ChaoZhang
Aperçu
Il s’agit d’une stratégie de négociation quantifiée à plusieurs indicateurs combinant des bandes de Brin, des graphiques d’équilibre à première vue et des points de résistance de soutien. La stratégie identifie les opportunités de négociation potentielles en analysant la volatilité du marché, la force de la tendance et les niveaux de prix critiques.
Principe de stratégie
La stratégie utilise trois principaux composants d’indicateurs techniques: les bandes de Brin sont utilisées pour mesurer la volatilité du marché et le sur-achat et le sur-vente; les diagrammes d’équilibre à la première vue sont utilisés pour évaluer la direction et la force de la tendance; les points de résistance de soutien sont utilisés pour identifier les niveaux de prix critiques. L’utilisation combinée de plusieurs indicateurs fournit une perspective plus complète du marché.
La génération du signal de négociation est basée sur les conditions suivantes: lorsque le prix franchit la bande de Brin et se trouve au-dessus du premier nuage et franchit le haut de la période précédente, un signal de multiplication est déclenché; lorsque le prix franchit la bande de Brin et se trouve en dessous du premier nuage et tombe au-dessus du bas de la période précédente, un signal de rupture est déclenché. La stratégie comprend également un paramètre de stop loss basé sur le pourcentage pour contrôler le risque.
Avantages stratégiques
- La vérification croisée de multiples indicateurs améliore la fiabilité des signaux de transaction
- Les avantages du suivi des tendances et des transactions de rupture
- Un mécanisme de gestion des risques clair
- Les paramètres peuvent être ajustés de manière flexible en fonction des différentes conditions du marché
- Réduction de l’impact des fausses alertes grâce à une combinaison de mesures techniques
- Une visualisation complète pour aider à prendre des décisions commerciales
Risque stratégique
- De faux signaux de rupture fréquents peuvent se produire sur un marché volatil
- Plusieurs indicateurs peuvent entraîner un décalage du signal
- L’optimisation des paramètres peut conduire à un surapprentissage
- Les stop-loss peuvent être inefficaces en cas de fortes fluctuations du marché
- Les coûts de transaction peuvent affecter les rendements de la stratégie Il est recommandé de gérer le risque en ajustant la position d’arrêt, en optimisant les paramètres, en augmentant les conditions de filtrage, etc.
Orientation de l’optimisation de la stratégie
- Augmentation des indicateurs d’analyse du volume des transactions et amélioration de la fiabilité des signaux
- Mise en place d’un mécanisme d’ajustement des paramètres adaptatifs
- Ajout d’un filtre de volatilité du marché
- Optimisation des mécanismes d’arrêt de perte de freinage, comme l’introduction d’un arrêt de perte mobile
- Ajout d’une fonction de filtrage temporel pour éviter les transactions à des périodes spécifiques
- Ajout d’un mécanisme de contrôle de retrait
Résumer
Il s’agit d’une stratégie de trading quantitative qui utilise de multiples indicateurs techniques pour saisir les opportunités de trading grâce à des ruptures de tendance et à la confirmation de plusieurs signaux. L’avantage de la stratégie réside dans la fiabilité du signal et la gestion des risques, mais il faut faire attention aux problèmes de fausses ruptures et d’optimisation des paramètres.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("BB Ichimoku S/R Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Input parameters
bb_length = input.int(20, "Bollinger Bands Length")
bb_mult = input.float(2.0, "Bollinger Bands Multiplier")
ichimoku_tenkan = input.int(9, "Ichimoku Tenkan-sen")
ichimoku_kijun = input.int(26, "Ichimoku Kijun-sen")
ichimoku_senkou = input.int(52, "Ichimoku Senkou Span B")
sr_lookback = input.int(14, "S/R Lookback Period")
profit_target = input.float(1.5, "Profit Target (%)", minval=0.1, step=0.1)
stop_loss = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1, step=0.1)
// Bollinger Bands
[bb_middle, bb_upper, bb_lower] = ta.bb(close, bb_length, bb_mult)
// Ichimoku Cloud
tenkan = ta.ema(hl2, ichimoku_tenkan)
kijun = ta.ema(hl2, ichimoku_kijun)
spanA = (tenkan + kijun) / 2
spanB = ta.ema(hl2, ichimoku_senkou)
// Support and Resistance
highest_high = ta.highest(high, sr_lookback)
lowest_low = ta.lowest(low, sr_lookback)
// Entry conditions
long_condition = close > bb_upper and close > spanA and close > spanB and close > highest_high[1]
short_condition = close < bb_lower and close < spanA and close < spanB and close < lowest_low[1]
// Execute trades
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Set profit target and stop loss
strategy.exit("TP/SL", "Long", profit=strategy.position_avg_price * (1 + profit_target / 100), loss=strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss / 100))
strategy.exit("TP/SL", "Short", profit=strategy.position_avg_price * (1 - profit_target / 100), loss=strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss / 100))
// Plot indicators
plot(bb_middle, color=color.blue, title="BB Middle")
plot(bb_upper, color=color.red, title="BB Upper")
plot(bb_lower, color=color.red, title="BB Lower")
plot(tenkan, color=color.orange, title="Tenkan-sen")
plot(kijun, color=color.purple, title="Kijun-sen")
spanA_plot = plot(spanA, color=color.green, title="Senkou Span A")
spanB_plot = plot(spanB, color=color.red, title="Senkou Span B")
plot(highest_high, color=color.green, title="Resistance")
plot(lowest_low, color=color.red, title="Support")
// Fill Ichimoku Cloud
fill(spanA_plot, spanB_plot, color=spanA > spanB ? color.rgb(76, 175, 80, 90) : color.rgb(255, 82, 82, 90))