Stratégie de retracement de trading Bitcoin, BNB et Ethereum sur plusieurs périodes

MA SMA SL
Date de création: 2024-04-29 17:36:12 Dernière modification: 2024-04-29 17:36:12
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Stratégie de retracement de trading Bitcoin, BNB et Ethereum sur plusieurs périodes

Aperçu

La stratégie se concentre sur les Bitcoin (BTC), Binance (BNB) et Ethereum (ETH) dans les périodes de 1 heure, 2 heures, 3 heures et 4 heures. Elle vise à exploiter les retraits de prix à court terme pour profiter d’une tendance plus large. En identifiant les retraits dans la tendance et en utilisant des signaux de confirmation tels que les modèles d’effondrement et les conditions de survente, les traders peuvent entrer dans des positions avec des objectifs de risque et de profit définis.

Principe de stratégie

La stratégie utilise deux moyennes mobiles simples (SMA) pour capturer les tendances du marché et les opportunités de reprise potentielles. La SMA à plus longue période (ma1) sert d’indicateur de confirmation de tendance, tandis que la SMA à plus courte période (ma2) est utilisée pour identifier les situations où les prix s’écartent d’une tendance majeure. Lorsque les prix sont supérieurs à ma1 et indiquent une tendance à la hausse, la stratégie cherche un revers au-dessous de ma2 comme opportunité de reprise potentielle.

Avantages stratégiques

  1. Analyse de plusieurs périodes: la stratégie fonctionne sur des périodes de 1, 2, 3 et 4 heures, offrant une perspective plus complète du marché et des opportunités de négociation potentielles.
  2. Suivi de la tendance: en utilisant des SMA à plus longues périodes comme indicateurs de confirmation de tendance, la stratégie est capable de s’adapter à différentes tendances du marché et de trouver des opportunités d’entrée dans les tendances.
  3. Retraite: Cette stratégie se concentre sur la recherche d’une retraite de prix dans une tendance haussière pour entrer à un meilleur prix, tout en réduisant le risque d’une transaction à la baisse.
  4. Gestion des risques: La stratégie intègre un mécanisme de stop-loss et un contrôle de la taille de la position pour limiter les risques de baisse potentiels et protéger les fonds de négociation.
  5. Optimisation des paramètres: les paramètres stratégiques tels que la longueur des moyennes mobiles, le pourcentage de stop loss, etc. peuvent être optimisés en fonction des conditions du marché et des préférences personnelles, offrant ainsi une flexibilité.

Risque stratégique

  1. La performance de la stratégie dépend dans une certaine mesure des paramètres sélectionnés, tels que la longueur de la moyenne mobile et le filtre de rétraction. Le choix des paramètres nécessite un suivi et une optimisation minutieux.
  2. Le bruit du marché: les fluctuations de prix à court terme peuvent conduire à de faux signaux, entraînant des transactions inutiles et augmentant les coûts.
  3. Retour de tendance: la stratégie peut faire face à une perte potentielle lorsque la tendance du marché est soudainement inversée, en particulier avant le déclenchement de la position de stop loss.
  4. Points de glissement et coûts de transaction: les transactions fréquentes peuvent entraîner des points de glissement et des coûts de transaction plus élevés, affectant la performance globale de la stratégie.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

  1. Stop-loss dynamique: Ajustez le niveau de stop-loss en fonction de la volatilité du marché ou de l’activité des prix pour mieux répondre aux différentes conditions du marché.
  2. Confirmation multifactorielle: en combinaison avec d’autres indicateurs techniques tels que l’indice de force relative (RSI) ou l’oscillateur aléatoire (Stochastic Oscillator) pour confirmer les tendances et les retraits et améliorer la fiabilité du signal.
  3. Taille de position adaptée au risque: Taille de position adaptée à la dynamique de chaque transaction en fonction de la volatilité du marché actuel ou des préférences de risque personnelles.
  4. Optimisation des périodes de négociation: analyse du comportement et de la volatilité des prix à différentes périodes de la journée, en choisissant les meilleures périodes de négociation pour améliorer la performance de la stratégie.
  5. Ajouter une analyse de l’humeur du marché: associer des indicateurs d’humeur du marché tels que l’indice de la peur et de la cupidité pour mieux comprendre l’atmosphère du marché et les points de basculement potentiels.

Résumer

La stratégie de retrait de transactions Bitcoin, Binance et Ethereum dans le cadre de plusieurs périodes fournit une méthode structurée pour capturer les opportunités de retrait à court terme dans les tendances. La stratégie vise à optimiser les opportunités de trading potentielles en combinant les principes de suivi des tendances et de retrait de transactions et en appliquant les mesures de gestion des risques appropriées. Cependant, la performance de la stratégie dépend du choix des paramètres et des conditions du marché, ce qui nécessite une surveillance et une optimisation continues.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-04-23 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © GOLU_PARDHAAN

//@version=5
strategy("Pullback stretegy", overlay=true,initial_capital = 1000,default_qty_type = strategy.percent_of_equity,default_qty_value = 100)

//input
ma_lenth1=input.int(200,'MA lenth 1',step=10,group = 'Moving avrege pprameter',inline = 'MA')
ma_lenth2=input.int(13,'MA lenth 2',step=1,group = 'Moving avrege pprameter',inline = 'MA')
sl=input.float(title = "stop loss%",defval=0.07,step=0.1,group = 'moving avrege pprameter')
too_deep=input.float(title = 'Too deep(%)',defval = 0.27,step=0.01,group='Too Deep and Too Thin',inline='Too')
too_thin=input.float(title = 'Too thin(%)',defval = 0.03,step=0.01,group='Too Deep and Too Thin',inline='Too')
//claulation
ma1=ta.sma(close,ma_lenth1)
ma2=ta.sma(close,ma_lenth2)

too_deep2=  (ma2/ma1-1)<too_deep
too_thin2=  (ma2/ma1-1)>too_thin
//entry and colose Conditionq
var float buy_price=0
buy_condition=(close>ma1)and(close<ma2)and strategy.position_size==0 and too_deep2 and too_thin2
close_condition1=(close>ma2)and strategy.position_size>0 and (close<low[1])
stop_distance=strategy.position_size>0? ((buy_price-close)/close): na
close_condition2=strategy.position_size>0 and stop_distance>sl
stop_price= strategy.position_size>0?buy_price-(buy_price*sl): na


//entry and close order

if buy_condition
    strategy.entry('Long',strategy.long)
if buy_condition[1]
    buy_price:=open
if close_condition1 or close_condition2
    strategy.close('Long' ,comment = "exite"+(close_condition2 ? "SL=ture":""))
    buy_price :=na
plot(ma1,color = color.blue)
plot(ma2,color = color.orange)