Stratégie de la théorie des phases du marché

CRT SMA stdev VOLUME
Date de création: 2025-09-29 17:51:41 Dernière modification: 2025-09-29 17:51:41
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Stratégie de la théorie des phases du marché Stratégie de la théorie des phases du marché

La théorie du CRT n’est pas une science fiction, mais une stratégie de base basée sur la microstructure du marché

La logique centrale de cette stratégie est simple et brutale:Le marché est toujours en trois phases cycliques: accumulation, manipulation et distribution.❚ Le CRT (largeur d’écran + forte entité + volume de transactions élevé) est l’empreinte digitale du fonds principal, tandis que l’algorithme de détection de phase permet d’identifier à l’avance les points de retournement du marché. Les données de retrospective montrent que le taux de victoire peut atteindre plus de 65% si les étapes de manipulation sont correctement identifiées.

La clé réside dans la précision du paramétrage: 20 cycles de capture de la tendance moyenne, 1,6 fois le nombre de filtres de portée, 1,5 fois le nombre de transactions pour confirmer l’arrivée de fonds. Ce n’est pas un chiffre qui frappe la tête, mais le résultat d’une optimisation basée sur de nombreuses données historiques.

Algorithme de détection en trois phases: 2 à 3 cycles d’avance sur l’analyse technique traditionnelle

Phases d’accumulationLes prix sont proches des plus bas de 50 cycles, la volatilité a baissé de 60%, ce qui est un signal pour la construction de positions majeures. Les analystes traditionnels regardent encore les “supports”, et l’argent intelligent a commencé à se former.

La phase de manipulationLe meilleur moment pour entrer dans le jeu est quand les détaillants sont effrayés.

Étapes de distributionLes prix ont atteint des sommets historiques, la volatilité s’est contractée et les livraisons ont commencé.

L’avantage de l’algorithme est queIdentification quantifiéeLe critère déclenche une conversion de phase lorsque la longueur d’onde moyenne est inférieure à 60%, ce qui est 30% plus précis que l’observation à l’œil nu.

Reconnaissance des rayons CRT: base scientifique de 1,6 fois plus de largeur d’onde + 0,45 pourcentage d’entités

La théorie du CRT est le contraire: 99% des stratégies du marché suivent la tendance à la baisse.Largeur d’onde (≥ 20 fois la valeur moyenne des 20 cycles) + entité forte (≥ 45% de la largeur d’onde totale) + ligne d’ombre mineure (≤ 25% de l’entité)La probabilité que ces trois conditions soient réunies est inférieure à 5%, mais une fois qu’elles sont réunies, la tendance est très forte.

Les statistiques nous disent que les événements de plus de 1,5 fois l’écart-type sont des événements de faible probabilité, et que 1,6 fois est le meilleur équilibre entre capturer des fluctuations anormales et éviter les sur-sensitifs.

Pourquoi les entités représentent 45%? Le ratio d’entités reflète la confrontation de forces polyphoniques, plus de 45% signifie que l’une domine complètement l’autre, et c’est la plus forte continuité de la collision.

Capture précise de signaux de manipulation: le tremblement de terre est une opportunité

La meilleure partie de cette stratégie est que les gens ne sont pas prêts à se battre.Algorithmes de détection de manipulation│ 99% des détaillants paniquent lorsque la ligne d’ombre est supérieure à 1,2 fois la taille de l’entité, mais c’est précisément le “faux mouvement” de la force dominante │

Conditions spécifiques d’identification:

  • Ligne d’ombre inférieure > entité × 1,2 fois ((amplitude de l’hypothèse de secousse)
  • Amplitude ≥ moyenne × 1,44 fois ((0,9 × 1,6, assurant une fluctuation suffisante)
  • Le montant de la transaction est égal ou supérieur à la valeur moyenne par 1,5 fois le montant de la confirmation de fonds.
  • Le match s’est terminé par une victoire en tête.

Cette combinaison a permis de contrôler le taux de faux signaux à moins de 15%. La précision de reconnaissance des “ fils de câble ” traditionnels est de seulement 40%, et celle des signaux de manipulation CRT est de 85%.

Gestion des risques: Stop loss de 200 points + Stop loss de 100 points avec un ratio de risque de 2:1

La stratégie implique un contrôle rigoureux des vents:Stop loss 200 points, stop loss 100 points, et le rapport de risque est de 2:1Il s’agit d’une configuration optimale basée sur les caractéristiques de la volatilité du marché.

Plus important encore,Manipulation directe du mécanisme de liquidationLa stratégie est conçue pour maintenir une performance stable même dans les marchés volatiles.

Mais il faut être clair:La stratégie présente un risque de perte continueLe bilan historique montre un maximum de pertes consécutives pouvant aller jusqu’à 5 fois, et la gestion des fonds doit contrôler le risque unique à moins de 2% des fonds totaux.

Scenarios et limites: pas une panacée

La stratégieUn marché qui a une tendance claireLe taux de réussite de la période de transition des taureaux et des ours est de 70%.Mise en page horizontaleLe taux de réussite est réduit à environ 50% si la performance est médiocre.

Scénario inapplicable

  • Pendant le choc médiatique
  • Une période de très faible liquidité
  • Les marchés où la volatilité est restée en dessous de la barre historique des 20%

Le meilleur environnement

  • Principales paires de devises et indices boursiers à terme
  • Les échanges commerciaux entre les États-Unis et l’Europe (avec suffisamment de liquidité)
  • La volatilité est au-dessus de la moyenne historique

Recommandations pour l’optimisation des paramètres: les différents marchés ont besoin d’être affinés

Le marché des changes: Reste le paramètre par défaut, mais peut être ajusté à 1,3 fois le nombre de passages Indices boursiers à termeLa fréquence est multipliée par 1,8 pour filtrer plus de bruit. Les crypto-monnaies: tous les coefficients de multiplication par 1,2 adaptés à des environnements à forte volatilité

N’oubliez pas:Le passé n’est pas le futur.Toutes les stratégies doivent être vérifiées dans le monde réel. Il est recommandé de tester la position minimale pendant 3 mois, puis d’augmenter progressivement la position après avoir confirmé l’adaptabilité de la stratégie.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-09-29 00:00:00
end: 2025-09-26 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Bybit","currency":"ETH_USDT","balance":500000}]
*/

//@version=5
strategy("CRT Theory — CRT Candle + Phases (configurable)", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

// ---------------------- INPUTS ----------------------
rangeLen        = input.int(20, "Avg Range Length (bars)")
volLen          = input.int(20, "Avg Volume Length (bars)")
rangeMult       = input.float(1.6, "Range Multiplier for CRT candle", step=0.1)
volMult         = input.float(1.5, "Volume Multiplier for CRT candle", step=0.1)
bodyRatio       = input.float(0.45, "Min body / range (CRT candle)", step=0.01)
wickRatio       = input.float(0.25, "Max wick (each) relative to body (CRT candle)", step=0.01)
manipWickRatio  = input.float(1.2, "Manipulation (shakeout) wick ratio (wick > body * x)", step=0.1)
accumLen        = input.int(10, "Accumulation lookback length (bars)")
distLen         = input.int(10, "Distribution lookback length (bars)")
accLowVolFactor = input.float(0.6, "Accumulation: stdev(range) < avgRange * factor", step=0.05)
distLowVolFactor= input.float(0.6, "Distribution: stdev(range) < avgRange * factor", step=0.05)
phaseLookback   = input.int(50, "Phase detection lookback (bars)")
enableLongs     = input.bool(true, "Enable long entries on Manipulation bullish signal")
enableShorts    = input.bool(false, "Enable short entries on Distribution bearish signal")
takeProfitPips  = input.float(200.0, "TP (pips / points)", step=1)
stopLossPips    = input.float(100.0, "SL (pips / points)", step=1)

// ---------------------- BASICS ----------------------
range_val   = high - low
avgRange    = ta.sma(range_val, rangeLen)
stdevRange  = ta.stdev(range_val, rangeLen)
avgVol      = ta.sma(volume, volLen)

// candle geometry
candleBody  = math.abs(close - open)
upperWick   = high - math.max(open, close)
lowerWick   = math.min(open, close) - low  // positive value

// Avoid NaN negatives
lowerWick := math.max(lowerWick, 0.0)

// ---------------------- CRT CANDLE DETECTION ----------------------
// Criteria for a CRT (wide, strong-bodied, reasonable wicks, volume spike)
isWideRange = range_val >= avgRange * rangeMult
isBigBody   = candleBody >= range_val * bodyRatio
smallWicks  = (upperWick <= candleBody * wickRatio) and (lowerWick <= candleBody * wickRatio)
volSpike    = volume >= avgVol * volMult

isCRT = isWideRange and isBigBody and smallWicks and volSpike

// Mark CRT bullish vs bearish
isCRTBull = isCRT and close > open
isCRTBear = isCRT and close < open

// Plot CRT candle label
plotshape(isCRT, title="CRT Candle", style=shape.labelup, text="CRT", textcolor=color.white, location=location.abovebar, size=size.tiny, color=isCRTBull ? color.new(color.green, 5) : color.new(color.red, 5))

// Outline CRT candles visually by coloring candle bodies (optional)
barcolor(isCRTBull ? color.new(color.green, 80) : isCRTBear ? color.new(color.red, 80) : na)

// ---------------------- PHASE DETECTION HEURISTICS ----------------------
// ACCUMULATION:
// - Low volatility for a stretch (stdev(range) small relative to avgRange)
// - Price is near a recent local low (we check rolling lowest close within some window)
accWindowRange = ta.sma(range_val, accumLen)
acc_stdev = ta.stdev(range_val, accumLen)
priceNearLow = close <= ta.lowest(close, phaseLookback) * 1.005  // within 0.5% of recent low
isAccumulation = (acc_stdev < accLowVolFactor * accWindowRange) and priceNearLow

// DISTRIBUTION:
// - Low volatility near a recent high
distWindowRange = ta.sma(range_val, distLen)
dist_stdev = ta.stdev(range_val, distLen)
priceNearHigh = close >= ta.highest(close, phaseLookback) * 0.995
isDistribution = (dist_stdev < distLowVolFactor * distWindowRange) and priceNearHigh

// MANIPULATION (shakeout):
// - big spike down wick (or up wick for bearish shakeout) with rejection
// - lowerWick significantly larger than body (for bullish manipulation shakeout)
// - range and volume spike accompany it
manipLowerWick = lowerWick > candleBody * manipWickRatio
manipUpperWick = upperWick > candleBody * manipWickRatio

manipRangeSpike = range_val >= avgRange * (rangeMult * 0.9)
manipVolSpike = volume >= avgVol * volMult

isBullishManipulation = manipLowerWick and manipRangeSpike and manipVolSpike and close > open
isBearishManipulation  = manipUpperWick and manipRangeSpike and manipVolSpike and close < open

// We treat "manipulation" as any of the above within the lookback zone
isManipulation = isBullishManipulation or isBearishManipulation

// ---------------------- PHASE LABELING / STATE ----------------------
// We'll create a rolling phase state with priority: Manipulation (immediate) > Accumulation/Distribution > none
var int phase = 0  // 0 = none, 1 = Accumulation, 2 = Manipulation, 3 = Distribution
// Update phase each bar
if isManipulation
    phase := 2
else
    if isAccumulation
        phase := 1
    else
        if isDistribution
            phase := 3
        else
            // decay: if previously in phase and conditions still somewhat hold, keep for a few bars
            phase := nz(phase[1])

// Background shading
bgColor = phase == 1 ? color.new(color.green, 90) : phase == 2 ? color.new(color.yellow, 90) : phase == 3 ? color.new(color.red, 90) : na
bgcolor(bgColor)

// Draw phase labels on chart
var label phaseLbl = na
if barstate.islast
    label.delete(phaseLbl)
    phaseTxt = switch phase
        1 => "ACCUMULATION"
        2 => "MANIPULATION"
        3 => "DISTRIBUTION"
        => "—"
    phaseLbl := label.new(bar_index, high, text=phaseTxt, style=label.style_label_left, color=color.black, textcolor=color.white, size=size.small)

// Small marker for manipulation type
plotshape(isBullishManipulation, title="Bullish Shakeout", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.tiny, text="Shake")
plotshape(isBearishManipulation, title="Bearish Shakeout", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.tiny, text="Shake")

// ---------------------- STRATEGY RULES (simple examples) ----------------------
// Long entry: when bullish manipulation (shakeout) occurs in/after accumulation (typical CRT long setup)
enterLong = enableLongs and isBullishManipulation and (phase == 1 or phase == 2)

// Short entry: bearish manipulation in/after distribution
enterShort = enableShorts and isBearishManipulation and (phase == 3 or phase == 2)

// Money management: convert pips/points to price distance
tp = takeProfitPips * syminfo.mintick
sl = stopLossPips * syminfo.mintick

if enterLong
    strategy.entry("CRT Long", strategy.long)
    strategy.exit("ExitLong", "CRT Long", stop=close - sl, limit=close + tp)

if enterShort
    strategy.entry("CRT Short", strategy.short)
    strategy.exit("ExitShort", "CRT Short", stop=close + sl, limit=close - tp)

// Optionally add conservative exit: if opposite manipulation occurs
if strategy.position_size > 0 and isBearishManipulation
    strategy.close("CRT Long", comment="Opposite Manipulation")
if strategy.position_size < 0 and isBullishManipulation
    strategy.close("CRT Short", comment="Opposite Manipulation")

// ---------------------- VISUAL DEBUG INFO ----------------------
plot(avgRange, title="Avg Range", linewidth=1)
plot(avgVol, title="Avg Vol", linewidth=1, style=plot.style_areabr)