
Cette stratégie est une stratégie de suivi de tendance qui détecte les changements dans la dynamique des prix, en entrant en bourse à la rupture de la moyenne, dans le but de capturer la tendance des cours des actions.
La logique de cette stratégie est la suivante:
Il s’agit d’un signal de rupture qui indique que le cours de l’action est en hausse.
Le stop-loss après l’entrée est le prix le plus bas de la ligne K précédente, puis une baisse de 100 points. Le stop-loss est le prix d’entrée multiplié par le stop-stop-loss ratio (par défaut 2). Si le prix continue d’augmenter, un stop-loss de suivi peut être utilisé pour verrouiller plus d’argent.
C’est la logique de base de cette stratégie.
Cette stratégie présente les avantages suivants:
Capturer les tendances des cours des actions, avec un potentiel de profit élevé. Il est particulièrement adapté aux cours des actions en phase de hausse ou de baisse accélérée.
Le filtrage par EMA permet d’éviter de fréquenter les positions pendant une secousse.
Les signaux de rupture sont clairs, il n’y a pas de fausse rupture.
Le risque est maîtrisé. Le stop loss maîtrise les pertes individuelles et assure la sécurité des fonds.
La logique de la stratégie est simple et claire, facile à comprendre et à optimiser.
Cette stratégie comporte aussi des risques:
Il existe un risque de manquer un tournant du marché. Il est nécessaire de surveiller les indicateurs de tendance à un niveau plus large et de contrôler la position globale.
L’utilisation d’une brèche d’entrée peut entraîner le risque d’une fausse brèche. Cela nécessite une analyse du trafic combinée pour vérifier le signal de brèche.
Un mauvais paramètre de stop loss peut entraîner un stop loss trop large ou trop rigide. Cela doit être ajusté en fonction de la volatilité du marché et des préférences de risque personnelles.
Si le stop-loss est trop élevé, il est possible que la baisse des prix ne soit pas entièrement obtenue. Cela nécessite l’utilisation appropriée d’un stop-loss mobile pour verrouiller les bénéfices.
Cette stratégie peut être optimisée de la manière suivante:
Les paramètres d’optimisation, tels que le cycle de MA, la marge d’arrêt, etc., sont configurés pour mieux s’adapter aux différents stocks et aux environnements du marché. Des combinaisons de paramètres peuvent être testées à l’aide d’optimisation par étapes et d’algorithmes génétiques.
Augmentation de la vérification du volume des transactions. Le volume des transactions permet de vérifier l’efficacité des signaux de rupture. Le volume des transactions peut être configuré pour filtrer les signaux d’entrée.
Augmenter le jugement sur les tendances à grande échelle. Assurez-vous de faire des opérations inverses uniquement lorsque les tendances à grande échelle coïncident. Par exemple, ne faites que des stratégies à court terme en baisse.
Il est possible de définir un stop-loss suivi dynamiquement. Une fois que le prix atteint son objectif, la ligne de stop-loss mobile bloque les bénéfices, plutôt que de définir un stop-loss fixe. Cela permet de maximiser les bénéfices de la tendance.
L’ajout d’algorithmes d’apprentissage automatique qui utilisent des réseaux de neurones ou des forêts aléatoires pour juger des signaux d’achat et de vente peut considérablement améliorer la stabilité et le taux de réussite de la stratégie.
Cette stratégie permet de capturer les tendances des cours des actions en détectant les variations de la dynamique des prix, en combinant les méthodes de filtrage EMA et de stop loss. Ce système de rupture simple présente certains avantages et peut être amélioré.
/*backtest
start: 2023-01-29 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Custom Strategy", overlay=true)
len = input.int(9, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
offset = input.int(0, title="Offset", minval=-500, maxval=500)
ema5 = ta.ema(src, len)
// Condition for Buy Entry
buy_condition = close > high[1] and high[1] < ema5
// Set Target and Stop Loss
risk_reward_ratio = input(2.0, title="Risk-Reward Ratio")
target_price = close + (high[1] - low[1]) * risk_reward_ratio
stop_loss_price = low[1] - 100
// Execute Buy Order
if (buy_condition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Exit conditions
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", profit=target_price, loss=stop_loss_price)
// Plotting
plot(ema5, title="EMA", color=color.blue, offset=offset)
plotshape(series=buy_condition, title="Buy Entry Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small, location=location.belowbar)