et bas sur 5 jours pour obtenir une bande moyenne mobile sur 5 jours
  2. Un revirement de tendance se produit lorsque le prix de clôture franchit la bande des moyennes mobiles
  3. Il est possible d’effectuer plusieurs opérations pour satisfaire les conditions de la position de vente du GBS lorsque la tendance est à la hausse. Il est possible d’effectuer des opérations à la baisse lorsque la tendance est à la baisse.
  4. Mise en place d’un mécanisme d’arrêt des pertes et de retrait des pertes au-delà d’un certain pourcentage

Avantages stratégiques

  1. Les moyennes mobiles sont très précises pour déterminer les grandes tendances.
  2. Les points de vente GBS ont un taux de victoire plus élevé
  3. Les mécanismes de prévention des pertes contrôlent efficacement les risques, les pertes sont limitées

Risques stratégiques et solutions

  1. Il peut y avoir plusieurs fausses percées dans une situation de choc, ce qui entraîne des erreurs de trading.
    • Solution: Laissez la bande de la moyenne mobile suffisamment large pour ne l’utiliser que lorsque la tendance est claire.
  2. Indicateur unique
    • Solution: ajouter la validation d’autres indicateurs, tels que le MACD, le RSI, etc., afin d’éviter de manquer le signal de retour
  3. Risques de ressemblance des données
    • Solution: élargir la plage de temps de réponse, augmenter la comparaison des réponses entre les différentes variétés et paramètres

Orientation de l’optimisation de la stratégie

  1. Augmentation de l’optimisation des paramètres et recherche de la combinaison optimale des paramètres
  2. Ajouter des signaux de vérification à d’autres indicateurs
  3. Développement d’un mécanisme de moyenne mobile adaptatif
  4. Modification de la marge de freinage en fonction des informations du marché
  5. Augmentation des algorithmes d’apprentissage automatique pour une optimisation automatique des stratégies

Résumer

Cette stratégie intègre l’utilisation de bandes de moyennes mobiles et de points d’achat et de vente GBS pour effectuer des opérations de haute certitude dans le but de déterminer la direction d’une tendance claire. Elle permet de filtrer le bruit des marchés en turbulence et d’arrêter en temps opportun après la prise de bénéfices sur la courte ligne moyenne.

Code source de la stratégie 
/*backtest
start: 2024-01-05 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("5MABAND + GBS Buy & Sell Strategy", overlay=true)

// Command 1 - 5MABAND Calculation
length = input(5, title="Number of Candles for Average")
avgHigh = ta.sma(high, length)
avgLow = ta.sma(low, length)

// Plotting 5MABAND Bands
plot(avgHigh, color=color.green, title="5MABAND High Line", linewidth=1)
plot(avgLow, color=color.red, title="5MABAND Low Line", linewidth=1)

// Command 2 - GBS concept Buy Entry
gbsBuyCondition = close > open and high - close < close - open and open - low < close - open and close - open > close[1] - open[1] and close - open > close[2] - open[2] and close - open > close[3] - open[3] and close[1] < avgHigh and close[2] < avgHigh and close[3] < avgHigh and open[1] < avgHigh and open[2] < avgHigh and open[3] < avgHigh

// Command 3 - GBS Concept Sell Entry
gbsSellCondition = open - close > open[1] - close[1] and open - close > open[2] - close[2] and open - close > open[3] - close[3] and open[1] > avgLow and open[2] > avgLow and open[3] > avgLow and open - close > open - low and open - close > high - open

// Command 6 - 5MABAND Exit Trigger
exitTriggerCandle_5MABAND_Buy = low < avgLow
exitTriggerCandle_5MABAND_Sell = high > avgHigh

// Exit Signals for 5MABAND
exitBuySignal_5MABAND = close < avgLow
exitSellSignal_5MABAND = close > avgHigh

// Execute Buy and Sell Orders
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = gbsBuyCondition)
strategy.close("Buy", when = exitBuySignal_5MABAND)

strategy.entry("Sell", strategy.short, when = gbsSellCondition)
strategy.close("Sell", when = exitSellSignal_5MABAND)

// Exit Buy and Sell Orders for 5MABAND
strategy.close("Buy", when = exitTriggerCandle_5MABAND_Buy)
strategy.close("Sell", when = exitTriggerCandle_5MABAND_Sell)
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