Stratégie de vente à découvert à seuil dynamique ATR multi-périodes avec suivi adaptatif des tendances

ATR EMA SMA
Date de création: 2025-02-20 11:53:39 Dernière modification: 2025-02-20 11:53:39
Copier: 0 Nombre de clics: 427
2
Suivre
319
Abonnés

Stratégie de vente à découvert à seuil dynamique ATR multi-périodes avec suivi adaptatif des tendances Stratégie de vente à découvert à seuil dynamique ATR multi-périodes avec suivi adaptatif des tendances

Aperçu

La stratégie est un système de négociation de revers de cours basé sur l’ATR, principalement pour identifier les opportunités d’extension excessive des prix en calculant le seuil ATR dynamique. La stratégie intègre plusieurs indicateurs techniques, y compris l’ATR, l’EMA et le SMA, pour former un cadre de décision de négociation complet.

Principe de stratégie

La logique fondamentale de la stratégie repose sur les étapes clés suivantes :

  1. Calcul de l’ATR pour refléter la volatilité du marché en définissant un intervalle périodique (par défaut 20)
  2. Multipliez l’ATR par le multiplicateur personnalisé et superposez-le sur le prix de clôture pour construire la barre originale
  3. Appliquer une moyenne mobile simple (SMA) à la limite initiale pour un traitement plus lisse et moins bruyant
  4. Le signal ATR est généré lorsque la ligne de déclenchement de la clôture est franchie après la levée et se trouve dans la fenêtre de temps de négociation spécifiée.
  5. Si le filtre EMA est activé, le cours de clôture doit être situé en dessous de l’EMA de 200 cycles avant d’effectuer une pause
  6. Un signal de clôture est déclenché lorsque le prix de clôture dépasse le prix le plus bas de la ligne K précédente.

Avantages stratégiques

  1. Adaptation - Adaptation dynamique des valeurs dépréciées via l’ATR pour s’adapter aux variations de la volatilité dans différents environnements de marché
  2. Contrôle des risques parfait - intégration de plusieurs mécanismes de contrôle des risques, tels que les fenêtres temporelles, le filtrage des tendances et la dévaluation dynamique
  3. Flexibilité des paramètres - offre plusieurs paramètres réglables, y compris le cycle ATR, le cycle de multiplication et le cycle de glissement, pour faciliter l’optimisation des stratégies
  4. La clarté d’exécution - les conditions d’entrée et de sortie sont claires, réduisant l’incertitude liée aux jugements subjectifs
  5. Un haut niveau de systématisation - construit sur la base d’indicateurs quantitatifs, permettant une transaction entièrement automatisée

Risque stratégique

  1. Risque de retournement de marché - une stratégie de dépréciation inversée peut entraîner des pertes continues dans un marché en forte hausse
  2. Sensibilité aux paramètres - le choix des cycles et des multiplications ATR a un impact important sur la performance de la stratégie et nécessite une optimisation continue
  3. Effets des points de glissement - risque d’exécution d’un écart de prix lorsque le marché est peu liquide
  4. La dépendance à la tendance - les conditions de filtrage des EMAs peuvent entraîner la perte de certaines opportunités de profit
  5. Gestion des risques de fonds - la taille des positions doit être raisonnablement réglée pour éviter un risque trop élevé pour une seule transaction

Orientation de l’optimisation de la stratégie

  1. Introduction d’analyses sur plusieurs périodes de temps - amélioration de la fiabilité des signaux de négociation en confirmant des tendances sur différentes périodes de temps
  2. Optimisation des mécanismes de sortie - l’ajout d’un stop tracking ou d’un stop dynamique basé sur l’ATR peut être envisagé
  3. Indicateur d’augmentation de la quantité d’énergie - analyse de la quantité de trafic combinée pour une meilleure précision de l’heure d’entrée
  4. Amélioration du contrôle des risques - ajout de mesures de gestion des risques telles que des limites de stop loss quotidienne et de retrait maximal
  5. Adaptation dynamique des paramètres - Adaptation automatique des paramètres et des multiplicateurs ATR en fonction de l’état du marché

Résumer

Il s’agit d’une stratégie de prise de risque bien conçue, qui a permis d’établir un système de négociation fiable grâce à la dépréciation dynamique de l’ATR et au filtrage de la tendance EMA. L’avantage de la stratégie réside dans sa grande adaptabilité et sa maîtrise parfaite des risques, tout en tenant compte des risques liés aux changements de l’environnement du marché.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("[SHORT ONLY] ATR Sell the Rip Mean Reversion Strategy", overlay=true, initial_capital = 1000000, default_qty_value = 100, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, process_orders_on_close = true, margin_long = 5, margin_short = 5, calc_on_every_tick = true, fill_orders_on_standard_ohlc = true)

//#region INPUTS SECTION
// ============================================

// ============================================
// Strategy Settings
// ============================================
atrPeriod = input.int(title="ATR Period", defval=20, minval=1, group="Strategy Settings")
atrMultInput = input.float(title='ATR Multiplier', defval=1.0, step=0.25, group="Strategy Settings")
smoothPeriodInput = input.int(title='Smoothing Period', defval=10, minval=1, group="Strategy Settings")
//#endregion

// ============================================
// EMA Filter Settings
// ============================================
useEmaFilter = input.bool(true, "Use EMA Filter", group="Trend Filter")
emaPeriodInput = input.int(200, "EMA Period", minval=1, group="Trend Filter")

//#region INDICATOR CALCULATIONS
// ============================================
// Calculate ATR Signal Trigger
// ============================================
atrValue = ta.atr(atrPeriod)
atrThreshold = close + atrValue * atrMultInput
signalTrigger = ta.sma(atrThreshold, smoothPeriodInput)

plot(signalTrigger, title="Smoothed ATR Trigger", color=color.white)

// ============================================
// Trend Filter
// ============================================
ma200 = ta.ema(close, emaPeriodInput)
plot(ma200, color=color.red, force_overlay=true)

//#region TRADING CONDITIONS
// ============================================
// Entry/Exit Logic
// ============================================
shortCondition = close>signalTrigger
exitCondition = close<low[1]

// Apply EMA Filter if enabled
if useEmaFilter
    shortCondition := shortCondition and close < ma200
//#endregion

if shortCondition
    strategy.entry("Short", strategy.short)
if exitCondition
    strategy.close_all()