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Stratégie de négociation basée sur un modèle de pointe à pointe

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-02-20 15h40 et 58 min
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Résumé

La stratégie est appelée Peak-to-Peak Pattern Based Trading Strategy. Elle utilise principalement le modèle de pic à pic dans les graphiques de chandeliers pour déterminer les entrées et les sorties.

Principe de stratégie

La stratégie définit le pic ascendant (upFractal) et le pic descendant (downFractal) pour identifier le schéma de pic à pic dans les graphiques de chandeliers.

Plus précisément, la logique de jugement pour le pic ascendant est la suivante: le maximum du chandelier actuel est le plus élevé des n chandeliers récents, et le maximum des chandeliers suivants ne dépasse pas celui actuel.

La logique de jugement pour la chute du pic est la suivante: le bas du chandelier actuel est le plus bas des n chandeliers récents, et le bas des chandeliers suivants ne tombe pas en dessous du courant.

Les variables et boucles booléennes sont utilisées ici pour déterminer la relation entre les n chandeliers précédents et les n chandeliers ultérieurs haut/bas et celui du courant, et éventuellement identifier les pics ascendants et descendants.

Par conséquent, la logique de base de cette stratégie est la suivante:

  1. Identifier les pics ascendants et les pics descendants
  2. Longue sur les sommets en hausse et courte sur les sommets en baisse

Analyse des avantages

Les avantages de cette stratégie sont les suivants:

  1. Le modèle de pic à pic est facile à identifier, simple à utiliser
  2. Basé sur les tendances techniques, non affecté par les fondamentaux
  3. Les prélèvements plus faibles possibles

Analyse des risques

Cette stratégie comporte également certains risques:

  1. Un jugement erroné du modèle de pointe à pointe, peut manquer le meilleur moment d'entrée
  2. Difficile de mettre un stop loss quand le marché bouge violemment
  3. Il s'appuie uniquement sur des modèles, en ignorant les autres facteurs.

Les contre-mesures:

  1. Ajustez les paramètres du modèle de pic à pic pour optimiser la logique
  2. Combiner avec d'autres indicateurs pour déterminer la position stop loss
  3. Utilisation conjointe à l'analyse fondamentale ou autre

Directions d'optimisation

Quelques orientations pour optimiser la stratégie:

  1. Augmenter les options de réglage des paramètres pour mieux identifier les modèles de pointe à pointe
  2. Ajouter une logique de stop-loss
  3. Considérer le volume des transactions, la volatilité et d'autres indicateurs
  4. Combiner différentes analyses de délais

Résumé

Cette stratégie est simple à utiliser avec des retombées éventuellement plus faibles basées sur le principe de modèle de pic à pic. Mais elle comporte encore certains risques et doit être combinée avec d'autres méthodes d'analyse pour maximiser ses performances.

/*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"}]
*/

//@version=5
strategy("sanju parmar", shorttitle="sanju trading empire", overlay=true)

// Define "n" as the number of periods and keep a minimum value of 2 for error handling.
n = input.int(title="Periods", defval=2, minval=2)

// UpFractal
bool upflagDownFrontier = true
bool upflagUpFrontier0 = true
bool upflagUpFrontier1 = true
bool upflagUpFrontier2 = true
bool upflagUpFrontier3 = true
bool upflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    upflagDownFrontier := upflagDownFrontier and (high[n-i] < high[n])
    upflagUpFrontier0 := upflagUpFrontier0 and (high[n+i] < high[n])
    upflagUpFrontier1 := upflagUpFrontier1 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+i + 1] < high[n])
    upflagUpFrontier2 := upflagUpFrontier2 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+i + 2] < high[n])
    upflagUpFrontier3 := upflagUpFrontier3 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+i + 3] < high[n])
    upflagUpFrontier4 := upflagUpFrontier4 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+4] <= high[n] and high[n+i + 4] < high[n])
flagUpFrontier = upflagUpFrontier0 or upflagUpFrontier1 or upflagUpFrontier2 or upflagUpFrontier3 or upflagUpFrontier4

upFractal = (upflagDownFrontier and flagUpFrontier)


// downFractal
bool downflagDownFrontier = true
bool downflagUpFrontier0 = true
bool downflagUpFrontier1 = true
bool downflagUpFrontier2 = true
bool downflagUpFrontier3 = true
bool downflagUpFrontier4 = true

for i = 1 to n
    downflagDownFrontier := downflagDownFrontier and (low[n-i] > low[n])
    downflagUpFrontier0 := downflagUpFrontier0 and (low[n+i] > low[n])
    downflagUpFrontier1 := downflagUpFrontier1 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+i + 1] > low[n])
    downflagUpFrontier2 := downflagUpFrontier2 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+i + 2] > low[n])
    downflagUpFrontier3 := downflagUpFrontier3 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+i + 3] > low[n])
    downflagUpFrontier4 := downflagUpFrontier4 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+4] >= low[n] and low[n+i + 4] > low[n])
flagDownFrontier = downflagUpFrontier0 or downflagUpFrontier1 or downflagUpFrontier2 or downflagUpFrontier3 or downflagUpFrontier4

downFractal = (downflagDownFrontier and flagDownFrontier)

plotshape(downFractal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, offset=-n, color=#18f523, size = size.small)
plotshape(upFractal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, offset=-n, color=#cf3d11, size = size.small)

// Strategy Conditions
longCondition = upFractal
shortCondition = downFractal

// Strategy Entry and Exit
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
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