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La stratégie de rupture composée

Auteur:ChaoZhang est là., Date: le 29 février 2024
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Résumé

Cette stratégie calcule les prix les plus élevés et les plus bas des barres N récentes pour définir des conditions de double rupture combinées à une ligne moyenne mobile pour mettre en œuvre une stratégie de négociation à faible achat et à forte vente.

Principes de stratégie

La stratégie repose principalement sur les principes suivants:

  1. Calculer le prix minimum bas minLow des 7 dernières barres pour déterminer la condition d'achat de rupture
  2. Calculer le prix maxHigh maximum élevé des 7 dernières barres pour déterminer la condition de vente de rupture
  3. Calculer la ligne de moyenne mobile simple de 200 périodes mma pour déterminer la direction de la tendance combinée avec mma
  4. Condition d'achat: le prix de clôture franchit la barre minLow et est supérieur à mma
  5. Condition de vente: prix de clôture dépasse maxHigh ou est supérieur à maxHigh

En calculant les extrêmes des barres N récentes, il juge si le marché est extrêmement survendu ou suracheté.

Analyse des avantages

La stratégie présente les avantages suivants:

  1. La double condition rend les signaux de négociation de la stratégie plus fiables
  2. Utiliser les extrémités des lignes K pour juger du statut de survente et de surachat peut saisir la chance d'inversion
  3. La combinaison de la ligne moyenne mobile pour déterminer la direction de la tendance évite les opérations inverses
  4. Il met en œuvre l'idée d'achat bas et de vente élevée, ce qui est conforme à la psychologie commerciale de la plupart des traders
  5. La logique de la stratégie est simple et claire, facile à comprendre et à mettre en œuvre

Grâce à la double confirmation, la qualité du signal de la stratégie est relativement élevée et l'espace d'optimisation des paramètres est grand, ce qui convient à différents environnements de marché.

Analyse des risques

La stratégie comporte également certains risques:

  1. La double condition limite la fréquence des signaux, évitant éventuellement certaines opportunités de négociation
  2. Les paramètres incorrects du cycle de calcul pour les extrêmes de la ligne K peuvent ne pas permettre de déterminer avec précision l'état de survente et de surachat
  3. Des paramètres incorrects de la ligne de moyenne mobile peuvent déterminer incorrectement la direction de la tendance
  4. Il doit optimiser plusieurs paramètres simultanément, ce qui rend l'optimisation des paramètres plus difficile

Ces risques peuvent être réduits en ajustant les cycles de calcul, en optimisant les combinaisons de paramètres et d'autres méthodes.

Directions d'optimisation

La stratégie peut être principalement optimisée dans les directions suivantes:

  1. Optimiser le cycle de calcul des extrêmes de la ligne K pour trouver les paramètres de cycle les plus appropriés pour déterminer le surachat et le survente
  2. Testez les effets des moyennes mobiles de différentes longueurs
  3. Augmenter les autres indicateurs combinés tels que les canaux BOLL, les indicateurs KD, etc.
  4. Augmenter les stratégies de stop loss pour contrôler les stop loss uniques
  5. Optimiser les conditions d'entrée et de sortie pour améliorer la qualité du signal

Par l'optimisation des paramètres, l'optimisation des indicateurs, l'optimisation du contrôle des risques et d'autres moyens, le facteur de profit de la stratégie peut être considérablement amélioré.

Résumé

En général, il s'agit d'une stratégie de rupture très pratique. Calculant les extrêmes des lignes K pour déterminer le statut de survente et de surachat, en utilisant la ligne moyenne mobile pour déterminer la direction de la tendance, en définissant des conditions de double filtrage pour filtrer les faux signaux, il met en œuvre des stratégies de faible achat et de forte vente de haute qualité. En optimisant les cycles de calcul, en ajoutant d'autres indicateurs et d'autres moyens, l'effet de la stratégie peut être encore amélioré. La stratégie convient à la fois aux débutants pour apprendre et aux traders professionnels pour optimiser et utiliser.

/*backtest
start: 2023-02-22 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Larry Connors por RON", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

value1 = input(7, title="Quantity of day low")
value2 = input(7, title="Quantity of day high")
entry = lowest(close[1], value1)
exit = highest(close[1], value2)

lengthMMA = input(200, title="Length of SMA", minval=1)
mma = sma(close, lengthMMA)

// Calcular el mínimo de los precios bajos de las últimas 'value1' velas
minLow = lowest(low, value1)

// Calcular el máximo de los precios altos de las últimas 'value2' velas
maxHigh = highest(high, value2)

// Test Period
testStartYear = input(2009, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(2, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

if testPeriod()
    // Condiciones de entrada
    conditionMet = (close > mma) and (close < entry) and (low == minLow)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, when=conditionMet)
    
    if conditionMet
        label.new(bar_index, entry, text="↑", style=label.style_arrowup, color=color.green, size=size.small, yloc=yloc.belowbar)
    
    // Condiciones de salida
    conditionExit = close > exit or close > maxHigh
    strategy.close("Buy", when=conditionExit)
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