Système de stratégie quantitative avancé basé sur l'oscillation de momentum et les bandes de Bollinger

CMO BB SMA stdev
Date de création: 2025-02-20 13:56:04 Dernière modification: 2025-02-20 14:50:33
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Système de stratégie quantitative avancé basé sur l’oscillation de momentum et les bandes de Bollinger Système de stratégie quantitative avancé basé sur l’oscillation de momentum et les bandes de Bollinger

Aperçu

Cette stratégie est un système de trading quantitatif avancé qui combine les oscillateurs de dynamique de Chandra (CMO) et les bandes de Bollinger (Bollinger Bands). Il identifie les surachats et les surventeurs du marché en analysant la volatilité des prix et les indicateurs de dynamique, ce qui génère des signaux de trading précis. La stratégie utilise un mécanisme de double vérification des inversions de dynamique et des ruptures de canal de prix, ce qui améliore efficacement la fiabilité des transactions.

Principe de stratégie

La logique fondamentale de la stratégie repose sur les éléments clés suivants :

  1. Système Brin-Band: Utilisation d’une moyenne mobile à 20 cycles comme voie médiane, avec un multiple de la différence standard de 2,0 pour former une trajectoire ascendante et descendante. Cette configuration permet de capturer efficacement la portée des fluctuations des prix et la direction de la rupture.
  2. Système d’indicateur CMO: avec un réglage de 14 cycles, le seuil de survente est de 50 et le seuil de survente est de 50. L’indicateur mesure le rapport de force du marché en calculant la différence entre la dynamique ascendante et descendante.
  3. Le mécanisme de génération des signaux de transaction:
    • Plus de conditions: prix en dessous de la barre de Brin et CMO en dessous du seuil de survente
    • Conditions d’ouverture: prix en hausse à travers la ceinture de Brin et CMO au-dessus du seuil de survente
    • Mécanisme de plafonnement: prix traversant le milieu de la bande de Brin ou indicateur de dynamique atteignant la zone d’extrême opposée

Avantages stratégiques

  1. Confirmation multidimensionnelle: Réduit considérablement le risque de fausse percée par une double vérification du prix et de la dynamique.
  2. Adaptabilité: Brin Belt est capable d’ajuster automatiquement les zones de négociation en fonction de la volatilité du marché et de s’adapter à différentes conditions de marché.
  3. Contrôle des risques perfectionné: l’utilisation de la bande de Brin comme référence de stop loss fournit une norme objective de contrôle des risques.
  4. Paramètres hautement réglables: permettent aux traders d’ajuster les paramètres des bandes de Brin et des CMO en fonction des différentes caractéristiques du marché, optimisant ainsi la performance de la stratégie.

Risque stratégique

  1. Risque de choc: les faux signaux peuvent apparaître fréquemment dans les marchés de stockage horizontal. Recommandation: Ajouter des conditions de filtrage telles que la nécessité d’atteindre une certaine barre de rupture.
  2. Risque de renversement de tendance: Un signal de renversement de tendance pourrait entraîner une sortie prématurée. Recommandation de contre-mesure: en combinant les indicateurs de tendance, négociez uniquement dans la direction de la tendance principale.
  3. Sensitivité des paramètres: les paramètres différents peuvent entraîner des différences importantes dans les performances de la stratégie. Recommandation: Optimiser la combinaison de paramètres en faisant le point sur les données historiques.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

  1. Adaptation des paramètres dynamiques: Mise en place d’un mécanisme d’adaptation permettant d’ajuster dynamiquement les fluctuations du marché en fonction du nombre de fois de la différence standard de la bande de Brin.
  2. Classification de l’intensité du signal: mise en place d’un système de notation du signal, en ajustant le ratio de détention en fonction de l’intensité de la percée et du niveau de puissance.
  3. Classification des environnements de marché: ajout d’un module de reconnaissance des environnements de marché, utilisant différentes combinaisons de paramètres dans différents états de marché.
  4. Optimisation des freins: développer des freins dynamiques basés sur la volatilité pour améliorer la rentabilité de la stratégie.

Résumer

La stratégie construit un système de transactions complet grâce à la synergie entre la ceinture et le CMO. La stratégie améliore la fiabilité des transactions grâce à un mécanisme de confirmation multiple, tout en conservant l’objectivité opérationnelle. La stratégie présente une bonne utilité et une évolutivité grâce à un réglage des paramètres et à un contrôle des risques raisonnables.

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=5
strategy("Chande Momentum Oscillator + Bollinger Bands Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// Bollinger Bands Parameters
bbLength = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
bbStdDev = input.float(2.0, title="Bollinger Bands Std Dev")
basis = ta.sma(close, bbLength)
upper = basis + bbStdDev * ta.stdev(close, bbLength)
lower = basis - bbStdDev * ta.stdev(close, bbLength)

// Chande Momentum Oscillator Parameters
cmoLength = input.int(14, title="CMO Length")
cmoOverbought = input.float(50, title="CMO Overbought Level")
cmoOversold = input.float(-50, title="CMO Oversold Level")
cmo = ta.cmo(close, cmoLength)

// Plot Bollinger Bands
plot(basis, color=color.orange, title="Bollinger Basis")
p1 = plot(upper, color=color.blue, title="Bollinger Upper")
p2 = plot(lower, color=color.blue, title="Bollinger Lower")
fill(p1, p2, color=color.blue, transp=90, title="Bollinger Fill")

// Plot CMO
hline(cmoOverbought, "Overbought", color=color.red)
hline(cmoOversold, "Oversold", color=color.green)
plot(cmo, color=color.purple, title="CMO")

// Buy Condition: Price crosses below lower Bollinger Band and CMO is oversold
longCondition = ta.crossunder(close, lower) and cmo < cmoOversold
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Sell Condition: Price crosses above upper Bollinger Band and CMO is overbought
shortCondition = ta.crossover(close, upper) and cmo > cmoOverbought
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit Long: Price crosses above basis or CMO is overbought
exitLong = ta.crossover(close, basis) or cmo > cmoOverbought
if (exitLong)
    strategy.close("Long")

// Exit Short: Price crosses below basis or CMO is oversold
exitShort = ta.crossunder(close, basis) or cmo < cmoOversold
if (exitShort)
    strategy.close("Short")