
Cet article présente une stratégie de suivi des tendances des actions basée sur l’indicateur Stochastics Momentum Index (SMI). Cette stratégie est appelée stratégie du Momentum Surfer.
L’indicateur SMI est utilisé pour identifier les zones de survente des actions. Lorsque l’indicateur SMI pénètre dans la zone rouge, il indique une survente des actions et une survente des actions lorsque la zone verte. Le signal de négociation de cette stratégie provient du croisement de l’indicateur SMI et de son EMA.
Plus précisément, un signal de vente est généré lorsque l’indicateur SMI traverse sa ligne EMA et que la valeur de l’indicateur SMI est inférieure à -40 et dépasse la zone de vente. Un signal de vente est généré lorsque l’indicateur SMI traverse sa ligne EMA et que la valeur de l’indicateur SMI est supérieure à 40 et dépasse la zone de vente.
Ainsi, la stratégie peut capturer les signaux en temps opportun lorsque le cours des actions est inversé, pour atteindre le but de la vente à bas prix. Ainsi, suivre en douceur la tendance à la baisse des actions.
Le plus grand avantage de cette stratégie est qu’elle permet de suivre la tendance des actions dans l’ordre chronologique. Parce qu’elle utilise l’indicateur SMI pour identifier les moments d’entrée et de sortie, elle permet de capturer les signaux lorsque le prix des actions est inversé.
En outre, l’indicateur SMI a lui-même la caractéristique d’un prix lisse. Par rapport à des indicateurs tels que les moyennes mobiles simples, il est plus lisse en réponse aux variations de prix. Cela rend également les signaux de négociation générés plus fiables et moins susceptibles d’être affectés par le bruit du marché à court terme.
Dans l’ensemble, la stratégie a réussi à tirer parti de l’indicateur SMI pour suivre efficacement les tendances boursières. Elle peut aider les investisseurs à réaliser des bénéfices et est également idéale pour l’automatisation des transactions.
La stratégie repose principalement sur l’indicateur SMI, de sorte qu’elle présente certains risques associés à l’indicateur SMI.
Tout d’abord, l’indicateur SMI est sensible aux paramètres. Si les paramètres sont mal définis, l’effet du signal de négociation généré est considérablement réduit. Cela nécessite des tests répétés par les investisseurs pour déterminer la meilleure combinaison de paramètres.
En outre, le SMI lui-même ne peut pas éviter complètement l’apparition de signaux de transaction erronés. Lorsqu’il y a une forte volatilité sur le marché, il peut produire de faux signaux entraînant des pertes inutiles. Cela doit être utilisé avec d’autres ensembles d’indicateurs pour confirmer les signaux de transaction et réduire la probabilité de transactions erronées.
En fin de compte, la stratégie ne peut pas changer le risque du marché boursier dans son ensemble. Il est toujours difficile d’éviter de grandes pertes lorsque le marché entier est en baisse. C’est un risque systémique que toutes les stratégies basées sur l’analyse technique ne peuvent pas éviter complètement.
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Combiner d’autres indicateurs, en utilisant les avantages de la combinaison d’indicateurs pour réduire la probabilité de signaux de trading erronés et améliorer la probabilité de profit. Par exemple, des facteurs fondamentaux peuvent être ajoutés, des indicateurs de volatilité, etc.
Optimiser automatiquement les paramètres SMI à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique. Entraîner une grande quantité de données historiques pour trouver la combinaison optimale de paramètres.
L’augmentation des stratégies de stop loss. Un stop loss raisonnable peut réduire considérablement l’impact des pertes ponctuelles et réduire les risques.
Une stratégie de sélection quantitative, combinée à une stratégie de sélection quantitative, améliore la qualité globale du stock pool. Une bonne qualité du stock pool améliore directement la stabilité de la stratégie.
Cet article présente en détail la stratégie de Momentum Surfer, basée sur l’indicateur SMI, pour réaliser le suivi des tendances. Le plus grand avantage de cette stratégie est de pouvoir capturer les retournements de prix en cours et de suivre les changements de tendance des actions en cours.
/*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("Stochastics Momentum Index Strategy", shorttitle="Stoch_MTM_Doan", overlay=true)
// Input parameters
a = input.int(10, "Percent K Length")
b = input.int(3, "Percent D Length")
ob = input.int(40, "Overbought")
os = input.int(-40, "Oversold")
// Range Calculation
ll = ta.lowest(low, a)
hh = ta.highest(high, a)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh+ll)/2
avgrel = ta.ema(ta.ema(rdiff,b),b)
avgdiff = ta.ema(ta.ema(diff,b),b)
// SMI calculations
SMI = avgdiff != 0 ? (avgrel/(avgdiff/2)*100) : 0
SMIsignal = ta.ema(SMI,b)
emasignal = ta.ema(SMI, 10)
// Color Definition for Stochastic Line
col = SMI >= ob ? color.green : SMI <= os ? color.red : color.white
plot(SMIsignal, title="Stochastic", color=color.white)
plot(emasignal, title="EMA", color=color.yellow)
level_40 = ob
level_40smi = SMIsignal > level_40 ? SMIsignal : level_40
level_m40 = os
level_m40smi = SMIsignal < level_m40 ? SMIsignal : level_m40
plot(level_40, "Level ob", color=color.red)
plot(level_40smi, "Level ob SMI", color=color.red, style=plot.style_line)
plot(level_m40, "Level os", color=color.green)
plot(level_m40smi, "Level os SMI", color=color.green, style=plot.style_line)
//fill(level_40, level_40smi, color=color.red, transp=ob, title="OverSold")
//fill(level_m40, level_m40smi, color=color.green, transp=ob, title="OverBought")
// Strategy Tester
longCondition = ta.crossover(SMIsignal, emasignal) and (SMI < os)
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
shortCondition = ta.crossunder(SMIsignal, emasignal) and (SMI > ob)
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)