Stratégie à long terme de l'indicateur Big Trend
ChaoZhang
Aperçu
Le Major Trend Indicator Long (MTIL) est une stratégie de négociation utilisée sur divers instruments financiers (y compris les crypto-monnaies Bitcoin, Ethereum et les actions traditionnelles comme Apple). Elle est conçue pour identifier les tendances potentielles afin de construire des positions longues.
Principe de stratégie
La stratégie MTIL utilise des paramètres optimisés pour calculer les prix maximaux et minimaux au cours d’un cycle de revue spécifique. Ensuite, une méthode de régression linéaire est appliquée pour traiter les données de prix en douceur, identifier les tendances potentielles du marché haussier et émettre des signaux multiples.
Plus précisément, la stratégie commence par calculer les plus hauts et les plus bas prix d’une période donnée. Ensuite, une régression linéaire de différents paramètres est utilisée pour aplanir les plus hauts et les plus bas prix. Cela entraînera des hausses et des baisses.
Analyse des avantages
La stratégie MTIL présente les avantages suivants:
- Tendance à l’utilisation de la double technique de lissage, plus de précision
- Le démarrage de la rétrospective est réglable pour tester la performance historique de la stratégie.
- Paramètres personnalisables, adaptés à vos préférences de trading
- Peut être combiné avec une stratégie de tête nue pour une analyse multi-axes temporelles
Analyse des risques
La stratégie MTIL présente également les risques suivants:
- Les traders de tendance sont plus à risque et risquent de perdre plus.
- Une mauvaise configuration des paramètres peut entraîner des opportunités manquées ou un mauvais signal
- Les coûts de transaction doivent être pris en compte et les transactions trop fréquentes doivent être évitées.
Il est possible d’éviter une partie du risque en ajustant les paramètres, en réglant le stop loss et en contrôlant les coûts de transaction.
Direction d’optimisation
Les stratégies MTIL peuvent être optimisées dans les domaines suivants:
- Tester différentes combinaisons de paramètres périodiques pour trouver le paramètre optimal
- L’augmentation des mécanismes de confirmation des prix pour éviter les faux signaux
- Combiné à d’autres indicateurs, le jugement et le mouvement de la fraction de temps confirment davantage le signal.
- Mettre en place des stratégies de stop-loss et de stop-loss pour contrôler les pertes ponctuelles et les bénéfices globaux
Résumer
Le MTIL est une stratégie multi-thèmes qui utilise la technique de la régression linéaire pour identifier les grandes tendances. Il peut être adapté à différents environnements de marché en ajustant les paramètres. Lorsqu’il est utilisé avec une combinaison de stratégies à ciel ouvert, il peut fournir une analyse plus complète.
/*backtest
start: 2023-02-12 00:00:00
end: 2024-02-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © jensenvilhelm
//@version=5
strategy("Major Trend Indicator Long", shorttitle='MTIL', overlay = true)
startDate = timestamp("2001 06 18")
// Sets the start date for the strategy.
// Optimized parameters
length_high = 5
length_low = 5
linReg_st = 3
linReg_st1 = 23
linReg_lt = 75
// Defines key parameters for the strategy.
X_i = ta.highest(high, length_high)
Y_i = ta.lowest(low, length_low)
// Calculates the highest and lowest price values within the defined lookback periods.
x_y = ta.linreg(X_i + high, linReg_st1, 1)
y_x = ta.linreg(Y_i + low, linReg_lt, 1)
// Applies linear regression to smoothed high and low prices.
upper = ta.linreg(x_y, linReg_st1, 6)
lower = ta.linreg(y_x, linReg_st1, 6)
// Determines upper and lower bounds using linear regression.
upperInside = upper < y_x and upper > x_y
lowerInside = lower > y_x and lower < x_y
y_pos = (upper + lower) / 4
X_i1 = ta.highest(high, length_high)
Y_i1 = ta.lowest(low, length_low)
bull = x_y > upper and y_x > lower and ta.linreg(close, linReg_st, 1) > ta.linreg(close, linReg_lt, 5)
// Defines a bullish condition based on linear regression values and price bounds.
plotshape(series=(bull) ? y_pos : na, style=shape.circle, location=location.absolute, color=color.rgb(41, 3, 255, 40), size=size.tiny)
if (time >= startDate)
if (bull)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if not (bull)
strategy.close("Long")
// Controls the strategy's execution based on the bullish condition and the start date.