ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie est un système de trading à court terme basé sur la combinaison de la bi-mesure croisée et du RSI. La stratégie utilise une moyenne mobile indicielle de 9 cycles et de 21 cycles (EMA) comme base de jugement de la tendance, tout en combinant un indicateur relativement faible (RSI) comme outil de confirmation de la dynamique, permettant la gestion du risque en définissant des arrêts et arrêts fixes.
Principe de stratégie
La logique centrale de la stratégie est basée sur la synergie de deux indicateurs techniques: d’abord, la direction de la tendance du marché est déterminée par le croisement de l’EMA à 9 cycles et de l’EMA à 21 cycles. Une tendance à la hausse est établie lorsque l’EMA à court terme monte au-dessus de l’EMA à long terme; une tendance à la baisse est établie lorsque l’EMA à court terme descend au-dessus de l’EMA à long terme.
Avantages stratégiques
- Clarification du signal: Le double mécanisme de filtrage de la confirmation RSI et de la confirmation de l’équilibre entre les lignes permet de réduire efficacement les faux signaux.
- Risque contrôlable: avec un stop loss à pourcentage fixe, les attentes de risque pour chaque transaction sont clairement contrôlables.
- Le niveau d’automatisation est élevé: la logique de la stratégie est claire et les paramètres sont réglables, ce qui facilite l’automatisation des transactions.
- Adaptabilité: La stratégie peut s’adapter à différents environnements de marché et se démarquer, en particulier dans les marchés où la tendance est claire.
- Les conditions d’entrée et de sortie sont claires et faciles à suivre pour les traders.
Risque stratégique
- Risque de marché oscillant: Les faux signaux peuvent être fréquents dans les marchés oscillants horizontaux, entraînant des pertes continues.
- Risque de glissement: il est possible de faire face à un risque de glissement plus élevé dans les transactions sur des lignes courtes de 5 minutes.
- Risque de stop-loss fixe: l’utilisation d’un stop-loss à pourcentage fixe peut ne pas convenir à tous les environnements de marché et peut être trop dense dans des marchés particulièrement volatils.
- Risque systémique: les stop-loss fixes peuvent ne pas protéger efficacement les fonds en cas d’événements majeurs sur le marché.
Orientation de l’optimisation de la stratégie
- Optimisation des arrêts dynamiques: il est possible d’envisager d’ajuster dynamiquement les distances de stop en fonction des indicateurs ATR, afin que les arrêts soient plus adaptés aux caractéristiques de la volatilité du marché.
- Filtrage temporel: Augmenter le filtrage des périodes de négociation pour éviter les périodes de forte volatilité ou de faible liquidité.
- Confirmation de la force de la tendance: l’indicateur ADX peut être ajouté pour confirmer la force de la tendance et ne peut être négocié que lorsque la tendance est claire.
- Optimisation de la gestion des positions: la taille des positions peut être ajustée en fonction de la volatilité du marché et de la dynamique de la valeur nette du compte.
- Identification de l’environnement de marché: ajout d’un mécanisme de jugement de l’environnement de marché, en utilisant différents paramètres dans différentes conditions de marché.
Résumer
Cette stratégie, combinant les indices de l’équilibre et du RSI, permet de construire un système de trading de courte ligne relativement complet. L’avantage de la stratégie réside dans la clarté des signaux et la maîtrise des risques, mais il y a aussi de la place pour l’optimisation. La stabilité et la rentabilité de la stratégie peuvent être encore améliorées en ajoutant des mécanismes tels que l’arrêt dynamique et le filtrage du temps.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-28 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("abo 3llash - EMA + RSI Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// Parameters
emaShortLength = input.int(9, title="Short EMA Length")
emaLongLength = input.int(21, title="Long EMA Length")
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input.int(70, title="RSI Overbought Level")
rsiOversold = input.int(30, title="RSI Oversold Level")
stopLossPercent = input.float(1, title="Stop Loss Percentage") / 100
takeProfitPercent = input.float(2, title="Take Profit Percentage") / 100
// Calculating EMAs and RSI
emaShort = ta.ema(close, emaShortLength)
emaLong = ta.ema(close, emaLongLength)
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
// Buy and Sell Conditions
buyCondition = ta.crossover(emaShort, emaLong) and rsi < rsiOverbought
sellCondition = ta.crossunder(emaShort, emaLong) and rsi > rsiOversold
// Plotting the EMAs
plot(emaShort, title="Short EMA", color=color.blue)
plot(emaLong, title="Long EMA", color=color.red)
// Generating buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
// Strategy Execution
if (buyCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Set Stop Loss and Take Profit for Buy
stopLossLevel = close * (1 - stopLossPercent)
takeProfitLevel = close * (1 + takeProfitPercent)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", stop=stopLossLevel, limit=takeProfitLevel)
if (sellCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Set Stop Loss and Take Profit for Sell
stopLossLevel = close * (1 + stopLossPercent)
takeProfitLevel = close * (1 - takeProfitPercent)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Sell", stop=stopLossLevel, limit=takeProfitLevel)