Stratégie professionnelle de repli de tendance : théorie de Dow et modèle de momentum filtré ADX

趋势 回调 道氏理论 ADX EMA 市场结构 止损 止盈 风险管理 HH/HL LH/LL
Date de création: 2025-07-14 11:22:46 Dernière modification: 2025-07-14 11:22:46
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Stratégie professionnelle de repli de tendance : théorie de Dow et modèle de momentum filtré ADX Stratégie professionnelle de repli de tendance : théorie de Dow et modèle de momentum filtré ADX

Aperçu

La Stratégie Professionnelle de Retour de Tendance est un système de négociation basé sur les principes centraux de la Théorie Dow, qui vise à identifier et à négocier des opportunités de retournement dans une tendance établie. La stratégie détermine la direction de la tendance à travers la structure du marché (axe des hauts et des bas) et utilise l’indice des moyennes mobiles (EMA) pour déterminer précisément le moment de la reprise.

Principe de stratégie

La logique de cette stratégie se résume à trois étapes clés:

Étape 1: Déterminer les tendances

  • Identifier les principales tendances en analysant les pivots récents
  • Lorsque la stratégie détecte des modèles de plus haut sommet et de plus haut bas (HH/HL), elle affirme queTendance à la hausse
  • Il est vrai que lorsque l’on détecte des modèles avec des hauts plus bas et des bas plus bas (LH/LL),Tendance à la baisse
  • Si aucun des deux modèles n’existe, la stratégie considère que le marché est dans une zone de fluctuation et ne cherche pas de transaction

Étape 2: Signaux d’entrée (retour à l’EMA)

  • La stratégie consiste à attendre que les prix se redressent une fois qu’une tendance claire a été établie.
  • Entrée en masseLes prix des produits de base ont augmenté, mais les prix des matières premières ont diminué.La chuteUne fois l’EMA désignée, lancez une position à plusieurs têtes
  • Entrée à videLes prix ont augmenté de façon spectaculaire au cours de la dernière semaine, mais ils ont continué à baisser.Une percéeLa position de tête vide est lancée à l’EMA

Étape 3: vérification et gestion des risques

  • Filtre de l’ADX: Pour s’assurer que la tendance est suffisamment forte, les signaux d’entrée ne sont validés que lorsque la valeur ADX est supérieure à une barre définie par l’utilisateur (par exemple 25) ↓ Cela aide à filtrer les chocs ou les signaux faibles du marché d’intégration
  • Arrêt des pertes: le stop-loss initial est automatiquement et logiquement placé au dernier point de la structure du marché:
    • Pour une transaction à plusieurs, le stop loss est placé surlastPivotLow(Le dernier axe de basse)
    • Pour les transactions à découvert, le stop loss est placélastPivotHigh(Le dernier axe de hauteur)
  • Arrêtez de pleurerR: R: R calculé sur la base du rapport de risque/rendement défini par l’utilisateur. Deux niveaux d’arrêt. La stratégie permet de profiter de la partie du premier objectif (TP1) et de déplacer le reste de la position vers le second objectif (TP2).

Avantages stratégiques

Une analyse approfondie du code permet de conclure que cette stratégie présente les avantages suivants:

  1. Identifier les tendances en fonction de la structure du marchéLa stratégie utilise les principes centraux de la théorie Dow pour déterminer les tendances du marché par l’axe central des hauts et des bas, plutôt que de s’appuyer uniquement sur les indicateurs, ce qui offre une confirmation de tendance plus fiable.

  2. Conditions d’entrée objectives: Détermination du point d’entrée par des prix clairement définis et des relations croisées avec l’EMA, réduction des jugements subjectifs, rendant les décisions de négociation plus cohérentes et reproductibles

  3. Gestion dynamique des risquesPosition de stop-loss: basée sur un réglage automatique de la structure du marché, plutôt que sur l’utilisation d’un ratio ou d’un nombre de points fixe, ce qui assure que le stop-loss est pertinent et raisonnable pour la situation du marché actuel

  4. Des stratégies de profit flexiblesObjectif de double stop: permet aux traders de verrouiller une partie de leurs bénéfices lorsque leur objectif initial est atteint, tout en conservant les positions restantes pour capturer des mouvements plus importants

  5. Filtre sur l’état du marché: Le filtre ADX aide à éviter de négocier dans des marchés sans tendance ou faiblement tendance, et à entrer dans le marché uniquement lorsque la dynamique de la tendance est suffisamment forte

  6. Très adaptable: grâce à des paramètres réglables (comme la période de rétrocession de l’axe central, la longueur de l’EMA et la dépréciation de l’ADX), la stratégie peut s’adapter aux caractéristiques de différents marchés et périodes de temps

  7. Le cycle complet des transactions: La stratégie traite du cycle complet de la négociation, de l’identification des tendances, de l’heure d’entrée, de la gestion des risques à la stratégie de sortie, en fournissant un système de négociation complet

Risque stratégique

Malgré la bonne conception de cette stratégie, il y a des risques potentiels et des limites:

  1. Le changement de tendance est retardé: l’identification de tendances basée sur les pivots est intrinsèquement retardée et peut conduire à la confirmation d’un changement de tendance après que la tendance a commencé à s’inverser, ce qui est particulièrement évident dans les marchés en évolution rapide

  2. Faux retour: dans une tendance forte, le prix peut ne pas se replier profondément vers le niveau de l’EMA, ce qui entraîne une perte d’opportunités de négociation; au contraire, dans un marché volatile, il peut y avoir plusieurs signaux de faux retournement

  3. Une surconsommationUne dépréciation de l’ADX trop élevée peut entraîner la perte d’opportunités de trading avantageuses, tandis qu’une dépréciation trop faible peut ne pas filtrer efficacement les conditions de tendance faible.

  4. Paramètre Sensibilité: les performances des stratégies sont très sensibles aux paramètres de réglage (en particulier la période de rétrogradation et la longueur des EMA) et un mauvais choix de paramètres peut entraîner une mauvaise performance des stratégies

  5. Dépendance à l’environnement de marchéStratégie conçue pour les marchés tendanciels, qui peuvent être moins performants dans les marchés horizontaux, intermédiaires ou très volatils

Comment atténuer les risques

  • Faire un retour en arrière complet et optimiser les paramètres pour un marché et une période spécifiques
  • Considérez d’ajouter des filtres supplémentaires, tels que des indicateurs de volatilité ou une confirmation de la force de la tendance
  • Mise en œuvre de paramètres d’adaptation pour ajuster la période de rétroaction de l’axe central et la longueur des EMA en fonction de la situation actuelle du marché
  • Envisager de modifier les mécanismes d’entrée, par exemple en utilisant des prix proches des EMAs plutôt que des EMAs croisés comme signal
  • Ajout de confirmation de volume ou d’autres indicateurs de structure interne du marché pour améliorer la qualité du signal

Orientation de l’optimisation de la stratégie

L’analyse du code permet de proposer les orientations d’optimisation suivantes:

  1. Paramètres d’adaptation: Mise en place d’un mécanisme d’ajustement dynamique des périodes de rétrocession de l’axe central et de la longueur des EMA, afin d’ajuster automatiquement ces paramètres en fonction de la volatilité du marché ou de l’intensité de la tendance pour s’adapter à différents environnements de marché

  2. Analyse de plusieurs périodes: Confirmation de la tendance intégrée à la période la plus élevée, assurance de la direction de la tendance la plus importante et évitement de la contrepartie

  3. Confirmation de la tendance à la hausse: En plus des modèles actuels de HH/HL et LH/LL, envisagez d’intégrer d’autres indicateurs de confirmation de tendance, tels que les lignes de tendance, la pente des moyennes mobiles ou l’indicateur de masse mobile

  4. Gestion intelligente des pertes et des pertes: mise en place d’un mécanisme de suivi des arrêts de perte, permettant de déplacer automatiquement les arrêts de perte pour protéger les bénéfices lorsque les transactions évoluent dans la bonne direction

  5. Adaptation à la volatilité du marché: Ratio de rendement du risque et distance de stop-loss ajustés en fonction de la volatilité du marché actuel, avec un réglage plus conservateur dans les marchés à forte volatilité

  6. Confirmation de la transaction: ajout d’analyses de volume pour s’assurer qu’il y a suffisamment de volume de support aux points de basculement importants de la conduite des prix et améliorer la fiabilité du signal

  7. Filtreur de temps: implémenter un filtrage temporel pour éviter de négocier à des moments de faible liquidité ou de forte volatilité connus, tels que des communiqués de presse importants ou des heures d’ouverture/fin du marché

  8. Optimisation de certains mécanismes de profit: la stratégie actuelle utilise des pourcentages fixes pour réaliser une partie des bénéfices, il est possible d’envisager une approche plus dynamique, en ajustant les pourcentages de bénéfices en fonction des conditions du marché

Ces optimisations permettront d’améliorer la robustesse, l’adaptabilité et la performance globale des stratégies, en particulier dans les différents environnements de marché.

Résumer

La Stratégie Professionnelle de Rétroaction de Tendance est un système de négociation bien structuré, combinant les principes fondamentaux de la théorie de Dow et les outils d’analyse technique modernes. En utilisant la structure du marché pour déterminer les tendances, l’EMA pour identifier les retournements et le filtre ADX pour assurer la force de la tendance, la stratégie fournit un cadre complet pour identifier les opportunités de négociation à haute probabilité.

Les principaux avantages de cette stratégie résident dans sa détection objective des tendances basée sur la structure du marché, ses conditions d’entrée claires et sa méthode de gestion du risque dynamique. Cependant, les utilisateurs doivent être attentifs aux risques potentiels tels que les retards de détection des tendances, les faux signaux de rétroaction et la sensibilité des paramètres.

La stratégie peut être améliorée en appliquant des optimisations de recommandations, telles que des paramètres d’adaptation, une analyse de plusieurs périodes et une gestion de la perte de type renforcé, afin d’améliorer sa robustesse et sa performance dans différentes conditions de marché.

En fin de compte, le succès de toute stratégie de trading dépend d’un retour d’expérience approfondi, d’une surveillance continue et d’ajustements si nécessaire. Le trader doit s’assurer de tester complètement la stratégie sur l’instrument financier et le délai de son choix avant d’envisager toute application en temps réel.

Code source de la stratégie
//@version=5
strategy("Pullback Pro Dow Strategy v7 (ADX Filter)",
         shorttitle="Pullback Pro v7 ADX",
         overlay=true,
         initial_capital=10000,
         default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
         default_qty_value=10,
         commission_type=strategy.commission.percent,
         commission_value=0.04,
         process_orders_on_close=true)

// --- Grouping ---
string GP_DOW = "① Dow Theory Settings"
string GP_ENTRY = "② Entry Logic (Pullback)"
string GP_RISK = "③ Risk & Exit Management"
string GP_FILTER = "④ Filters"
string GP_DISPLAY = "Display Settings"

// --- Dow Theory Settings ---
pivotLookback = input.int(10, title="Pivot Lookback Period", minval=1, group=GP_DOW)

// --- Entry Logic (Pullback) ---
pullbackEmaLength = input.int(21, title="Pullback EMA Length", group=GP_ENTRY, tooltip="このEMAへの価格の接近を「押し目/戻り」と判断します。")

// --- Risk & Exit Management ---
riskRewardRatio1 = input.float(1.5, "Take Profit 1 R:R", minval=0.1, step=0.1, group=GP_RISK, tooltip="TP1のリスクリワード比率")
qtyPercentTP1 = input.int(50, title="Take Profit 1 (%)", minval=1, maxval=100, group=GP_RISK, tooltip="TP1で決済するポジションの割合(%)")
riskRewardRatio2 = input.float(3.0, "Take Profit 2 R:R", minval=0.1, step=0.1, group=GP_RISK, tooltip="TP2のリスクリワード比率")

// --- Filters (Modified from RSI to ADX) ---
useAdxFilter = input.bool(true, title="Use ADX Trend Filter", group=GP_FILTER)
adxLength = input.int(14, "ADX Length", group=GP_FILTER)
adxThreshold = input.float(25, "ADX Threshold", group=GP_FILTER, tooltip="この値よりADXが大きい場合のみエントリーします。")

// --- Display Settings ---
showPivots = input.bool(true, title="Show Pivots", group=GP_DISPLAY)
showEma = input.bool(true, title="Show Pullback EMA", group=GP_DISPLAY)

// --- Indicator Calculations (Modified from RSI to ADX) ---
pivotHighPrice = ta.pivothigh(high, pivotLookback, pivotLookback)
pivotLowPrice = ta.pivotlow(low, pivotLookback, pivotLookback)
pullbackEma = ta.ema(close, pullbackEmaLength)
[diPlus, diMinus, adx] = ta.dmi(adxLength, adxLength) // ADX calculation

// --- Pivot & Trend Determination ---
var float lastPivotHigh = na, var float prevPivotHigh = na
var float lastPivotLow = na, var float prevPivotLow = na
if not na(pivotHighPrice)
    prevPivotHigh := lastPivotHigh
    lastPivotHigh := pivotHighPrice
if not na(pivotLowPrice)
    prevPivotLow := lastPivotLow
    lastPivotLow := pivotLowPrice

var int trendDirection = 0
if not na(lastPivotHigh) and not na(prevPivotHigh) and not na(lastPivotLow) and not na(prevPivotLow)
    isUptrend = lastPivotHigh > prevPivotHigh and lastPivotLow > prevPivotLow
    isDowntrend = lastPivotHigh < prevPivotHigh and lastPivotLow < prevPivotLow
    if isUptrend
        trendDirection := 1
    else if isDowntrend
        trendDirection := -1
    else
        trendDirection := 0

// --- Entry Conditions (Modified from RSI to ADX) ---
bool isUptrendConfirmed = trendDirection == 1
bool isDowntrendConfirmed = trendDirection == -1
bool buyPullback = isUptrendConfirmed and ta.crossunder(low, pullbackEma)
bool sellRally = isDowntrendConfirmed and ta.crossover(high, pullbackEma)
bool adxTrendOk = not useAdxFilter or adx > adxThreshold // ADX filter logic
bool goLong = buyPullback and adxTrendOk
bool goShort = sellRally and adxTrendOk

// --- Strategy State & Risk Management ---
var float stopLossPrice = na
var float takeProfitPrice1 = na
var float takeProfitPrice2 = na
var bool tp1_hit = false

// Entry Logic
if strategy.position_size == 0
    tp1_hit := false // Reset TP1 flag on new trade
    if goLong
        stopLossPrice := lastPivotLow
        riskSize = close - stopLossPrice
        if riskSize > 0
            takeProfitPrice1 := close + (riskSize * riskRewardRatio1)
            takeProfitPrice2 := close + (riskSize * riskRewardRatio2)
            strategy.entry("L", strategy.long)
            
    if goShort
        stopLossPrice := lastPivotHigh
        riskSize = stopLossPrice - close
        if riskSize > 0
            takeProfitPrice1 := close - (riskSize * riskRewardRatio1)
            takeProfitPrice2 := close - (riskSize * riskRewardRatio2)
            strategy.entry("S", strategy.short)

// ▼▼▼【最終修正版 v7】決済ロジック ▼▼▼
if strategy.position_size > 0 // ロングポジション("L")の決済ロジック
    // --- Stop Loss ---
    if low <= stopLossPrice
        strategy.close("L", comment="SL Hit")
        tp1_hit := false

    // --- Take Profit 1 ---
    if not tp1_hit and high >= takeProfitPrice1
        strategy.close("L", comment="TP1 Hit", qty_percent=qtyPercentTP1)
        tp1_hit := true

    // --- Take Profit 2 ---
    if tp1_hit and high >= takeProfitPrice2
        strategy.close("L", comment="TP2 Hit")
        tp1_hit := false

if strategy.position_size < 0 // ショートポジション("S")の決済ロジック
    // --- Stop Loss ---
    if high >= stopLossPrice
        strategy.close("S", comment="SL Hit")
        tp1_hit := false

    // --- Take Profit 1 ---
    if not tp1_hit and low <= takeProfitPrice1
        strategy.close("S", comment="TP1 Hit", qty_percent=qtyPercentTP1)
        tp1_hit := true

    // --- Take Profit 2 ---
    if tp1_hit and low <= takeProfitPrice2
        strategy.close("S", comment="TP2 Hit")
        tp1_hit := false

// --- Plotting ---
plot(showEma ? pullbackEma : na, "Pullback EMA", color=color.orange)
plotshape(showPivots ? pivotHighPrice : na, style=shape.xcross, location=location.absolute, color=color.red, size=size.tiny)
plotshape(showPivots ? pivotLowPrice : na, style=shape.xcross, location=location.absolute, color=color.blue, size=size.tiny)