ChaoZhang
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Aperçu
La stratégie est un système de trading intelligent basé sur plusieurs moyennes mobiles et intensités de tendance. Elle mesure l’intensité des tendances du marché en analysant l’écart entre les prix et les différentes moyennes mobiles périodiques, et utilise l’indicateur de volatilité ATR pour la gestion des positions et le contrôle des risques. La stratégie est hautement personnalisable et permet d’ajuster les paramètres de manière flexible en fonction des différents environnements du marché et des besoins des transactions.
Principe de stratégie
La logique fondamentale de la stratégie repose sur les aspects suivants :
- Moyenne mobile utilisant deux périodes différentes (rapide et lente) pour identifier la direction de la tendance et les signaux croisés
- La force de la tendance est quantifiée en calculant l’écart entre le prix et la moyenne mobile (en points)
- Combiné avec la forme de la ligne K (déglutition, collier, étoile filante, croix, etc.) comme signal de confirmation auxiliaire
- Calcul dynamique des objectifs de stop loss et de profit avec l’indicateur ATR
- Gestion des commandes en utilisant une méthode partielle de profit et de suivi des pertes
Avantages stratégiques
- Le système est très adaptable et peut être adapté par paramètres à différents environnements de marché
- Évitez de négocier fréquemment lorsque la tendance est faible en quantifiant l’intensité de la tendance par le décalage
- Amélioration de la fiabilité des signaux de transaction en combinant plusieurs indicateurs techniques et confirmation de forme
- Le risque est raisonnablement maîtrisé par un arrêt dynamique basé sur l’ATR.
- Gestion de fonds pour les positions de récupération et de fixation
- Disposant d’une fonctionnalité partielle de prise de bénéfices et de suivi des pertes, protégeant efficacement les bénéfices
Risque stratégique
- Il est recommandé d’ajouter des filtres aux indicateurs de choc.
- La combinaison de plusieurs indices peut entraîner la perte de certaines opportunités de trading
- Une optimisation excessive des paramètres peut entraîner un risque de suradaptation
- Dans les marchés peu liquides, les transactions à grande échelle peuvent présenter un risque de glissement
- Il est nécessaire d’établir un ratio de stop-loss raisonnable pour éviter des pertes excessives à la fois.
Orientation de l’optimisation de la stratégie
- Un indicateur de volume de transaction peut être ajouté comme indicateur auxiliaire de confirmation de tendance
- Considérer l’introduction d’un indicateur de volatilité du marché pour ajuster dynamiquement la fréquence des transactions
- Filtrage des signaux en fonction de la cohérence des tendances sur différentes périodes
- Ajouter plus d’options de stop-loss, comme le stop-time
- Développer des mécanismes d’optimisation adaptative des paramètres pour améliorer l’adaptabilité de la stratégie
Résumer
La stratégie construit un système de négociation complet en combinant des moyennes mobiles, la quantification de l’intensité de la tendance, la morphologie de la ligne K et la gestion dynamique du risque. Elle maintient la simplicité de la logique de la stratégie et améliore la fiabilité des transactions grâce à un mécanisme de confirmation multiple. La haute personnalisation de la stratégie lui permet de s’adapter à différents styles de négociation et environnements de marché, mais son utilisation nécessite une attention particulière à l’optimisation des paramètres et à la maîtrise des risques.
Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-12-03 00:00:00
end: 2024-12-10 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 10m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Customizable Strategy with Signal Intensity Based on Pips Above/Below MAs", overlay=true)
// Customizable Inputs
// Account and Risk Management
account_size = input.int(100000, title="Account Size (USD)", minval=1)
compounded_results = input.bool(true, title="Compounded Results")
risk_per_trade = input.float(1.0, title="Risk per Trade (%)", minval=0.1, maxval=100) / 100
// Moving Averages Settings
ma1_length = input.int(50, title="Moving Average 1 Length", minval=1)
ma2_length = input.int(200, title="Moving Average 2 Length", minval=1)
// Higher Time Frame for Moving Averages
ma_htf = input.timeframe("D", title="Higher Time Frame for MA Delay")
// Signal Intensity Range based on pips
signal_intensity_min = input.int(0, title="Signal Intensity Start (Pips)", minval=0, maxval=1000)
signal_intensity_max = input.int(1000, title="Signal Intensity End (Pips)", minval=0, maxval=1000)
// ATR-Based Stop Loss and Take Profit
atr_length = input.int(14, title="ATR Length", minval=1)
atr_multiplier_stop = input.float(1.5, title="Stop Loss Size (ATR Multiplier)", minval=0.1)
atr_multiplier_take_profit = input.float(2.5, title="Take Profit Size (ATR Multiplier)", minval=0.1)
// Trailing Stop and Partial Profit
trailing_stop_rr = input.float(2.0, title="Trailing Stop (R:R)", minval=0)
partial_profit_percentage = input.float(50, title="Take Partial Profit (%)", minval=0, maxval=100)
// Trend Filter Settings
trend_filter_enabled = input.bool(true, title="Trend Filter Enabled")
trend_filter_sensitivity = input.float(50, title="Trend Filter Sensitivity", minval=0, maxval=100)
// Candle Pattern Type for Entry
entry_candle_type = input.string("Any", title="Entry Candle Type", options=["Any", "Engulfing", "Hammer", "Shooting Star", "Doji"])
// Moving Average Entry Conditions
ma_entry_condition = input.string("Both", title="MA Entry", options=["Fast Above Slow", "Fast Below Slow", "Both"])
// Trade Direction (Long, Short, or Both)
trade_direction = input.string("Both", title="Trade Direction", options=["Long", "Short", "Both"])
// ATR Calculation
atr_value = ta.atr(atr_length)
// Moving Average Calculations (using Higher Time Frame)
ma1_htf = ta.sma(request.security(syminfo.tickerid, ma_htf, close), ma1_length)
ma2_htf = ta.sma(request.security(syminfo.tickerid, ma_htf, close), ma2_length)
// Candle Pattern Conditions
is_engulfing = close[1] < open[1] and close > open and high > high[1] and low < low[1]
is_hammer = (high - low) > 3 * (close - open) and (close > open) and (low == ta.lowest(low, 5))
is_shooting_star = (high - low) > 3 * (open - close) and (open > close) and (high == ta.highest(high, 5))
is_doji = (close - open) <= ((high - low) * 0.1)
// Apply the selected candle pattern
candle_condition = false
if entry_candle_type == "Any"
candle_condition := true
if entry_candle_type == "Engulfing"
candle_condition := is_engulfing
if entry_candle_type == "Hammer"
candle_condition := is_hammer
if entry_candle_type == "Shooting Star"
candle_condition := is_shooting_star
if entry_candle_type == "Doji"
candle_condition := is_doji
// Moving Average Entry Conditions
ma_cross_above = ta.crossover(ma1_htf, ma2_htf)
ma_cross_below = ta.crossunder(ma1_htf, ma2_htf)
// Calculate pips distance to MAs and normalize it for signal intensity
pip_size = syminfo.mintick * 10 // Assuming Forex; for other asset classes, modify as needed
// Calculate distances in pips between price and MAs
distance_to_ma1_pips = math.abs(close - ma1_htf) / pip_size
distance_to_ma2_pips = math.abs(close - ma2_htf) / pip_size
// Calculate signal intensity based on the pips distance
// Normalize the signal intensity between the user-specified min and max
signal_intensity = math.min(math.max((distance_to_ma1_pips + distance_to_ma2_pips), signal_intensity_min), signal_intensity_max)
// Trend Filter Condition (Optional)
trend_condition = false
if trend_filter_enabled
trend_condition := ta.sma(close, ma2_length) > ta.sma(close, ma2_length + int(trend_filter_sensitivity))
// Entry Conditions Based on MA, Candle Patterns, and Trade Direction
long_condition = (trade_direction == "Long" or trade_direction == "Both") and (ma_entry_condition == "Fast Above Slow" or ma_entry_condition == "Both") and ma_cross_above and candle_condition and (not trend_filter_enabled or trend_condition) and signal_intensity > signal_intensity_min
short_condition = (trade_direction == "Short" or trade_direction == "Both") and (ma_entry_condition == "Fast Below Slow" or ma_entry_condition == "Both") and ma_cross_below and candle_condition and (not trend_filter_enabled or not trend_condition) and signal_intensity > signal_intensity_min
// Position Sizing Based on Risk Per Trade and ATR for Stop Loss
risk_amount = account_size * risk_per_trade
stop_loss_atr = atr_multiplier_stop * atr_value
// Calculate the position size based on the risk amount and ATR stop loss
position_size = risk_amount / stop_loss_atr
// If compounded results are not enabled, adjust position size for non-compounded returns
if not compounded_results
position_size := position_size / account_size * 100000 // Adjust for non-compounded results
// Convert take profit and stop loss from ATR to USD
pip_value = syminfo.mintick * 10 // Assuming Forex; for other asset classes, modify as needed
take_profit_atr = atr_multiplier_take_profit * atr_value
take_profit_usd = (take_profit_atr * pip_value) * position_size
stop_loss_usd = (stop_loss_atr * pip_value) * position_size
// Trailing Stop
trail_stop_level = trailing_stop_rr * stop_loss_atr
// Initialize long_box_id and short_box_id as boxes (not ints)
var box long_box_id = na
var box short_box_id = na
// Track Monthly Profit
var float monthly_profit = 0.0
if (month(timenow) != month(timenow[1])) // New month
monthly_profit := 0
// Long Trade Management
if long_condition
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
// Partial Profit at 50% position close when 1:1 risk/reward
strategy.exit("Partial Profit", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, qty_percent=partial_profit_percentage / 100)
// Full take profit and stop loss with trailing stop
strategy.exit("Take Profit Long", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price + take_profit_atr, stop=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, trail_offset=trail_stop_level)
// Delete the old box if it exists
if not na(long_box_id)
box.delete(long_box_id)
// Plot Take Profit and Stop Loss for Long Positions
// long_box_id := box.new(left=bar_index - 1, top=strategy.position_avg_price + take_profit_atr, right=bar_index, bottom=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, bgcolor=color.new(color.green, 90), border_width=1, border_color=color.new(color.green, 0))
// Short Trade Management
if short_condition
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
// Partial Profit at 50% position close when 1:1 risk/reward
strategy.exit("Partial Profit", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, qty_percent=partial_profit_percentage / 100)
// Full take profit and stop loss with trailing stop
strategy.exit("Take Profit Short", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price - take_profit_atr, stop=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, trail_offset=trail_stop_level)
// Delete the old box if it exists
// if not na(short_box_id)
// box.delete(short_box_id)
// Plot Take Profit and Stop Loss for Short Positions
// short_box_id := box.new(left=bar_index - 1, top=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, right=bar_index, bottom=strategy.position_avg_price - take_profit_atr, bgcolor=color.new(color.red, 90), border_width=1, border_color=color.new(color.red, 0))
// Plot MAs and Signals
plot(ma1_htf, color=color.blue, title="MA1 (HTF)")
plot(ma2_htf, color=color.red, title="MA2 (HTF)")
plotshape(series=long_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", text="BUY")
plotshape(series=short_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", text="SELL")