
Le système de négociation dynamique de fluctuation VixFix est une stratégie de négociation quantifiée combinant la surveillance des fluctuations du marché, la reconnaissance des tendances et le filtrage dynamique. La stratégie utilise en son centre l’indicateur Williams Vix Fix (WVF) pour identifier les sursauts de volatilité du marché, la confirmation de la tendance en combinaison avec le HMA200 (la moyenne mobile de 200 cycles de Hull) et le filtrage des signaux de négociation à haute probabilité via le RSI (indicateur de forte et faible relative). La stratégie est également équipée d’un mécanisme de stop-loss dynamique basé sur l’ATR (la moyenne réelle de l’ampleur des vagues).
Le mécanisme de fonctionnement de la stratégie repose sur la synergie de quatre composants clés:
Williams Vix Fix (WVF): En tant que déclencheur central de la stratégie, le WVF identifie les sursauts de volatilité du marché en calculant le pourcentage de différence entre le prix actuel et le prix le plus élevé des 22 dernières périodes. Lorsque la valeur du WVF dépasse sa courbe de Bollinger ou est supérieure à la valeur du pourcentage historique, considérée comme une anomalie de volatilité, elle représente généralement une panique ou une survente du marché, offrant une opportunité potentielle de reprise.
Moyenne mobile de Hull (HMA 200): Utilisé comme principal filtre de tendance pour déterminer la direction de la tendance du marché en comparant la relation entre la position du prix et celle de l’HMA200. La stratégie ne permet de faire un effet de levier que lorsque le prix est au-dessus de l’HMA200, et de faire un effet de levier lorsque le prix est en dessous et que la courbe de l’HMA est négative, en veillant à ce que la direction de la transaction soit conforme à la tendance principale.
Indicateur relativement faible (RSI): Fournit un signal de confirmation de dynamique à la stratégie. Une entrée à plusieurs têtes nécessite un RSI supérieur à 35 et une entrée à vide nécessite un RSI inférieur à 20, tout en exigeant que le RSI soit situé en dessous de sa moyenne mobile à 21 cycles.
Système d’arrêt de la traque ATR: lorsque le prix atteint un niveau de profit spécifique, le mécanisme d’arrêt de la traînée est activé. La position de la traînée utilise une amplitude de traînée de 1,75 x ATR, la position de la traînée utilise 1,0 x ATR, tout en définissant un seuil de dureté de la traînée pour éviter des pertes excessives.
La logique d’entrée est la suivante: pour faire un plus, il faut satisfaire à la hausse WVF, le RSI est supérieur à 35, le prix est au-dessus de HMA200; pour faire un short, il faut satisfaire au sursaut WVF, le RSI est inférieur à 20, le prix est en dessous de HMA200 et la courbe HMA est négative, le RSI est inférieur à son EMA (<21), le prix est inférieur à EMA (<100) distance de la dernière ligne de short est d’au moins 10 K.
Mécanisme de filtrage à plusieurs niveauxLa stratégie a construit un triple système de filtrage en combinant l’identification de la volatilité (WVF), la confirmation de la tendance (HMA200) et la vérification de la dynamique (RSI), ce qui a considérablement amélioré la fiabilité des signaux de négociation et réduit les fausses percées et les faux signaux.
Différenciation de l’adaptation au marché: La stratégie définit des paramètres différents pour les directions de survente et de baisse, en reconnaissant et en s’adaptant à la tendance à la hausse du marché. La négociation à vide utilise des conditions d’entrée plus strictes et des paramètres de stop-loss plus souples pour faire face à la nature rapide et violente de la baisse.
Une gestion intelligente des risquesLe système d’arrêt de la traîne dynamique basé sur l’ATR est capable de s’adapter à la volatilité du marché, tout en protégeant les bénéfices déjà réalisés et en donnant aux prix suffisamment de marge de manœuvre pour éviter d’être éliminés par les fluctuations normales du marché.
Capture de mouvementL’indicateur Williams Vix Fix est très bon pour identifier les paniques et les surventes du marché, ce qui permet à la stratégie de saisir des occasions de revers à forte probabilité pendant les périodes d’extrême émotion du marché, ce qui est particulièrement utile en cas de forte volatilité du marché.
Prévention de l’excès de commerce: En définissant l’intervalle minimum de lignes K entre les signaux de tête nue (lignes K à 10), la stratégie évite efficacement la surproduction de signaux dans les marchés en crise, réduit le risque de pertes continues et réduit les coûts de transaction.
Retour sur le retard de la tendance: La dépendance à des moyennes mobiles à long terme comme la HMA200 peut entraîner une réaction retardée aux points de basculement de la tendance, laissant la stratégie manquer le meilleur moment d’entrée ou subir des pertes initiales en cas de changement soudain de direction du marché. L’ajout d’un indicateur de tendance à court terme peut être envisagé comme confirmation supplémentaire.
Le défi du taux de réussiteLes données de suivi montrent que le taux de victoire des transactions en espèces est nettement inférieur à celui des transactions en espèces multiples (30% vs 49,6%), bien que les gains moyens soient plus élevés, mais les transactions en espèces successives qui échouent peuvent causer une pression psychologique et financière sur le compte. Il est recommandé d’utiliser avec prudence ou de désactiver temporairement les transactions en espèces dans les marchés à forte hausse.
Paramètre Sensibilité: la stratégie utilise plusieurs paramètres fixes (par exemple, les seuils RSI, les multiples ATR, etc.), dont les valeurs optimales peuvent varier dans différents environnements de marché. Une optimisation excessive peut entraîner une baisse de la performance de la stratégie dans les données hors échantillon. Il est recommandé de vérifier régulièrement l’efficacité des paramètres.
La dépendance à la volatilité: Le mécanisme de déclenchement central de la stratégie repose sur la volatilité accrue du marché, qui peut générer moins de signaux de négociation dans un environnement de faible volatilité à long terme, ce qui affecte les gains globaux. Il peut être envisagé d’ajouter une logique d’entrée de substitution pendant les périodes de faible volatilité.
Risque de détérioration de la dureté: Le stop-loss rigide du multiplicateur ATR fixe peut être facilement touché lors de fortes fluctuations du marché, ce qui peut entraîner une forcée de placement avant que le prix ne soit sur le point de se retourner. Il peut être envisagé de modifier dynamiquement le niveau de stop-loss en combinaison avec d’autres indicateurs techniques, ou de mettre en œuvre une stratégie de placement par lots.
Les paramètres dynamiques s’adaptentLa stratégie peut introduire des mécanismes d’ajustement de paramètres dynamiques basés sur la volatilité du marché et la force de la tendance, par exemple en augmentant automatiquement la marge RSI et la distance d’arrêt dans un environnement à forte volatilité, en resserrant les paramètres dans un environnement à faible volatilité et en améliorant l’adaptabilité environnementale de la stratégie.
Filtrage du volume et du tempsIl est possible d’ajouter des conditions de confirmation de volume de transactions et de filtrage temporel, par exemple en effectuant des transactions uniquement lors d’un pic de volume de transactions ou à des moments spécifiques (par exemple, à l’ouverture du marché, avant et après la publication des principales données économiques) pour améliorer la qualité du signal. La raison en est que les fluctuations du marché ont tendance à être plus orientées et plus persistantes à ces moments.
Confirmation de plusieurs périodesL’introduction de confirmations de tendances et de dynamiques à des périodes plus élevées peut considérablement améliorer la stabilité de la stratégie. Par exemple, l’entrée en jeu uniquement lorsque la tendance du jour est en accord avec la direction du signal de 30 minutes peut réduire le risque de trading à contre-courant.
Optimisation du machine learningIl est possible d’appliquer des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire dynamiquement les paramètres d’entrée et les niveaux d’arrêt optimaux, d’ajuster les paramètres de stratégie en temps réel en fonction des modèles historiques et de l’état actuel du marché, d’améliorer l’adaptabilité et la stabilité de la stratégie.
La convergence des indicateurs émotionnelsL’intégration d’indicateurs de l’humeur du marché (tels que le ratio de volume des transactions, le ratio d’options à la hausse/à la baisse, etc.) peut fournir une confirmation supplémentaire au WVF et améliorer la précision de la prévision des points de retournement du marché. Ces indicateurs peuvent souvent refléter à l’avance les changements de l’humeur du marché, en tant qu’indicateurs de premier plan complétant les caractéristiques de retard du WVF.
Le système de négociation d’oscillation dynamique VixFix est une stratégie de négociation intégrée combinant l’identification des fluctuations du marché, la confirmation de la tendance et le filtrage de la dynamique pour capturer les occasions de sursauts de la volatilité du marché via l’indicateur Williams Vix Fix et la confirmation de la direction et de la dynamique à l’aide de HMA200 et RSI, associée à la gestion des risques du mécanisme de freinage adaptatif basé sur l’ATR. La stratégie optimise les paramètres de configuration séparément pour la direction de la pluri-voie, renforçant en particulier les conditions de filtrage des transactions à vide, en réponse à la préférence à la hausse du marché des crypto-monnaies.
Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans son système de filtrage de signaux à plusieurs niveaux et son mécanisme de gestion des risques flexible, qui permet de capturer des opportunités de revers dans un environnement de marché hautement volatile tout en contrôlant efficacement les risques. Les principaux risques comprennent le retard de la reconnaissance des tendances, le faible taux de réussite du blanchiment et la sensibilité des paramètres. Les orientations d’optimisation futures peuvent mettre l’accent sur l’ajustement des paramètres dynamiques, la confirmation de plusieurs cycles de temps et l’application de l’apprentissage automatique, pour améliorer encore l’adaptabilité et la robustesse de la stratégie.
Dans l’ensemble, la stratégie montre comment construire un système de trading complet en combinant différents types d’indicateurs techniques et des mécanismes de gestion des risques sophistiqués, particulièrement adaptés aux environnements de marché plus volatiles. Dans la pratique, la combinaison des fondamentaux et des perspectives macroéconomiques, associée à des règles de gestion de fonds raisonnables, peut encore améliorer la valeur pratique de la stratégie.
/*backtest
start: 2024-07-08 00:00:00
end: 2025-07-04 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("CM_VixFix_RSI_HMA200_TrailStop_vFinal", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === INPUTS ===
hmaLen = input.int(200, title="HMA Length")
rsiLen = input.int(14, title="RSI Length")
rsiLongTrigger = input.int(35, title="RSI Long Trigger Level")
rsiShortTrigger = input.int(20, title="RSI Short Trigger Level")
atrLen = input.int(14, title="ATR Length")
atr = ta.atr(atrLen)
// === Long Trailing Parameters
trailTriggerL = input.float(2.5, title="Long Trail Trigger (xATR)")
trailOffsetL = input.float(1.75, title="Long Trail Offset (xATR)")
hardStopL = input.float(2.5, title="Long Hard Stop (xATR)")
// === Short Trailing Parameters
trailTriggerS = input.float(1.2, title="Short Trail Trigger (xATR)")
trailOffsetS = input.float(1.0, title="Short Trail Offset (xATR)")
hardStopS = input.float(3.0, title="Short Hard Stop (xATR)")
maxBarsShort = input.int(10, title="Min Bars Between Short Signals")
// === VIX FIX Settings
pd = input.int(22, title="Lookback Period")
bbl = input.int(20, title="Bollinger Length")
mult = input.float(2.0, title="StdDev Multiplier")
lb = input.int(50, title="Percentile Lookback")
ph = input.float(0.97, title="Range High Percentile")
// === WVF VixFix
wvf = ((ta.highest(close, pd) - low) / ta.highest(close, pd)) * 100
rangeHigh = ta.percentile_nearest_rank(wvf, lb, ph)
upperBand = ta.sma(wvf, bbl) + ta.stdev(wvf, bbl) * mult
vixSpike = wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh
// === HMA & RSI & Filters
wma1 = ta.wma(close, hmaLen / 2)
wma2 = ta.wma(close, hmaLen)
diff = 2 * wma1 - wma2
hma = ta.wma(diff, math.round(math.sqrt(hmaLen)))
hmaSlope = hma - hma[5]
plot(hma, title="HMA", color=color.orange, linewidth=2)
rsi = ta.rsi(close, rsiLen)
rsiEMA = ta.ema(rsi, 21)
priceEMA = ta.ema(close, 100)
// === State Variables
var float entryL = na
var float peakL = na
var bool trailL = false
var float entryS = na
var float lowS = na
var bool trailS = false
var int lastShortBar = na
// === LONG ENTRY ===
longCondition = vixSpike and rsi > rsiLongTrigger and close > hma
if (longCondition and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Long", strategy.long)
entryL := close
trailL := false
peakL := close
if (strategy.position_size > 0)
peakL := math.max(peakL, high)
if not trailL and close >= entryL + trailTriggerL * atr
trailL := true
if not trailL and close <= entryL - hardStopL * atr
strategy.close("Long", comment="HardStopL")
if trailL and close <= peakL - trailOffsetL * atr
strategy.close("Long", comment="TrailStopL")
// === SHORT ENTRY ===
shortBase = vixSpike and rsi < rsiShortTrigger and close < hma and hmaSlope < 0
shortFilter = rsi < rsiEMA and close < priceEMA
canShort = na(lastShortBar) or (bar_index - lastShortBar > maxBarsShort)
shortCondition = shortBase and shortFilter and canShort
if (shortCondition and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Short", strategy.short)
entryS := close
trailS := false
lowS := close
lastShortBar := bar_index
if (strategy.position_size < 0)
lowS := math.min(lowS, low)
if not trailS and close <= entryS - trailTriggerS * atr
trailS := true
if not trailS and close >= entryS + hardStopS * atr
strategy.close("Short", comment="HardStopS")
if trailS and close >= lowS + trailOffsetS * atr
strategy.close("Short", comment="TrailStopS")