Stratégie de cassure à court terme de Golden Cross


Date de création: 2024-02-27 17:46:55 Dernière modification: 2024-02-27 17:46:55
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Stratégie de cassure à court terme de Golden Cross

Aperçu

Cette stratégie est une stratégie de suivi à court terme basée sur des moyennes mobiles. Elle utilise une croix d’or avec des moyennes mobiles à long terme et à court terme comme signal d’achat, une fourchette morte comme signal de vente et une combinaison de faux signaux filtrés par l’indicateur RSI.

Principe de stratégie

La stratégie utilise une moyenne mobile simple longue de 200 jours et une moyenne mobile indice courte de 21 jours. Elle génère un signal d’achat lorsque le prix est au-dessus de la moyenne longue et que le RSI est inférieur à 20; elle génère un signal de vente lorsque le prix est en dessous de la moyenne courte et que le RSI est supérieur à 80. Pour filtrer les faux signaux, elle impose également des conditions supplémentaires: les positions multiples ne sont ouvertes que lorsque le prix est inférieur à la moyenne courte et supérieur au prix le plus bas de la ligne K précédente; les positions blanches ne sont ouvertes que lorsque le prix est supérieur à la moyenne courte et inférieur au prix le plus élevé de la ligne K précédente.

La stratégie impose un stop loss de 1% et un stop loss de 1%, soit un stop loss de 99% du prix d’achat pour les positions multiples et un stop loss de 101% du prix d’achat pour les positions à découvert, ce qui assure un contrôle strict du risque pour chaque transaction.

Avantages stratégiques

Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans ses caractéristiques de suivi à court terme. La combinaison or/dead fork des moyennes mobiles s’est avérée être un indicateur technique efficace pour identifier les revirements de tendance à court terme. Combiné avec le filtrage des extrémités du RSI, il est possible d’identifier efficacement les occasions de revirement à court terme et d’ajuster rapidement la position.

Un autre avantage est que la stratégie a un mécanisme de stop-loss strict. Que ce soit en survente ou en défaut, le point de stop-loss est fixé à moins de 1% du prix d’achat/vente, ce qui permet de s’arrêter rapidement et d’empêcher l’expansion des pertes.

Risque stratégique

Le plus grand risque de cette stratégie réside dans la facilité avec laquelle elle peut générer des transactions excessives. Lorsque les prix oscillent à proximité de la ligne de parité, elle déclenche fréquemment l’ouverture de positions nettes, ce qui nuit au contrôle des coûts de détention et des frais de traitement.

Un autre risque est que les moyennes mobiles soient sujettes à de faux signaux. Lorsque les prix sont fortement fluctuants, la tendance réelle ne change pas, mais les moyennes mobiles peuvent émettre un faux signal.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

  1. Ajout de filtres sur d’autres indicateurs, tels que KD, MACD, etc., combinés à d’autres indicateurs pour juger de la tendance réelle du marché et éviter les faux signaux.

  2. Optimiser les paramètres des moyennes mobiles et tester l’impact des paramètres de différentes périodes sur l’efficacité de la stratégie.

  3. Optimiser les paramètres d’arrêt de perte et élargir la portée de l’arrêt de manière appropriée pour réduire la probabilité que l’arrêt soit déclenché.

  4. Il existe également un filtrage des heures de négociation, permettant d’ouvrir des positions uniquement pendant les heures de négociation actives et d’éviter les risques de transaction nocturne.

  5. Augmentation de la logique de filtrage du cycle journalier et des périodes de stockage à vide, réduction de la fréquence des transactions inutiles et réduction des dépenses de frais.

Résumer

Cette stratégie est généralement une stratégie de suivi à court terme typique. Elle utilise une combinaison d’or et de fourches mortes sur des moyennes mobiles pour déterminer les tendances à court terme et est complétée par un indicateur RSI pour filtrer les signaux de fausse couche. La stratégie présente l’avantage d’une négociation intraday à haute fréquence qui permet de capturer pleinement les fluctuations à court terme des prix.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("simple pull back", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Input values
malongperiod = input.int(200, "Long Term SMA Period", group="Parameters")
mashortperiod = input.int(21, "Short Term SMA Period", group="Parameters")
stoprate = 1  // Set the stop loss percentage to 1%
profit = input.int(1, "Take Profit Percentage", group="Parameters") // Change the take profit percentage to 1%
startday = input(title="Start Trade Day", defval=timestamp("01 Jan 2000 13:30 +0000"), group="Period")
endday = input(title="End Trade Day", defval=timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Period")

// Plotting indicators
malong = ta.sma(close, malongperiod)
mashort = ta.ema(close, mashortperiod)

plot(malong, color=color.aqua, linewidth=2)
plot(mashort, color=color.yellow, linewidth=2)

// Date range
datefilter = true

// Long entry condition
if close > malong and close < mashort and strategy.position_size == 0 and datefilter and ta.rsi(close, 3) < 20
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Short entry condition
if close < malong and close > mashort and strategy.position_size == 0 and datefilter and ta.rsi(close, 3) > 80
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit conditions with 1% stop loss and 1% take profit
strategy.exit("Cut", "Long", stop=(1 - 0.01 * stoprate) * strategy.position_avg_price, limit=(1 + 0.01 * profit) * strategy.position_avg_price)

if close > mashort and close < low[1] and strategy.position_size > 0
    strategy.close("Long")
if close < mashort and close > high[1] and strategy.position_size < 0
    strategy.close("Short")