
La stratégie est basée sur les caractéristiques statistiques de la baisse extrême du marché. L’analyse statistique des retraits permet de mesurer l’extrême de la volatilité du marché en utilisant le décalage standard et de faire des achats lorsque le marché baisse au-delà des limites normales. L’idée centrale de la stratégie est de capturer les opportunités de dépassement causées par l’humeur panique du marché et d’identifier les opportunités d’investissement résultant d’un comportement irrationnel du marché par des méthodes statistiques mathématiques.
La stratégie utilise les caractéristiques statistiques de calcul des retraits maximaux et des retraits pour les prix à la fenêtre de temps de roulement. On calcule d’abord le prix le plus élevé des 50 derniers cycles, puis le pourcentage de retraits par rapport au prix de clôture le plus élevé actuel. On calcule ensuite la moyenne et le écart-type des retraits, en définissant un écart-type de 1 fois le seuil de déclenchement.
La stratégie capture les opportunités de survente du marché par des méthodes statistiques, a une bonne base théorique et une valeur pratique. La logique de la stratégie est simple et claire, les paramètres sont ajustables et adaptés pour l’extension et l’optimisation de la stratégie de base. La stabilité et la rentabilité de la stratégie peuvent être encore améliorées en ajoutant d’autres indicateurs techniques et des mesures de contrôle des risques.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Buy When There's Blood in the Streets Strategy", overlay=false, shorttitle="BloodInTheStreets")
//This strategy identifies opportunities to buy during extreme market drawdowns based on standard deviation thresholds.
//It calculates the maximum drawdown over a user-defined lookback period, identifies extreme deviations from the mean,
//and triggers long entries when specific conditions are met. The position is exited after a defined number of bars.
// User Inputs
lookbackPeriod = input.int(50, title="Lookback Period", minval=1, tooltip="Period to calculate the highest high for drawdown")
stdDevLength = input.int(50, title="Standard Deviation Length", minval=1, tooltip="Length of the period to calculate standard deviation")
stdDevThreshold = input.float(-1.0, title="Standard Deviation Threshold", tooltip="Trigger level for long entry based on deviations")
exitBars = input.int(35, title="Exit After (Bars)", minval=1, tooltip="Number of bars after which to exit the trade")
// Drawdown Calculation
peakHigh = ta.highest(high, lookbackPeriod)
drawdown = ((close - peakHigh) / peakHigh) * 100
// Standard Deviation Calculation
drawdownStdDev = ta.stdev(drawdown, stdDevLength)
meanDrawdown = ta.sma(drawdown, stdDevLength)
// Define Standard Deviation Levels
stdDev1 = meanDrawdown - drawdownStdDev
stdDev2 = meanDrawdown - 2 * drawdownStdDev
stdDev3 = meanDrawdown - 3 * drawdownStdDev
// Plot Drawdown and Levels
plot(drawdown, color=color.red, linewidth=2, title="Drawdown (%)")
plot(meanDrawdown, color=color.blue, linewidth=2, title="Mean Drawdown")
plot(stdDev1, color=color.green, linewidth=1, title="1st Std Dev")
plot(stdDev2, color=color.orange, linewidth=1, title="2nd Std Dev")
plot(stdDev3, color=color.purple, linewidth=1, title="3rd Std Dev")
// Entry Condition
var float entryBar = na
goLong = drawdown <= meanDrawdown + stdDevThreshold * drawdownStdDev
if (goLong and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Long", strategy.long)
entryBar := bar_index
// Exit Condition
if (strategy.position_size > 0 and not na(entryBar) and bar_index - entryBar >= exitBars)
strategy.close("Long")