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Stratégie des zones d'action des CDC

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-02-20 11h23 et 24h
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Résumé

La stratégie de la zone d'action CDC [TS Trader] est une stratégie de trading quantitative adaptée à l'indicateur de la zone d'action CDC. La stratégie utilise le croisement des moyennes mobiles rapides et lentes comme signaux d'achat et de vente. Lorsque le MA rapide traverse au-dessus du MA lent, c'est un signal d'achat. Lorsque le MA rapide traverse en dessous du MA lent, c'est un signal de vente.

Principe de stratégie

Les indicateurs de base de cette stratégie sont les moyennes mobiles rapides et lentes. La stratégie calcule d'abord le prix moyen arithmétique, puis calcule les MA rapides et lents en fonction des durées de période définies par l'utilisateur. Lorsque le MA rapide dépasse le MA lent, il est considéré comme un signal haussier. Lorsque le MA rapide dépasse le MA lent, il est considéré comme un signal baissier.

Après avoir identifié la tendance du marché, la stratégie évalue la relation entre le prix de clôture et les moyennes mobiles.

En fonction de ces signaux d'achat et de vente, la stratégie peut effectuer un trading automatisé. Lorsqu'un signal d'achat est déclenché, une position longue est ouverte. Lorsqu'un signal de vente est déclenché, des positions longues existantes sont fermées ou de nouvelles positions courtes sont ouvertes.

Analyse des avantages

Les avantages de cette stratégie sont les suivants:

  1. Utilise les moyennes mobiles comme base théorique solide, facile à comprendre.
  2. Combine deux MAs pour filtrer le bruit et identifier efficacement les tendances.
  3. Détermine en outre les signaux d'entrée forts en utilisant les relations entre le prix de clôture et le MA.
  4. Une logique simple et claire, facile à automatiser.
  5. Les périodes d'autorisation de mise sur le marché peuvent être ajustées en fonction des différentes conditions du marché.

Analyse des risques

Il y a aussi des risques:

  1. Les MAs ont des problèmes en retard, peuvent manquer des opportunités à court terme.
  2. Il peut entraîner des pertes importantes lors d'inversions de tendance.
  3. Les résultats des tests antérieurs peuvent différer des résultats des transactions en direct.

Des méthodes telles que la combinaison d'autres indicateurs, le raccourcissement des périodes d'AM, etc., peuvent aider à faire face à ces risques.

Directions d'optimisation

Quelques orientations pour optimiser la stratégie:

  1. Optimiser les périodes d'AM pour les marchés changeants.
  2. Ajoutez des indicateurs comme le volume pour filtrer les fausses pauses.
  3. Incorporer d'autres indicateurs pour identifier les inversions de tendance.
  4. Ajouter le stop loss aux pertes de contrôle.

Résumé

En résumé, la stratégie CDC Action Zone [TS Trader] met en œuvre une stratégie de trading quantitative simple mais pratique en utilisant des doubles croisements de moyennes mobiles.

/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("CDC Action Zone [TS Trader]", overlay=true)

// CDC ActionZone V2 29 Sep 2016
// CDC ActionZone is based on a simple 2MA and is most suitable for use with medium volatility market
// 11 Nov 2016 : Ported to Trading View with minor UI enhancement

src = input(title="Data Array", type=input.source, defval=ohlc4)
prd1 = input(title="Short MA period", type=input.integer, defval=12)
prd2 = input(title="Long MA period", type=input.integer, defval=26)

AP = ema(src, 2)
Fast = ema(AP, prd1)
Slow = ema(AP, prd2)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2009)
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2009)
ToMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window() => true
Bullish = Fast > Slow
Bearish = Fast < Slow

Green = Bullish and AP > Fast
Red = Bearish and AP < Fast
Yellow = Bullish and AP < Fast
Blue = Bearish and AP > Fast

//Long Signal
Buy = Green and Green[1] == 0
Sell = Red and Red[1] == 0

//Short Signal
Short = Red and Red[1] == 0
Cover = Red[1] and Red == 0

//Plot
l1 = plot(Fast, "Fast", linewidth=1, color=color.red)
l2 = plot(Slow, "Slow", linewidth=2, color=color.blue)
bcolor = Green ? color.lime : Red ? color.red : Yellow ? color.yellow : Blue ? color.blue : color.white
barcolor(color=bcolor)
fill(l1, l2, bcolor)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=window() and Buy)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=window() and Sell)
strategy.close("Buy", when=window() and Sell)
strategy.close("Sell", when=window() and Buy)
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