ChaoZhang
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Aperçu
La stratégie est un système de trading de suivi de tendance basé sur les bandes de soutien du marché haussier. Elle utilise principalement les signaux de croisement des moyennes mobiles simples de 20 semaines (SMA) et des moyennes mobiles indicielles de 21 semaines (EMA) pour déterminer la direction de la tendance du marché et prendre des décisions de négociation. La stratégie émet plus de signaux lorsque les deux courbes se croisent vers le haut, et des positions égales lorsqu’elles se croisent vers le bas, en profitant des opportunités de tendance à moyen et long terme.
Principe de stratégie
La logique centrale de la stratégie est de déterminer la tendance du marché en surveillant la relation de position relative entre les courbes de 20 semaines SMA et 21 semaines EMA. Lorsque la courbe courte de 20 semaines SMA dépasse la courbe longue de 21 semaines EMA, indiquant que le marché est susceptible d’être à la hausse, le système prend position.
Avantages stratégiques
- Suivi des tendances: les tendances sont définies par des croisements de lignes moyennes au niveau de la courbe périphérique, ce qui permet de filtrer efficacement le bruit du marché à court terme et de saisir les opportunités de tendance à moyen et long terme.
- Contrôle des risques raisonnable: utilisation d’une moyenne mobile dynamique comme référence de stop loss, permettant une sortie en temps opportun lorsque le marché se déplace
- La science du réglage des paramètres: les réglages de 20 et 21 semaines garantissent la stabilité du signal sans retard excessif
- Logique d’exécution claire: les signaux d’entrée et de sortie sont clairs, il n’y a pas de jugement subjectif
- Flexibilité de la gestion des fonds: prise en charge de l’ouverture de positions en fonction de la valeur nette du compte et de l’ajustement dynamique de la taille des positions
Risque stratégique
- Ne pas appliquer aux marchés de choc: dans les marchés de choc horizontal, les croisements fréquents de la moyenne peuvent entraîner de fausses ruptures et des pertes continues
- Un effet de glissement plus important: les transactions au niveau de la courbe peuvent avoir un effet de glissement plus important sur le disque dur, affectant la performance de la stratégie
- Décalage d’entrée: les signaux de croisement de ligne moyenne sont naturellement décalageux et peuvent manquer les meilleurs points d’entrée.
- Insuffisance du contrôle de la retraite: dépendance uniquement de la croisée des lignes comme signal d’arrêt, peut supporter une plus grande retraite en cas de fortes fluctuations
- Exigences financières plus élevées: les transactions au niveau de la courbe périphérique ont des exigences plus élevées en termes de quantité de fonds et de capacité psychologique
Orientation de l’optimisation de la stratégie
- Augmentation des indicateurs de filtrage: les indicateurs tels que le RSI, le MACD peuvent être introduits pour confirmer les tendances et améliorer la fiabilité du signal
- Optimisation des mécanismes d’arrêt des pertes: en combinant les paramètres ATR avec l’arrêt dynamique, améliorer la capacité de contrôle des risques
- Amélioration de la gestion des positions: ajustement dynamique de la taille des positions en fonction des fluctuations du marché pour une meilleure gestion des fonds
- Ajout de filtres de tendance: introduire des jugements de tendance à long terme et négocier uniquement dans la direction de la tendance principale
- Amélioration de l’exécution des transactions: optimisation des règles de négociation pour réduire les effets des points de glissement et améliorer la stabilité des stratégies
Résumer
La stratégie de négociation de la ceinture de soutien du bull market est un système de suivi de la tendance basé sur la théorie classique de l’analyse technique. La stratégie est caractérisée par une clarté logique et un risque contrôlable.
Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0
// © zkdev
//@version=6
strategy(title='Demo GPT - Bull Market Support Band',
overlay=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.1,
slippage=3)
// -------------------------------------------------------------------------
// Compile-time timestamp constants for default date range
// (2018-01-01 00:00:00 UTC -> 1514764800000
// 2069-12-31 23:59:59 UTC -> 3155759999000)
// -------------------------------------------------------------------------
const int defaultFromDate = 1514764800000
const int defaultToDate = 3155759999000
// -------------------------------------------------------------------------
// Inputs: date range
// -------------------------------------------------------------------------
fromDate = input(title='Start Date', defval=defaultFromDate)
toDate = input(title='End Date', defval=defaultToDate)
// -------------------------------------------------------------------------
// Indicator settings & calculations
// -------------------------------------------------------------------------
smaLength = 20
emaLength = 21
source = close
sma = ta.sma(source, smaLength)
ema = ta.ema(source, emaLength)
// -------------------------------------------------------------------------
// Fetch weekly SMA & EMA
// -------------------------------------------------------------------------
outSma = request.security(syminfo.tickerid, 'W', sma, gaps=barmerge.gaps_on, lookahead=barmerge.lookahead_off)
outEma = request.security(syminfo.tickerid, 'W', ema, gaps=barmerge.gaps_on, lookahead=barmerge.lookahead_off)
// -------------------------------------------------------------------------
// Plot visuals (20w SMA, 21w EMA, fill in between)
// -------------------------------------------------------------------------
smaPlot = plot(outSma, color=color.new(color.red, 0), title='20w SMA')
emaPlot = plot(outEma, color=color.new(color.green, 0), title='21w EMA')
fill(smaPlot, emaPlot, color=color.new(color.orange, 75), fillgaps=true)
// -------------------------------------------------------------------------
// We evaluate crossover/crossunder on *every bar* and store the result
// -------------------------------------------------------------------------
crossUp = ta.crossover(outSma, outEma)
crossDown = ta.crossunder(outSma, outEma)
// -------------------------------------------------------------------------
// Trade logic: only operate within chosen date range
// Buy when outSma crosses above outEma; Sell (close) when outSma crosses below outEma
// -------------------------------------------------------------------------
inDateRange = true
if inDateRange
// If we have a crossUp event on this bar, buy (go Long)
if crossUp
strategy.entry('Long', strategy.long)
// If we have a crossDown event on this bar, sell (close Long)
if crossDown
strategy.close('Long')