Stratégie de négociation dynamique de moyenne mobile à double exponentiel

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-02-06 09:38:32
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Résumé

Cette stratégie s'appelle Dynamic Dual Exponential Moving Average Trading Strategy. C'est une stratégie de trading quantitative basée sur la moyenne mobile exponentielle double (DEMA). La stratégie calcule le taux de variation de prix des actions, puis effectue un doublement exponentiel sur sa valeur absolue et sa valeur non absolue, afin d'obtenir l'indice de force réelle (TSI).

Principe de stratégie

L'indicateur de base de cette stratégie est l'indice de force réelle (IST).

STI = 100 * (PC1 / PC2)

où PC1 et PC2 sont les moyennes mobiles exponentielles doubles du taux de variation des prix et la valeur absolue du taux de variation des prix, respectivement. La moyenne mobile exponentielle double est calculée en appliquant d'abord une moyenne mobile exponentielle d'une longueur au taux de variation des prix, puis en appliquant une autre moyenne mobile exponentielle plus courte à la moyenne mobile obtenue. Ce doublement peut mieux éliminer le hasard du taux de variation des prix et améliorer la stabilité de l'indicateur TSI.

Après avoir calculé la valeur de la STI, la stratégie calcule également une ligne de signal pour la valeur de la STI. La ligne de signal est définie comme une moyenne mobile exponentielle de la valeur de la STI sur une certaine période. Dans la négociation réelle, la stratégie juge les tendances du marché et génère des signaux de négociation en observant la relation entre la valeur de la STI et sa ligne de signal. Lorsque la valeur de la STI dépasse la ligne de signal, c'est un signal d'achat. Lorsque la valeur de la STI dépasse la ligne de signal, c'est un signal de vente.

Une autre caractéristique de cette stratégie est que la taille des transactions est ajustée de manière dynamique. Le code de stratégie définit un capital initial et un ratio d'exposition au risque comme paramètres d'entrée. Ces deux paramètres se combinent avec le prix actuel de l'action pour calculer dynamiquement le nombre de contrats négociés ou l'exposition au risque. Cela peut mieux contrôler le risque global de l'ensemble de la stratégie.

Analyse des avantages

La stratégie de négociation dynamique de la moyenne mobile double exponentielle présente plusieurs avantages:

  1. Il utilise l'indicateur de la STI qui applique un double lissage exponentiel, ce qui le rend moins sensible au bruit du marché et capable de générer des signaux plus précis.

  2. Il s'appuie sur le principe éprouvé du croisement d'un indicateur et de sa ligne de signal pour générer des signaux de trading.

  3. La stratégie ajuste dynamiquement la taille des positions en fonction du budget de risque.

  4. Il fonctionne sur des délais quotidiens et hebdomadaires, adapté à la fois au swing trading et au trading positionnel.

  5. Il est facile à mettre en œuvre dans les robots et autres systèmes de trading en raison de la logique d'entrée/sortie simple.

  6. Il n'y a pas trop de paramètres à régler, ce qui rend le système facile à optimiser.

Ces avantages combinés en font une stratégie de trading robuste et polyvalente pour les traders d'actions.

Analyse des risques

Bien que la stratégie de négociation de moyenne mobile exponentielle double dynamique présente de nombreux avantages, elle comporte également des risques inhérents comme la plupart des stratégies boursières:

  1. Étant donné que la STI et la ligne de signalisation sont basées sur des données historiques sur les prix, il existe toujours un risque de signaux incorrects, en particulier dans des conditions de marché volatiles.

  2. Des fléchettes peuvent survenir si le marché oscille autour de la ligne zéro de l'indicateur de la STI, ce qui peut entraîner des pertes.

  3. Les mouvements importants d'écart peuvent entraîner la clôture de la stratégie à perte, car elle n'a pas pu sortir à temps.

  4. Si la tendance du marché se maintient, la STI peut inverser prématurément cette tendance, ce qui entraîne des profits manqués.

  5. En raison de l'effet de levier, des pertes supérieures à la limite fixée par les paramètres de risque sont possibles.

Ces risques peuvent toutefois être atténués par des aspects tels que la taille des positions, les stop-loss et d'autres techniques de gestion des risques.

Directions d'optimisation

Certaines idées pour optimiser cette stratégie comprennent:

  1. Test de différentes combinaisons de paramètres de doublement de lissage pour trouver la combinaison qui génère les signaux de trading les plus précis.

  2. L'ajout de filtres basés sur la volatilité, le volume des transactions ou d'autres indicateurs pour réduire les signaux de négociation inutiles.

  3. L'intégration d'une logique de stop loss, par exemple l'arrêt lorsque la valeur TSI dépasse la ligne zéro, peut réduire les pertes inutiles.

  4. Évaluer les performances des différents instruments de négociation tels que les indices, les matières premières, etc. dans le cadre de cette stratégie.

  5. Filtrer de manière sélective les instruments de négociation. Par exemple, évaluer les indicateurs de liquidité et de volatilité des instruments et sélectionner ceux dont les paramètres sont mieux classés.

  6. Utiliser des méthodes d'apprentissage automatique comme l'analyse walk-forward pour sélectionner des combinaisons optimales de paramètres.

  7. Utiliser plusieurs ensembles de paramètres basés sur différents régimes de marché et basculer dynamiquement entre eux. Par exemple, des paramètres plus agressifs pendant les marchés haussiers et des paramètres conservateurs pendant les marchés baissiers.

En testant et en optimisant divers aspects ci-dessus, il est possible d'améliorer encore la stabilité et la rentabilité de cette stratégie.

Résumé

En résumé, cette stratégie tire parti des propriétés de lissage exponentiel double de l'indicateur TSI pour concevoir une stratégie de négociation d'actions relativement stable et fiable. En ajustant dynamiquement la taille des positions, le niveau de risque global peut être contrôlé efficacement.

Bien sûr, comme la plupart des stratégies de négociation quantitatives, cette stratégie présente également certaines limitations, principalement reflétées par le fait qu'elle est sujette aux effets de fluctuations drastiques du marché.


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riskPercent = input(1, title="Risk Percentage") / 100

longLength = input(12, title="Long Length")
shortLength = input(9, title="Short Length")
signalLength = input(12, title="Signal Length")

price = close
pc = ta.change(price)

double_smooth(src, long, short) =>
    first_smooth = ta.ema(src, long)
    ta.ema(first_smooth, short)

double_smoothed_pc = double_smooth(pc, longLength, shortLength)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(math.abs(pc), longLength, shortLength)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
tsi_signal = ta.ema(tsi_value, signalLength)

riskAmount = (initialCapital * riskPercent) / close

if (tsi_value > tsi_signal and tsi_value[1] <= tsi_signal[1])
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (tsi_value < tsi_signal and tsi_value[1] >= tsi_signal[1])
    strategy.close("Long")

plot(tsi_value, title="True Strength Index", color=#2962FF)
plot(tsi_signal, title="Signal", color=#E91E63)
hline(0, title="Zero", color=#787B86)

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