ChaoZhang
Aperçu
La stratégie est un système de trading suivant les tendances qui combine une moyenne mobile (MA) avec des bandes de Bollinger. La stratégie identifie les tendances du marché en analysant la relation positionnelle entre le prix et la moyenne mobile sur 200 périodes, ainsi que la position des bandes de Bollinger, tout en intégrant un mécanisme de stop loss à pourcentage fixe pour contrôler le risque. La stratégie adopte une gestion de position de 2,86 %, ce qui correspond à l’effet de levier de 35x et reflète le concept de gestion prudente des fonds.
Principe de stratégie
La logique fondamentale de la stratégie repose sur les éléments clés suivants :
- Utilisation de la moyenne mobile sur 200 périodes comme indicateur de tendance principal
- Combinez les pistes supérieure et inférieure des bandes de Bollinger de 20 périodes comme jugement de plage de fluctuation
- Ouvrez une position longue lorsque les conditions suivantes sont remplies :
- Le prix est supérieur à la moyenne mobile sur 200 jours
- La trajectoire médiane de la bande de Bollinger est au-dessus de la moyenne mobile sur 200 jours
- Le prix traverse la bande inférieure de Bollinger de bas en haut
- Ouvrez une position courte lorsque les conditions suivantes sont remplies :
- Le prix est inférieur à la moyenne mobile sur 200 jours
- La trajectoire médiane de la bande de Bollinger est inférieure à la moyenne mobile sur 200 jours
- Le prix traverse la bande supérieure de Bollinger de haut en bas
- Utilisez un pourcentage de stop loss fixe de 3 % pour contrôler les risques
- Fermez les positions longues lorsque le prix touche la bande de Bollinger supérieure et fermez les positions courtes lorsque le prix touche la bande de Bollinger inférieure.
Avantages stratégiques
- Forte capacité de suivi des tendances
- Identifier efficacement les tendances à long terme grâce à la moyenne mobile sur 200 jours
- Les bandes de Bollinger aident à déterminer les changements de tendance à court et moyen terme
- Une parfaite maîtrise des risques
- Le mécanisme de stop loss fixe contrôle efficacement le risque de chaque transaction
- La conception dynamique du stop-profit augmente les opportunités de profit
- Optimisation flexible des paramètres
- Les paramètres de la période moyenne mobile et de la bande de Bollinger peuvent être ajustés en fonction des caractéristiques du marché
- Le ratio stop loss peut être ajusté en fonction de la tolérance au risque
- Haut degré de systématisation
- Les signaux de trading sont clairs et il n’y a aucun facteur de jugement subjectif
- Adapté à l’exécution automatisée des transactions
Risque stratégique
- Risque de volatilité des marchés
- De faux signaux de rupture peuvent se produire fréquemment dans un marché latéral
- Il est recommandé de trader uniquement lorsque la tendance est claire
- Risque de glissement
- Vous pourriez être confronté à un glissement plus important pendant les périodes de forte volatilité
- Il est recommandé de mettre en place une protection anti-glissement raisonnable
- Risque systémique
- Les urgences du marché peuvent entraîner un échec du stop loss
- Il est recommandé de coopérer avec d’autres mesures de contrôle des risques
- Risques liés à l’optimisation des paramètres
- Une optimisation excessive peut conduire à un surapprentissage
- Il est recommandé d’effectuer une vérification par backtesting sur différentes périodes
Orientation de l’optimisation de la stratégie
- Optimisation dynamique du stop loss
- Présentation de l’indicateur ATR pour ajuster dynamiquement la distance du stop loss
- Ajustez le pourcentage de stop loss en fonction de la volatilité du marché
- Optimisation des signaux d’entrée
- Ajouter un indicateur de confirmation de volume
- Ajouter un filtre de force de tendance
- Optimisation de la gestion des positions
- Réaliser une gestion dynamique des positions
- Ajuster le ratio de levier en fonction de la volatilité du marché
- Optimisation du timing de trading
- Ajout d’un indicateur de sentiment du marché
- Ajout d’un filtre temporel
Résumer
Cette stratégie construit un système de trading complet en combinant des indicateurs techniques classiques, qui ont une bonne capacité de capture des tendances et un effet de contrôle des risques. Les principaux avantages de la stratégie résident dans son haut degré de systématisation et sa forte capacité d’ajustement des paramètres, tandis qu’un contrôle efficace des risques est obtenu grâce à un mécanisme de stop-loss fixe. Même si les performances peuvent être médiocres dans un marché volatil, la stabilité et la rentabilité de la stratégie peuvent être encore améliorées grâce à la mise en œuvre d’orientations optimisées. Il est recommandé aux traders de prêter attention au choix de l’environnement de marché lors de son utilisation dans le trading réel et d’ajuster les paramètres en fonction de leur propre tolérance au risque.
/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("MA 200 and Bollinger Bands Strategy", overlay=true) // 2.86% for 35x leverage
// inputs
ma_length = input(200, title="MA Length")
bb_length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
bb_mult = input(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")
// calculations
ma_200 = ta.sma(close, ma_length)
bb_basis = ta.sma(close, bb_length)
bb_upper = bb_basis + (ta.stdev(close, bb_length) * bb_mult)
bb_lower = bb_basis - (ta.stdev(close, bb_length) * bb_mult)
// plot indicators
plot(ma_200, color=color.blue, title="200 MA")
plot(bb_upper, color=color.red, title="Bollinger Upper Band")
plot(bb_basis, color=color.gray, title="Bollinger Basis")
plot(bb_lower, color=color.green, title="Bollinger Lower Band")
// strategy logic
long_condition = close > ma_200 and bb_basis > ma_200 and ta.crossover(close, bb_lower)
short_condition = close < ma_200 and bb_basis < ma_200 and ta.crossunder(close, bb_upper)
// fixed stop loss percentage
fixed_stop_loss_percent = 3.0 / 100.0
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Stop Long", "Long", stop=strategy.position_avg_price * (1 - fixed_stop_loss_percent))
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Stop Short", "Short", stop=strategy.position_avg_price * (1 + fixed_stop_loss_percent))
// take profit conditions
close_long_condition = close >= bb_upper
close_short_condition = close <= bb_lower
if (close_long_condition)
strategy.close("Long")
if (close_short_condition)
strategy.close("Short")