ianzeng123
Aperçu
La stratégie est un système de suivi de tendance basé sur des moyennes mobiles multicouches (SMA) combinées à une technologie de détection de croisement de fraction précise. Elle détermine les tendances du marché par une relation hiérarchique de moyennes mobiles à 20, 50, 100 et 200 cycles et déclenche des signaux de négociation en utilisant des croisements de prix en temps réel avec des moyennes mobiles.
Principe de stratégie
La stratégie utilise un mécanisme de filtrage de tendance à trois niveaux, exigeant que la moyenne de 50 cycles soit au-dessus de la moyenne de 100 cycles, et que la moyenne de 100 cycles soit au-dessus de la moyenne de 200 cycles pour confirmer une tendance à la hausse, et vice versa pour confirmer une tendance à la baisse. Le signal d’entrée est basé sur la croisée du prix avec la moyenne de 50 cycles.
Avantages stratégiques
- Des mécanismes de détection croisée précis améliorent la précision du timing des transactions
- La confirmation de tendance des moyennes mobiles à plusieurs couches permet de filtrer efficacement les faux signaux.
- La stratégie est adaptée aux différents fuseaux horaires et peut être utilisée dans n’importe quel marché dans le monde.
- La logique d’entrée et de sortie est uniforme et claire, facile à comprendre et à exécuter
- Les graphiques peuvent être appliqués à plusieurs périodes de temps, avec une forte universalité
Risque stratégique
- Les faux signaux peuvent être fréquents dans les marchés en crise, ce qui conduit à des transactions excessives.
- Les moyennes mobiles sont elles-mêmes retardées et risquent de manquer des points de basculement importants.
- Dans un marché qui fluctue rapidement, la détection croisée par fractionnement peut générer trop de signaux
- Le filtrage des tendances à plusieurs niveaux peut vous faire manquer des opportunités de trading potentielles.
- Les conditions de sortie fixes peuvent entraîner un retrait plus important en cas de forte volatilité.
Orientation de l’optimisation de la stratégie
- Introduction d’indicateurs de volatilité pour ajuster dynamiquement les conditions d’entrée et de sortie et améliorer l’adaptabilité des stratégies aux conditions du marché
- Augmentation des mécanismes de confirmation des volumes de transactions et amélioration de la fiabilité des signaux croisés
- Des mécanismes de freinage dynamiques pour une meilleure maîtrise des risques
- Ajout d’une analyse de la structure du marché pour optimiser la précision des jugements de tendance
- Développer des mécanismes d’optimisation des paramètres adaptatifs pour améliorer la stabilité des stratégies
Résumer
Il s’agit d’une stratégie de suivi de tendance structurée et logiquement claire, qui garantit à la fois la fiabilité du signal et la surveillance efficace des tendances grâce à l’utilisation combinée de plusieurs niveaux de moyennes mobiles. La stratégie a été conçue en tenant pleinement compte de la pratique et de l’universalité, et est adaptée à une utilisation dans différents environnements de marché.
/*backtest
start: 2024-02-22 00:00:00
end: 2024-06-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Multi-SMA Strategy - Core Signals", overlay=true)
// ———— Universal Inputs ———— //
int smaPeriod1 = input(20, "Fast SMA")
int smaPeriod2 = input(50, "Medium SMA")
bool useTickCross = input(true, "Use Tick-Precise Crosses")
// ———— Timezone-Neutral Calculations ———— //
sma20 = ta.sma(close, smaPeriod1)
sma50 = ta.sma(close, smaPeriod2)
sma100 = ta.sma(close, 100)
sma200 = ta.sma(close, 200)
// ———— Tick-Precise Cross Detection ———— //
golden_cross = useTickCross ?
(high >= sma50 and low[1] < sma50[1]) :
ta.crossover(sma20, sma50)
death_cross = useTickCross ?
(low <= sma50 and high[1] > sma50[1]) :
ta.crossunder(sma20, sma50)
// ———— Trend Filter ———— //
uptrend = sma50 > sma100 and sma100 > sma200
downtrend = sma50 < sma100 and sma100 < sma200
// ———— Entry Conditions ———— //
longCondition = golden_cross and uptrend
shortCondition = death_cross and downtrend
// ———— Exit Conditions ———— //
exitLong = ta.crossunder(low, sma20)
exitShort = ta.crossover(high, sma20)
// ———— Strategy Execution ———— //
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.close("Long", when=exitLong)
strategy.close("Short", when=exitShort)
// ———— Clean Visualization ———— //
plot(sma20, "20 SMA", color.new(color.blue, 0))
plot(sma50, "50 SMA", color.new(color.red, 0))
plot(sma100, "100 SMA", color.new(#B000B0, 0), linewidth=2)
plot(sma200, "200 SMA", color.new(color.green, 0), linewidth=2)
// ———— Signal Markers ———— //
plotshape(longCondition, "Long Entry", shape.triangleup, location.belowbar, color.green, 0)
plotshape(shortCondition, "Short Entry", shape.triangledown, location.abovebar, color.red, 0)
plotshape(exitLong, "Long Exit", shape.xcross, location.abovebar, color.blue, 0)
plotshape(exitShort, "Short Exit", shape.xcross, location.belowbar, color.orange, 0)