Stratégie de trading Sakkoulas avec croisement de moyennes mobiles Momentum
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie de négociation combine plusieurs indicateurs techniques, tels que la croisée des moyennes mobiles (MACD), l’indicateur de force relative (RSI), la moyenne mobile simple (SMA), l’indicateur aléatoire (Stochastic) et les bandes de Bollinger (Bollinger Bands), pour identifier les points d’entrée et de sortie du marché. Lorsque l’indicateur affiche des signaux de plusieurs têtes, faites plus; Lorsque le signal de tête vide est affiché, faites le vide.
Principe de stratégie
Faites plus lorsque la ligne DIF du MACD traverse la ligne DEA et entre en position de multiples; ou lorsque le RSI est inférieur à 30 et entre en position de survente; ou lorsque les lignes%K et%D de l’indicateur aléatoire sont simultanément inférieures à 20 et entre en position de survente.
En revanche, le MACD est vide lorsque la ligne DIF passe sous la ligne DEA et entre en position vide; ou lorsque le RSI est supérieur à 70 et entre en position de surachat; ou lorsque les lignes% K et% D de l’indicateur aléatoire sont supérieures à 80 et entrent en position de surachat.
Le stop loss est basé sur l’indicateur ATR multiplié par un facteur, et le stop stop est basé sur le ratio de retour sur risque.
Analyse des avantages
Cette stratégie combine plusieurs indicateurs pour juger de l’état du marché, éviter la probabilité d’erreur de jugement d’un seul indicateur, améliorer l’exactitude de la décision. En même temps, les arrêts de perte et les arrêts de vente sont raisonnables et contrôlent efficacement le risque d’une seule transaction.
Analyse des risques
L’indicateur technique est calculé sur la base des données historiques, il ne peut pas prédire les prix futurs, il y a un certain retard. L’utilisation de plusieurs combinaisons d’indicateurs peut également produire un certain faux signal. De plus, un mauvais paramètre de point d’arrêt peut entraîner des pertes plus importantes.
Pour les problèmes de retard des indicateurs techniques, il est possible d’ajuster les paramètres de manière appropriée et de raccourcir le cycle de calcul. Pour les faux signaux, d’autres indicateurs de jugement auxiliaires peuvent être ajoutés pour la confirmation. De plus, le point d’arrêt doit être réglé de manière plus souple et rationnelle.
Direction d’optimisation
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
- L’augmentation des indicateurs de modélisation statistique, combinée à des jugements de tendance et de corrélation;
- L’augmentation de la fiabilité des signaux d’indicateurs par des modèles d’apprentissage automatique;
- Optimiser la gestion des fonds pour rendre le Stop Loss Stopper plus automatisé et plus intelligent
Résumer
Cette stratégie, combinant plusieurs indicateurs techniques, permet d’améliorer efficacement l’exactitude de la prise de décision et constitue une stratégie fiable de suivi des tendances en contrôlant les risques de l’arrêt de l’arrêt. La performance de la stratégie est susceptible d’être encore améliorée par la suite par l’introduction de méthodes telles que l’analyse statistique et l’apprentissage automatique.
/*backtest
start: 2024-01-21 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Enhanced Moving Average Crossover sakkoulas with ATR and SAR", overlay=true)
// Παράμετροι MACD
fastLength = input.int(16, title="Fast Length")
slowLength = input.int(6, title="Slow Length")
signalSmoothing = input.int(5, title="Signal Smoothing")
// Παράμετροι RSI
rsiLength = input.int(6, title="RSI Length")
upperBound = input.int(70, title="Upper Bound")
lowerBound = input.int(30, title="Lower Bound")
// Παράμετροι SMA
smaPeriod = input.int(10, title="SMA Period")
// Παράμετροι Stochastic
stoLength = input.int(5, title="Stochastic Length")
stoSmoothK = input.int(3, title="Stochastic %K Smoothing")
stoSmoothD = input.int(10, title="Stochastic %D Smoothing")
// Παράμετροι Bollinger Bands
bbLength = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
bbStdDev = input.float(1, title="Bollinger Bands StdDev")
// Παράμετροι ATR
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss")
// Παράμετροι Parabolic SAR
sarAcceleration = input.float(0.02, title="SAR Acceleration")
sarMaximum = input.float(0.2, title="SAR Maximum")
// Διαχείριση κινδύνου
riskRewardRatio = input.float(2.0, title="Risk/Reward Ratio")
// Υπολογισμοί δεικτών
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSmoothing)
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
sma = ta.sma(close, smaPeriod)
atr = ta.atr(atrLength)
// Παράμετροι και κλήση του Parabolic SAR
sar = ta.sar(sarAcceleration, sarMaximum, 15) // Διορθωμένη κ
// Υπολογισμός Stop Loss με βάση το ATR
longStopLoss = close - atrMultiplier * atr
shortStopLoss = close + atrMultiplier * atr
// Συνθήκες για είσοδο και έξοδο
longCondition = ta.crossover(macdLine, signalLine) and close > sar
shortCondition = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and close < sar
// Εκτέλεση εντολών συναλλαγής με διαχείριση κινδύνου
if (longCondition)
strategy.entry("Long Position", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Long Position", stop=longStopLoss)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short Position", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Short Position", stop=shortStopLoss)
// Συνθήκες για είσοδο και έξοδο
// Εμφάνιση βελών για σημεία εισόδου
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small, title="Long Entry")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, title="Short Entry")
// Εμφάνιση δεικτών
plot(macdLine, color=color.blue, title="MACD Line")
plot(signalLine, color=color.red, title="Signal Line")
plot(sma, color=color.orange, title="SMA")
plot(series=sar, color=color.fuchsia, style=plot.style_circles, title="Parabolic SAR")
hline(upperBound, "Upper Bound", color=color.red)
hline(lowerBound, "Lower Bound", color=color.green)