Stratégie de chasseur de tendances multi-périodes


Date de création: 2024-02-18 10:17:06 Dernière modification: 2024-02-18 10:17:06
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Stratégie de chasseur de tendances multi-périodes

Aperçu

La stratégie de chasseur de tendances à plusieurs périodes (Multitimeframe Trend Hunter Strategy) est une stratégie qui utilise plusieurs indicateurs en combinaison avec des signaux de trading automatisés. Cette stratégie utilise des moyennes mobiles, des indicateurs de tendance super et des indicateurs de graphique en nuage, etc., pour juger de la direction de la tendance dans plusieurs périodes afin de découvrir des opportunités de trading potentielles.

Principe de stratégie

Le principe central de la stratégie est de déterminer la direction de la tendance à la fois dans les périodes de temps élevées et basses. La stratégie calcule d’abord les moyennes mobiles critiques, les lignes de tendance supérieures et les lignes de conversion, les lignes de référence, etc. d’un graphique de nuage dans la période de temps élevée.

Une fois que certaines conditions sont remplies, la stratégie génère un signal de transaction d’achat ou de vente. L’utilisateur peut choisir de négocier uniquement des ordres longs, des ordres courts ou des ordres entiers en fonction de ses besoins. De plus, l’utilisateur peut configurer des paramètres de moyenne mobile, des paramètres de super tendances, des paramètres de diagramme en nuage, etc., pour optimiser la performance de la stratégie.

Analyse des avantages

Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans la combinaison de plusieurs périodes et de plusieurs indicateurs, ce qui permet d’améliorer considérablement l’exactitude de la direction de la tendance et de détecter rapidement les occasions de renversement. Les avantages spécifiques sont les suivants:

  1. Utilisez les cadres horaires pour identifier les tendances et éviter d’être trompé par le bruit du marché
  2. Les moyennes mobiles sont utilisées comme indicateur de ligne moyenne et longue pour déterminer les principales tendances
  3. La ligne de super-tendance comme indicateur à court terme pour saisir en temps opportun le renversement de tendance
  4. Une carte nuageuse pour détecter les zones de résistance et les opportunités potentielles

Analyse des risques

Les principaux risques de cette stratégie sont que les paramètres mal configurés peuvent entraîner des transactions trop fréquentes ou des opportunités manquées. De plus, les indicateurs émettant de faux signaux peuvent également entraîner des pertes. Les risques spécifiques et les solutions sont les suivants:

  1. Risque de paramétrage: faire beaucoup de retours et d’optimisation pour trouver la meilleure combinaison de paramètres
  2. Risque de faux signaux: vérifier avec plus d’indicateurs pour éviter les faux signaux
  3. Risques de retrait: adaptation de la gestion des positions et maîtrise des pertes individuelles

Direction d’optimisation

Il y a encore de la place pour optimiser cette stratégie:

  1. Ajout de plus de combinaisons d’indicateurs, comme les bandes de Brin, le RSI, etc., pour une meilleure précision de jugement
  2. Des modèles d’apprentissage automatique intégrés pour des stratégies de trading plus intelligentes
  3. La combinaison de techniques quantifiées, telles que le trading à haute fréquence et les “early birds”, pour améliorer encore la performance de la stratégie
  4. Optimisation des stratégies de gestion des positions, afin de réduire le risque de retrait en ajustant les positions de manière dynamique

Résumer

En résumé, la stratégie de chasseur de tendance à plusieurs périodes utilise plusieurs indicateurs et plusieurs périodes pour juger des tendances et saisir les opportunités de revers en temps opportun. C’est une stratégie de trading quantitatif qui fonctionne bien. La stratégie est hautement intégrée, largement utilisée et offre encore beaucoup de possibilités d’optimisation à l’avenir.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © godzcopilot / blockybears

// Thanks to anthonyf50 for his MTF Ichimoku https://www.tradingview.com/script/Pw9cBFma/
// Thanks to KivancOzbilgic for his SuperTrend https://www.tradingview.com/script/r6dAP7yi/
// Thanks to ZenAndTheArtOfTrading / PineScriptMastery for their Higher Timeframe EMA https://www.tradingview.com/script/Vh3XG9sD-Higher-Timeframe-EMA/


//@version=5
strategy("TrendHunter [Blocky]", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=80, initial_capital=1000, pyramiding=0)

// ================
// Strategy Inputs
// ================

// Defines user inputs for configuring the strategy.

// Higher Time Frame Selection
HTF_TimeFrame = input.timeframe(title='Higher Time Frame', defval='60', group = '== Timeframe ==', tooltip = "Select Chart for standard functionality")

// Inputs for EMA
len     = input.int(title="EMA Length", defval=200, group ='== EMA ==')
col     = input.bool(title="Colour EMA", defval=true, group ='== EMA ==')

// SuperTrend
Periods = input(title='ATR Period', defval=10, group = '== Supertrend ==')
Multiplier = input.float(title='ATR Multiplier', step=0.1, defval=3.0, group = '== Supertrend ==')
Src = input.source(title='Source', defval=hl2, group = '== Supertrend ==')

// Ichimoku
conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title='Conversion Line Periods', group = '== Ichimoku ==')
basePeriods = input.int(26, minval=1, title='Base Line Periods', group = '== Ichimoku ==')
laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title='Lagging Span 2 Periods', group = '== Ichimoku ==')
displacement = input.int(26, minval=1, title='Displacement', group = '== Ichimoku ==')

// Ichimoku Display Options
isActiveConversion = input(false, 'Conversion Line', group = '== Ichimoku ==', inline = 'lines1')
isActiveBase = input(false, 'Base Line', group = '== Ichimoku ==', inline = 'lines1')
isActiveLagging = input(false, 'Lagging Span', group = '== Ichimoku ==', inline = 'lines2')
isActiveCloud = input(true, 'Cloud', group = '== Ichimoku ==', inline = 'lines2')


// ================
// Strategy Options
// ================

bTable = input.bool(true, title='Trade Table', group='== Strategy Options ==', tooltip = "Show table that shows current selected options and trade trade entry parameters")

bLong = input.bool(true, title='Enter Longs', group='== Strategy Options ==', inline = 'LongShort')
bShort = input.bool(true, title='Enter Shorts', group='== Strategy Options ==', inline = 'LongShort', tooltip = "Filter long / short trade signals")

bPriceCloud = input.bool(true, title='Price outside cloud', group='== Strategy Options ==', inline='PriceCloud')
bPriceCloudBody = input.bool(false, title='Full Body', group='== Strategy Options ==', inline='PriceCloud', tooltip = 'Only trade when price action outside the cloud.\nLongs when price action above the cloud.\nShort when price action below the cloud')

bPriceEMA = input.bool(false, title='Price above/below EMA', group='== Strategy Options ==', inline='PriceEMA')
bPriceEMABody = input.bool(false, title='Full Body', group='== Strategy Options ==', inline='PriceEMA', tooltip = 'Longs when price action above the EMA.\nShort when price action below the EMA')

bSuper = input.bool(true, title='Supertrend transistions', group='== Strategy Options ==', tooltip = "Trade in direction of the supertrend transitions")
bLTF = input.bool(false, title='LTF/HTF Supertrend alignment', group='== Strategy Options ==', tooltip = "Utilise a dual supertrends, chart and defined higher time frame")

bEMACloud1 = input.bool(true, title='EMA Outside Cloud', group='== Strategy Options ==', tooltip = "EMA must be outside the ichimoku cloud")
bEMACloud2 = input.bool(false, title='EMA above/below Cloud', group='== Strategy Options ==', tooltip = "Longs when EMA above the cloud.\nShort when EMA below the cloud")

bExitHTFTrail = input.bool(true, title='Super Trend Exits:  HTF', group='== Strategy Options ==', inline = 'Exits')
bExitLTFTrail = input.bool(true, title='LTF', group='== Strategy Options ==', inline = 'Exits', tooltip = 'Exit trades when price crosses the supertrend line\nIf neither selected trade closes when opposite trade opens\nIf using LTF closes turn on HTF/LTF alignment')

// ===========================
// EMA Functions and Plotting
// ===========================

// Calculate EMA
ema = ta.ema(close, len)
emaSmooth = request.security(syminfo.tickerid, HTF_TimeFrame, ema[barstate.isrealtime ? 1 : 0], gaps=barmerge.gaps_on)[barstate.isrealtime ? 0 : 1]


// Draw EMA
plot(emaSmooth, color=col ? (close > emaSmooth ? color.rgb(76, 163, 175) : color.rgb(6, 23, 173)) : color.black, linewidth=2, title="HTF EMA")


// ==================================
// Supertrend Functions and Plotting
// ==================================

// Function to calculate SuperTrend
calcSuperTrend(src, atrPeriods, multiplier) =>
    atr = ta.atr(atrPeriods)
    up = src - multiplier * atr
    up1 = nz(up[1], up)
    up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
    dn = src + multiplier * atr
    dn1 = nz(dn[1], dn)
    dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
    trend = 1
    trend := nz(trend[1], trend)
    trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
    [up, dn, trend]

// Calculate SuperTrend for the current time frame
[up, dn, trend] = calcSuperTrend(Src, Periods, Multiplier)

// Plotting for the current time frame
plot(trend == 1 ? up : dn, title='LTF Supertrend', color=trend == 1 ?color.green : color.red, linewidth=1, style = plot.style_stepline)

// Fetching the higher time frame data
[HTF_up, HTF_dn, HTF_trend] = request.security(syminfo.tickerid, HTF_TimeFrame, calcSuperTrend(hl2, Periods, Multiplier), lookahead=barmerge.lookahead_on)

// Plotting for the higher time frame
plot(HTF_trend == 1 ? HTF_up : HTF_dn, title='HTF Up Trend', color= HTF_trend == 1 ? color.green : color.red, linewidth=4)


// ===============================
// Ichimoku Functions and Plotting
// ===============================

// Function to convert timeframe to hours
f_convertTimeframeToHours(tf) =>
    val = 0.0
    if tf == "1S" or tf == "S"
        val := 1.0 / 3600.0
    else if str.contains(tf, "S")
        val := str.tonumber(str.replace(tf, "S", "")) / 3600.0
    else if tf == "1D" or tf == "D"
        val := 24.0
    else if str.contains(tf, "D")
        val := str.tonumber(str.replace(tf, "D", "")) * 24.0
    else if tf == "1W" or tf == "W"
        val := 24.0 * 7.0
    else if str.contains(tf, "W")
        val := str.tonumber(str.replace(tf, "W", "")) * 24.0 * 7.0
    else if tf == "1M" or tf == "M"
        val := 24.0 * 30.0  // Approximation for a month
    else if str.contains(tf, "M")
        val := str.tonumber(str.replace(tf, "M", "")) * 24.0 * 30.0  // Approximation for months
    else
        // Default to minutes
        val := str.tonumber(tf) / 60.0
    val

// Time
timeOffset = time - time[1]


// Returns the displacement based on the chart / HTF resolution
f_getDisplacement(_res) =>
    _res == '' ? displacement : math.round(f_convertTimeframeToHours(_res) / f_convertTimeframeToHours(timeframe.period) * displacement)
    //f_avgDilationOf(_res) * displacement

// Returns average value between lowest and highest
f_avgLH(_len) =>
    math.avg(ta.lowest(_len), ta.highest(_len))

// Returns f_donchian data 
f_donchian(_tf, _src) =>
    request.security(syminfo.tickerid, _tf, _src, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)

// Returns ichimoku data
f_ichimokuData(_tf) =>
    _isShow = _tf == '' or f_convertTimeframeToHours(_tf) >= f_convertTimeframeToHours(timeframe.period)
    _displacement = _isShow ? f_getDisplacement(_tf) : na
    _Conversion = _isShow ? f_donchian(_tf, f_avgLH(conversionPeriods)) : na
    _Base = _isShow ? f_donchian(_tf, f_avgLH(basePeriods)) : na
    _Lagging = _isShow ? f_donchian(_tf, close) : na
    _SSA = _isShow ? math.avg(_Conversion, _Base) : na
    _SSB = _isShow ? f_donchian(_tf, f_avgLH(laggingSpan2Periods)) : na
    _middleCloud = _isShow ? _SSA[0] > _SSB[0] ? _SSA[0] - math.abs(_SSA[0] - _SSB[0]) / 2 : _SSA[0] + math.abs(_SSA[0] - _SSB[0]) / 2 : na
    [_displacement, _Conversion, _Base, _Lagging, _SSA, _SSB, _middleCloud]

// Plotting ichimoku data

[Displacement, Conversion, Base, Lagging, SSA, SSB, fisrtMiddleCloud] = f_ichimokuData(HTF_TimeFrame)

// ————— Conversion
plot(isActiveConversion ? Conversion : na, color=color.new(color.blue, 0), title=' Conversion', linewidth=1)
// ————— Base
plot(isActiveBase ? Base : na, color=color.new(color.fuchsia, 0), title=' Base', linewidth=2)
// ————— Lagging
plot(isActiveLagging ? Lagging : na, offset=-Displacement, color=color.new(color.green, 0), title=' Lagging')

// ————— SSA + SSB
ssa = plot(isActiveCloud ? SSA : na, offset=Displacement, color=color.new(color.green, 0), title=' SSA', linewidth=1)
ssb = plot(isActiveCloud ? SSB : na, offset=Displacement, color=color.new(color.red, 0), title=' SSB', linewidth=1)
fill(ssa, ssb, color=color.new(SSA > SSB ? color.green : color.red , 80), title=' Cloud')


// ===============================
// Strategy Entries
// ===============================

// Checks whether price is inside the Ichimoku cloud
f_PriceCloud(dir) =>
    _enter = false
    if bPriceCloud
        if bLong and dir == 1
            if bPriceCloudBody
                _enter := close > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement]) and open > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
            else
                _enter := close > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
        if bShort and dir == 2
            if bPriceCloudBody
                _enter := close < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement]) and open < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
            else
                _enter := close < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
    else
        _enter := na
    _enter

// Checks whether price is above / below the ema
f_PriceEMA(dir) =>
    _enter = false
    if bPriceEMA
        if bLong and dir == 1
            if bPriceEMABody
                _enter := close > emaSmooth and open > emaSmooth
            else
                _enter := close > emaSmooth
        if bShort and dir == 2
            if bPriceEMABody
                _enter := close < emaSmooth and open < emaSmooth
            else
                _enter := close < emaSmooth
    else
        _enter := na
    _enter

// Checks HTF supertrend direction
f_Super(dir) =>
    _enter = false
    if bSuper
        if bLong and dir == 1
            _enter := HTF_trend == 1
        if bShort and dir == 2
            _enter := HTF_trend == -1
    else
        _enter := na

    _enter

// Checks LTF supertrend direction
f_LTF(dir) =>
    _enter = false
    if bLTF
        if bLong and dir == 1
            _enter := trend == 1 and HTF_trend == 1
        if bShort and dir == 2
            _enter := trend == -1 and HTF_trend == -1
    else
        _enter := na
    _enter

// Checks whether ema is inside the Ichimoku cloud
f_EMACloud1(dir) =>
    _enter = false
    if bEMACloud1
        if bLong and dir == 1
            _enter := (emaSmooth > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement])) or (emaSmooth < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement]))
        if bShort and dir == 2
            _enter := (emaSmooth > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement])) or (emaSmooth < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement]))
    else
        _enter := na
    _enter

// Checks whether ema is above/below Ichimoku cloud
f_EMACloud2(dir) =>
    _enter = false
    if bEMACloud2
        if bLong and dir == 1
            _enter := emaSmooth > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
        if bShort and dir == 2
            _enter := emaSmooth < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
    else
        _enter := na
    _enter

// Check if a value is 'na' or true.
f_NATrue(val) =>
    _enter = false
    if na(val)
        _enter := true
    if val
        _enter := true
    _enter   
    

// Consolidates entry conditions.
f_checkCondition(dir) =>
    _enter = false
    if na(f_PriceCloud(dir)) and na(f_PriceEMA(dir)) and na(f_Super(dir)) and na(f_LTF(dir)) and na(f_EMACloud1(dir)) and na(f_EMACloud2(dir))
        _enter := false
    else if f_NATrue(f_PriceCloud(dir)) and f_NATrue(f_PriceEMA(dir)) and f_NATrue(f_Super(dir)) and f_NATrue(f_LTF(dir)) and f_NATrue(f_EMACloud1(dir)) and f_NATrue(f_EMACloud2(dir))
        _enter := true
    _enter

        
// Execute long trade entries
longCondition = bLong and f_checkCondition(1)
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Execute short trade entries
shortCondition = bShort and f_checkCondition(2)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Excute trade exits
exitLong = (bExitHTFTrail and (close < HTF_up or HTF_trend == -1)) or (bExitLTFTrail and (close < up or trend == -1)) 
exitShort = (bExitHTFTrail and (close > HTF_dn or HTF_trend == 1)) or (bExitLTFTrail and (close > dn or trend == 1)) 

if exitLong
    strategy.close("Long")

if exitShort
    strategy.close("Short")

// Creates a table shoing all the user options and their current status for entering a trade
if bTable
    // Create a table
    tbl = table.new(position = position.bottom_right, columns = 4, rows = 9, bgcolor=color.new(color.white, 50), border_width = 1)

    table.cell(tbl, 1, 0, "Selected")
    table.cell(tbl, 2, 0, "Long", bgcolor=na(bLong) ? color.gray : bShort ? color.rgb(4, 112, 8) : color.rgb(100, 7, 7))
    table.cell(tbl, 3, 0, "Short", bgcolor=na(bShort) ? color.gray : bShort ? color.rgb(4, 112, 8) : color.rgb(100, 7, 7))

    table.cell(tbl, 0, 1, "Entry")
    table.cell(tbl, 2, 1, str.tostring(longCondition), bgcolor=longCondition ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 1, str.tostring(shortCondition), bgcolor=shortCondition ? color.green : color.red)


    table.cell(tbl, 0, 3, "Price Cloud")
    table.cell(tbl, 1, 3, str.tostring(bPriceCloud), bgcolor=na(bPriceCloud) ? color.gray : bPriceCloud ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 3, str.tostring(f_PriceCloud(1)), bgcolor=na(f_PriceCloud(1)) ? color.gray : f_PriceCloud(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 3, str.tostring(f_PriceCloud(2)), bgcolor=na(f_PriceCloud(2)) ? color.gray : f_PriceCloud(2) ? color.green : color.red)

    table.cell(tbl, 0, 4, "Price EMA")
    table.cell(tbl, 1, 4, str.tostring(bPriceEMA), bgcolor=na(bPriceEMA) ? color.gray : bPriceEMA ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 4, str.tostring(f_PriceEMA(1)), bgcolor=na(f_PriceEMA(1)) ? color.gray : f_PriceEMA(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 4, str.tostring(f_PriceEMA(2)), bgcolor=na(f_PriceEMA(2)) ? color.gray : f_PriceEMA(2) ? color.green : color.red)

    table.cell(tbl, 0, 5, "SuperTrend")
    table.cell(tbl, 1, 5, str.tostring(bSuper), bgcolor=na(bSuper) ? color.gray : bSuper ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 5, str.tostring(f_Super(1)), bgcolor=na(f_Super(1)) ? color.gray : f_Super(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 5, str.tostring(f_Super(2)), bgcolor=na(f_Super(2)) ? color.gray : f_Super(2) ? color.green : color.red)

    table.cell(tbl, 0, 6, "HTF/LTF")
    table.cell(tbl, 1, 6, str.tostring(bLTF), bgcolor=na(bLTF) ? color.gray : bLTF ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 6, str.tostring(f_LTF(1)), bgcolor=na(f_LTF(1)) ? color.gray : f_LTF(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 6, str.tostring(f_LTF(2)), bgcolor=na(f_LTF(2)) ? color.gray : f_LTF(2) ? color.green : color.red)

    table.cell(tbl, 0, 7, "EMA Outside Cloud")
    table.cell(tbl, 1, 7, str.tostring(bEMACloud1), bgcolor=na(bEMACloud1) ? color.gray : bEMACloud1 ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 7, str.tostring(f_EMACloud1(1)), bgcolor=na(f_EMACloud1(1)) ? color.gray : f_EMACloud1(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 7, str.tostring(f_EMACloud1(2)), bgcolor=na(f_EMACloud1(2)) ? color.gray : f_EMACloud1(2) ? color.green : color.red)

    table.cell(tbl, 0, 8, "EMA Above/Below Cloud")
    table.cell(tbl, 1, 8, str.tostring(bEMACloud2), bgcolor=na(bEMACloud2) ? color.gray : bEMACloud2 ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 8, str.tostring(f_EMACloud2(1)), bgcolor=na(f_EMACloud2(1)) ? color.gray : f_EMACloud2(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 8, str.tostring(f_EMACloud2(2)), bgcolor=na(f_EMACloud2(2)) ? color.gray : f_EMACloud2(2) ? color.green : color.red)