ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie est une stratégie d’arbitrage hautement adaptive combinant les courbes moyennes (EMA), les zones d’offre et de demande et le volume de transactions. Elle identifie les tendances du marché par la confirmation croisée de plusieurs indicateurs techniques et négocie à proximité des zones d’offre et de demande critiques. La stratégie adopte des objectifs de stop-loss et de profit dynamiques et s’adapte à la volatilité du marché par l’indicateur ATR.
Principe de stratégie
La logique fondamentale de la stratégie repose sur les éléments clés suivants :
- Utilisation de l’orientation de la tendance des EMA de 9 cycles et de 15 cycles comme principal signal de négociation
- Les niveaux de prix importants sont déterminés par des zones d’offre et de demande dans des délais plus longs (environ 15 minutes)
- Utiliser la confirmation de volume pour vérifier l’efficacité des tendances
- Utilisation d’objectifs de stop-loss et de profit dynamiques basés sur l’ATR pour gérer le risque
- La transaction est effectuée lorsque plusieurs conditions sont réunies.
En particulier, lorsque l’EMA à 9 cycles augmente pendant 3 cycles consécutifs, l’EMA à 15 cycles est également en hausse et que le prix est au-dessus de la zone de demande, et que la moyenne du volume de transactions à 20 cycles est supérieure à la moyenne du volume de transactions à 50 cycles, le système émet un signal de multiplication. La logique du signal de blanchiment est inverse.
Avantages stratégiques
- Le mécanisme de confirmation multiple a considérablement amélioré la fiabilité des transactions
- Les objectifs de stop loss et de profit dynamiques sont adaptés à différents environnements de marché
- Éviter de négocier dans des zones de prix défavorables en filtrant les zones d’offre et de demande
- La confirmation du volume des transactions fournit une vérification supplémentaire de la tendance
- Le rapport risque/bénéfice peut être ajusté de manière flexible en fonction des conditions du marché.
- Les stratégies ont une bonne adaptabilité aux différentes conditions du marché
Risque stratégique
- Des signaux erronés peuvent apparaître sur des marchés très volatils
- Les conditions de confirmation multiple peuvent entraîner des opportunités de transactions manquées
- La détection des zones d’offre et de demande peut être en retard
- Les signaux de trading peuvent être fréquents sur les marchés de gré à gré.
Mesures de contrôle des risques :
- Utilisation d’un stop ATR dynamique pour s’adapter aux fluctuations du marché
- Filtrer les signaux faux par confirmation de volume
- Mise en place d’un contrôle rigoureux du rapport risque/bénéfice
- Opérer à proximité des zones de prix critiques
Orientation de l’optimisation de la stratégie
- L’introduction d’un cycle d’EMA adaptatif lui permettant de s’ajuster automatiquement en fonction de la volatilité du marché
- Ajout d’un module de reconnaissance de l’état du marché, utilisant différents paramètres dans différents environnements de marché
- Optimisation des méthodes de calcul des zones d’offre et de demande, amélioration de l’exactitude de l’identification
- Ajouter plus d’analyses de la microstructure du marché
- Résultats de l’analyse de l’impact sur le rendement
Résumer
Il s’agit d’un système de négociation complet intégrant plusieurs outils d’analyse technique qui améliore la fiabilité des transactions grâce à des mécanismes de confirmation multiples. L’avantage de la stratégie réside dans sa capacité d’adaptation et de gestion des risques, mais il faut également tenir compte des différences de performance dans différents environnements de marché.
/*backtest
start: 2024-02-08 00:00:00
end: 2025-02-06 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Optimized Scalping Strategy with EMA & Supply/Demand Zones", overlay=true)
// Inputs
ema9_length = input(9, title="EMA 9 Length")
ema15_length = input(15, title="EMA 15 Length")
higher_tf = input.timeframe("15", title="Higher Timeframe for Zones")
atr_mult = input(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss")
risk_reward = input.float(1.2, title="Risk-Reward Ratio", options=[1.2, 1.3, 1.4])
// Calculating EMAs
ema9 = ta.ema(close, ema9_length)
ema15 = ta.ema(close, ema15_length)
// Function to detect supply & demand zones
get_zone(tf) =>
high_tf_high = request.security(syminfo.tickerid, tf, ta.highest(high, 50))
high_tf_low = request.security(syminfo.tickerid, tf, ta.lowest(low, 50))
[high_tf_high, high_tf_low]
[supply_zone, demand_zone] = get_zone(higher_tf)
// ATR-based Stop Loss and Take Profit
atr = ta.atr(14)
long_sl = close - (atr * atr_mult)
long_tp = close + (atr * atr_mult * risk_reward)
short_sl = close + (atr * atr_mult)
short_tp = close - (atr * atr_mult * risk_reward)
// Entry conditions with volume and trend confirmation
longCondition = ta.rising(ema9, 3) and ta.rising(ema15, 3) and close > demand_zone and ta.sma(volume, 20) > ta.sma(volume, 50)
shortCondition = ta.falling(ema9, 3) and ta.falling(ema15, 3) and close < supply_zone and ta.sma(volume, 20) > ta.sma(volume, 50)
// Exit conditions using ATR-based SL/TP with additional trend confirmation
exitLong = (close >= long_tp or close <= long_sl) and ta.falling(ema9, 2)
exitShort = (close <= short_tp or close >= short_sl) and ta.rising(ema9, 2)
// Executing trades with improved risk management
if longCondition
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=long_sl, limit=long_tp)
if shortCondition
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=short_sl, limit=short_tp)
// Plotting
plot(ema9, color=color.blue, title="EMA 9")
plot(ema15, color=color.red, title="EMA 15")
plot(supply_zone, color=color.orange, title="Supply Zone")
plot(demand_zone, color=color.green, title="Demand Zone")