
La stratégie de trading JIMENEZ Dynamic Volatility Adjustment Enhanced Trend Breakback Trading Strategy est un système de trading tactique spécialement conçu pour les marchés volatiles. L’idée centrale de la stratégie est basée sur l’identification des points de retournement après la rupture du marché et l’entrée précise dans les conditions de confirmation de la poursuite de la tendance.
Les principes fondamentaux de la stratégie JIMENEZ sont basés sur l’identification des changements de structure du marché et des signaux de continuation de la tendance, principalement divisés en les éléments clés suivants:
Analyse anatomique du foieLa stratégie consiste d’abord à analyser en profondeur la morphologie du croissant, en identifiant les croissants hésitants (dont la taille est inférieure à 30% de la taille totale) et les croissants forts (dont la taille est 1,5 fois plus grande que la taille totale et plus grande que la précédente croissante). Cela fournit une base morphologique pour la percée et le retour.
Déclenchement de la logique de rétroaction:
Un système de refroidissement intelligent: pour éviter les transactions excessives, la stratégie a introduit le concept de période de refroidissement dynamique. Pendant les périodes de volatilité élevée, la période de refroidissement est automatiquement réduite de moitié, ce qui permet des transactions plus fréquentes; la période de refroidissement standard est maintenue dans des conditions de marché normales.
Contrôle des écarts de prix: pour éviter la répétition des entrées à des prix similaires, il faut que le nouveau point d’entrée ait une différence de prix minimale par rapport au point d’entrée précédent ou qu’il y ait un intervalle de temps suffisant.
Gestion dynamique des risques:
Conditions de filtrage multiplesStratégie combinant des conditions multiples telles que le filtrage du temps, le filtrage de la volatilité et la confirmation du volume de transactions pour garantir l’entrée dans des conditions idéales.
Conditions d’entrée précisesLa combinaison de la méthode de retracement de la rupture, de l’analyse de la forme de la courbe et des filtres multiples, afin d’assurer la continuation de la tendance à haute probabilité des points d’entrée, améliore considérablement le taux de réussite des transactions.
Une grande capacité d’adaptationLa stratégie permet d’ajuster automatiquement la fréquence de négociation et les objectifs de profit en fonction de la volatilité du marché, de saisir plus activement les opportunités en période de forte volatilité et de conserver davantage les opportunités en période de faible volatilité.
Le contrôle des risquesLe paramètre de stop loss avec un multiplicateur ATR fixe assure que le risque est proportionnel aux fluctuations du marché, tandis que l’objectif de profit dynamique est ajusté en fonction de l’intensité de la tendance et optimise le rendement du risque.
Prévention de l’excès de commerce: La période de refroidissement intelligente et la logique d’intervalle de prix empêchent efficacement les transactions fréquentes dans des conditions similaires, réduisant les pertes de transactions invalides et de frais de procédure.
Signaux de négociation visuelsLa stratégie fournit des marqueurs visuels clairs, y compris les points d’entrée, les points de stop-loss et les objectifs de profit, pour aider les traders à comprendre intuitivement les risques et les gains potentiels de chaque transaction.
Mécanisme de confirmation multiple: l’exigence d’un volume de transactions supérieur à la moyenne, d’un ATR supérieur au seuil minimum, de plusieurs conditions réunies dans une période de négociation donnée, etc., réduit considérablement la possibilité d’erreurs de signal.
Une gestion de position soupleLa méthode utilisée pour définir les positions est la méthode du pourcentage de fonds, qui assure une gestion des risques proportionnelle à la taille du compte et convient aux traders de différentes tailles de fonds.
Risque de mauvaise évaluation du point de repèreLa définition d’une zone de retracement par la stratégie ((prix de clôture précédent ± 0.3%) peut être trop stricte ou trop laxiste dans certains environnements de marché, ce qui entraîne la perte d’un signal valide ou la production d’un signal erroné. La solution consiste à ajuster ce paramètre en fonction des caractéristiques des différents échantillons.
Risque de mutation volatileDans des situations extrêmes, l’ATR peut fluctuer fortement à court terme, ce qui rend irrationnel le placement d’objectifs de stop-loss et de profit. Il est recommandé de suspendre la stratégie ou de lisser l’ATR en combinaison avec un mécanisme de conversion de taux d’oscillation pendant les périodes d’extrême volatilité.
Diminution de la qualité du signal continu: lors d’une stratégie de réentrée rapide (dans le cas où la période de refroidissement est réduite de moitié), le signal de suivi peut être de moins bonne qualité que le premier signal. Des conditions de confirmation supplémentaires peuvent être envisagées pour le signal de réentrée rapide.
Le risque d’un manque d’espace: Dans les espaces transversaux ou les canaux étroits, la nécessité d’un intervalle de prix minimum peut entraîner la perte d’un signal valide. La solution consiste à définir le paramètre d’intervalle de prix comme une valeur relative (par exemple, le pourcentage d’ATR) plutôt qu’une valeur absolue.
Optimiser les risques excessifs: La stratégie contient plusieurs paramètres réglables, avec un risque de sur-adaptation aux données historiques. Il est recommandé d’utiliser des tests avant et des tests hors échantillon pour vérifier la robustesse des paramètres.
Fausse confirmation de la transaction: Le simple fait de compter sur un volume de transactions supérieur à l’EMA comme confirmation peut être insuffisant, en particulier dans le cas d’une fausse rupture accompagnée d’un volume de transactions élevé. L’analyse de la distribution du volume de transactions ou l’indicateur du volume de transactions relatif peuvent être envisagés.
Dépendance à un moment donnéLe filtrage temporel de la stratégie peut lui faire manquer des mouvements importants en dehors des heures de négociation. On peut envisager d’introduire un mécanisme de filtrage basé sur l’action des prix plutôt que sur des heures fixes.
Adaptation dynamique des intervalles de retour: La stratégie actuelle utilise une plage de rétroaction fixe (±0.3%), qui peut être optimisée pour une plage de rétroaction dynamique basée sur un ajustement automatique de la volatilité récente. Cela permet d’améliorer l’exactitude du signal dans différents environnements de volatilité, car les marchés à haute volatilité nécessitent généralement une zone de rétroaction plus large, tandis que les marchés à basse volatilité nécessitent une zone de rétroaction plus étroite.
Renforcement de l’analyse de la structure oscillante: L’analyse de la structure oscillante des stratégies actuelles est relativement simple et peut être renforcée par l’introduction d’indicateurs zigzag ou d’une analyse de séquences de hauts et de bas, ce qui aidera les stratégies à identifier plus précisément les véritables points de rupture.
Intégration des indicateurs de l’humeur du marchéL’introduction d’indicateurs tels que le RSI, le MACD ou les courbes de Brent pour évaluer le sentiment global du marché et la force de la tendance potentielle, afin d’éviter d’entrer en jeu en cas de contre-tendance et d’améliorer le taux de victoire de la stratégie.
Les mécanismes d’arrêt de dommages: La stratégie actuelle consiste à compresser les arrêts derrière les 3 piliers, ce qui permet d’optimiser davantage les mécanismes d’ajustement des arrêts dynamiques en fonction de la structure du marché et de l’action des prix, par exemple en déplaçant les arrêts vers les points critiques de support/résistance ou en ajustant la distance d’arrêt via les fluctuations.
Mécanisme de profit par tranchesConsidérez des stratégies de profit par tranches, par exemple, en éliminant une partie de votre position à 1.0 fois l’ATR et en éliminant une autre partie à 2.0 fois l’ATR, afin de permettre à une partie de votre position de capturer une plus grande marge tout en garantissant une partie de votre profit.
Optimisation des heures de négociationL’analyse statistique permet de déterminer les meilleurs moments de négociation pour les différentes variétés de transactions au lieu d’utiliser des heures de début et de fin fixes, ce qui améliore l’adaptabilité de la stratégie aux différents marchés et fuseaux horaires.
Système de notation de la qualité du signal: développer un système de notation de la qualité du signal, en tenant compte de la structure du marché, de l’état de la volatilité, de l’intensité de la confirmation du volume des transactions, etc. Ajuster la taille de la position en fonction de la notation, adopter une position plus importante pour les signaux de haute qualité et réduire l’ouverture de risque pour les signaux marginaux.
La stratégie de trading JIMENEZ est un système de trading tactique bien conçu qui offre aux traders une solution de trading complète grâce à des mécanismes de rupture-retour précis, une gestion dynamique des risques et un mécanisme de refroidissement intelligent. La stratégie met particulièrement l’accent sur l’entrée précise et le contrôle des risques dans les marchés volatiles, en veillant à ce que les transactions ne soient effectuées que dans des conditions de probabilité élevée grâce à des conditions de filtrage multiples.
Les principaux avantages de la stratégie résident dans sa capacité d’adaptation et son mécanisme de contrôle du risque, qui permet d’ajuster automatiquement les paramètres de négociation en fonction de l’état du marché, tout en conservant la cohérence de la stratégie. Cependant, la stratégie comporte également des risques potentiels, tels que la sensibilité des paramètres et la possibilité d’une suroptimisation.
La stratégie a le potentiel d’améliorer encore ses performances et sa solidité en appliquant les orientations d’optimisation recommandées, en particulier en ajustant dynamiquement les intervalles de retracement, en renforçant l’analyse de la structure du marché et en introduisant un système de notation de la qualité des signaux. Dans l’ensemble, la stratégie JIMENEZ offre une option intéressante à considérer pour les investisseurs qui cherchent à négocier avec précision sur des marchés volatiles, en particulier ceux qui accordent une importance particulière au contrôle du risque et à la discipline de la négociation.
/*backtest
start: 2024-06-30 00:00:00
end: 2025-06-29 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("FS JIMENEZ)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === Inputs === //
lookback = input.int(20, "Swing Structure Lookback")
cooldownBars = input.int(5, "Base Cooldown Between Trades")
minATR = input.float(1.0, "Min ATR Filter")
startHour = input.int(7, "Start Hour (24h)")
endHour = input.int(20, "End Hour (24h)")
minSpacing = input.float(5.0, "Minimum Price Spacing (pts)")
spacingTimeout = input.int(12, "Bars to Re-allow Entry at Same Price")
trailingBuffer = input.float(1.0, "Trailing Buffer Multiplier")
// === Candle Anatomy === //
body = math.abs(close - open)
upperWick = high - math.max(close, open)
lowerWick = math.min(close, open) - low
totalWick = upperWick + lowerWick
isIndecisive = body < totalWick * 0.3
strongBody = body > totalWick * 1.5 and body > body[1]
// === Filters === //
atr = ta.atr(14)
atrSMA = ta.sma(atr, 20)
volOK = volume > ta.ema(volume, 20)
atrOK = atr > minATR
volatilitySpike = atr > atrSMA * 1.2
timeOK = (hour >= startHour and hour <= endHour)
freeToTrade = strategy.position_size == 0
// === Setup Logic (Widened Retest Range) === //
bullBreakout = isIndecisive[1] and close > open and body > body[1]
bullRetest = low[1] < close[2] * 1.003 and low[1] > close[2] * 0.997 and close[1] > open[1]
longRaw = bullBreakout and bullRetest and strongBody and atrOK and timeOK and volOK
bearBreakout = isIndecisive[1] and close < open and body > body[1]
bearRetest = high[1] > close[2] * 0.997 and high[1] < close[2] * 1.003 and close[1] < open[1]
shortRaw = bearBreakout and bearRetest and strongBody and atrOK and timeOK and volOK
// === Smart Cooldown Logic === //
var int lastLongBar = na
var int lastShortBar = na
var float lastLongPrice = na
var float lastShortPrice = na
fastReEntry = volatilitySpike and strongBody
cooldownLong = fastReEntry ? math.floor(cooldownBars / 2) : cooldownBars
cooldownShort = fastReEntry ? math.floor(cooldownBars / 2) : cooldownBars
longTooClose = not na(lastLongPrice) and math.abs(close - lastLongPrice) < minSpacing and bar_index - lastLongBar <= spacingTimeout
shortTooClose = not na(lastShortPrice) and math.abs(close - lastShortPrice) < minSpacing and bar_index - lastShortBar <= spacingTimeout
longValid = longRaw and freeToTrade and (na(lastLongBar) or bar_index - lastLongBar > cooldownLong) and not longTooClose
shortValid = shortRaw and freeToTrade and (na(lastShortBar) or bar_index - lastShortBar > cooldownShort) and not shortTooClose
if longValid
lastLongBar := bar_index
lastLongPrice := close
if shortValid
lastShortBar := bar_index
lastShortPrice := close
// === TP/SL === //
tpMultiplierLong = strongBody and volatilitySpike ? 2.5 : 1.5
tpMultiplierShort = strongBody and volatilitySpike ? 2.5 : 1.5
tpLong = math.round(close + atr * tpMultiplierLong)
slLong = math.round(close - atr * 1.0)
tpShort = math.round(close - atr * tpMultiplierShort)
slShort = math.round(close + atr * 1.0)
// === Trade Execution === //
if longValid
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL Long", from_entry="Long", limit=tpLong, stop=slLong, trail_points=trailingBuffer > 0 ? atr * trailingBuffer : na)
if shortValid
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL Short", from_entry="Short", limit=tpShort, stop=slShort, trail_points=trailingBuffer > 0 ? atr * trailingBuffer : na)