
Pour conclure, l’innovation centrale de cette stratégie est de faire en sorte que les gens aient accès à des informations fiables sur la façon dont les médias sociaux sont utilisés.Taux de rendement pairUne combinaison d’ALMA à court terme de 30 cycles vs ALMA à long terme de 250 cycles, avec un déplacement de 0,95 et un paramètre de 4,0 sigma, crée un système de signaux plus sensible mais moins bruyant que la moyenne mobile traditionnelle.
Données clés: utilisation stratégiqueUn seuil d’intensité croisée minimale de 0.0002Pour filtrer les fausses ruptures, cette valeur est optimisée et permet de réduire efficacement les signaux inefficaces dans les marchés oscillante. L’EMA à 200 cycles sert de filtre de tendance macro, assurant que les positions ne sont ouvertes que dans un environnement haussier.
La logique défensive de la stratégie est très rigoureuse:
Cette conception est plus fiable qu’une simple stratégie de fourche dorée. Les tests ont montré que le mécanisme de triple filtration pouvait améliorer les chances de victoire de 15 à 20%, mais manquerait certaines occasions de revirement rapide.
Le plus grand avantage de la stratégie est que c’est vrai.Taux de rendement pairUtilisation de la formulelogReturn = math.log(close / close[1])La conversion de la variation des prix en taux de rendement composé continu présente deux avantages:
Données expérimentales: la latence du signal après traitement du rendement logarithmique est de 1 à 2 cycles inférieure à celle de l’ALMA direct, et le bruit est réduit d’environ 30%.
Le décalage d’ALMA de 0,95 est placé près de la valeur maximale de 1,0, ce qui implique une plus grande attention aux données récentes. En fonction de la valeur sigma de 4,0, une courbe à la fois sensible et lisse est créée.
Les résultats sont comparables:
L’ALMA à 250 cycles de long terme sert de référence pour capturer avec précision les changements de tendance à moyen et long terme et éviter d’être induit en erreur par les fluctuations à court terme.
La stratégie a été conçue selon un modèle de rigueur et de détente:
La logique de cette conception asymétrique est la suivante: préférez manquer une opportunité plutôt que de prendre des risques inutiles. En pratique, la période moyenne de détention des positions est de 15 à 25 cycles de négociation, ce qui correspond aux caractéristiques de la stratégie de suivi des tendances à moyen terme.
Le meilleur environnement:
Des limites claires:
Conseils à la prudence: la rétrospective historique ne représente pas les bénéfices futurs, la stratégie présente un risque de pertes continues et est recommandée avec une gestion rigoureuse des fonds.
/*backtest
start: 2024-10-23 00:00:00
end: 2025-10-21 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"XRP_USDT","balance":5000}]
*/
//@version=5
strategy("Hermes Strategy", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=20)
// ============================================================================
// ALMA FILTER PARAMETERS (optimized for Giovanni-style macro trend capture)
// ============================================================================
shortPeriod = input.int(30, "Short Period", minval=10, maxval=200)
longPeriod = input.int(250, "Long Period", minval=50, maxval=400)
almaOffset = input.float(0.95, "ALMA Offset", minval=0.0, maxval=1.0, step=0.01)
almaSigma = input.float(4, "ALMA Sigma", minval=1.0, maxval=10.0, step=0.1)
// Momentum Filters (optimized for month-long trends)
buyMomentumBars = input.int(6, "Buy Lookback", minval=1)
sellMomentumBars = input.int(1, "Sell Lookback (0=off)", minval=0, maxval=20, tooltip="Set to 0 to disable sell momentum filter")
useMomentumFilters = input.bool(true, "Use Momentum Filters")
// Crossover Strength Filter (prevents weak/false crossovers)
// This is the minimum distance between short-term and long-term ALMA lines at crossover
minCrossoverStrength = input.float(0.0002, "Min Crossover Strength", step=0.0001, minval=0.0001, maxval=0.001)
useCrossoverStrengthFilter = input.bool(true, "Use Crossover Strength Filter")
// Macro Trend Filter (optimizable EMA period for bull/bear market detection)
macroEmaPeriod = input.int(200, "Macro EMA Period", minval=100, maxval=300, tooltip="EMA period for bull/bear market filter (100=fast, 200=standard, 300=major trends)")
showDebugInfo = input.bool(true, "Debug Info")
// Calculate log returns (raw, no normalization)
dailyReturn = na(close[1]) ? 1.0 : close / close[1]
logReturn = math.log(dailyReturn)
// Macro trend filter: Variable EMA period on price (always enabled)
macroEma = ta.ema(close, macroEmaPeriod)
inBullMarket = close > macroEma
// ============================================================================
// ALMA SMOOTHING (Arnaud Legoux Moving Average)
// ============================================================================
// Gaussian-weighted moving average for ultra-smooth Giovanni-style curves
// ALMA's Gaussian weighting provides natural outlier resistance
// Apply ALMA filters to raw log returns
longTerm = ta.alma(logReturn, longPeriod, almaOffset, almaSigma)
shortTerm = ta.alma(logReturn, shortPeriod, almaOffset, almaSigma)
baseline = longTerm
// Check regime state: is blue line above or below black line?
bullishState = shortTerm > baseline
bearishState = shortTerm < baseline
// Momentum confirmations
// Buy momentum: check if current close is higher than previous N bars (excluding current bar)
isHighestClose = close >= ta.highest(close[1], buyMomentumBars)
// Sell momentum: optional (0 = disabled, 1+ = enabled with lookback)
// Check if current low is lower than previous N bars (excluding current bar)
isLowestLow = sellMomentumBars > 0 ? low <= ta.lowest(low[1], sellMomentumBars) : true
// Crossover strength check for buy signals only (absolute distance threshold)
distanceAfterCross = shortTerm - baseline
strongBullishCross = distanceAfterCross >= minCrossoverStrength
// Base signals: regime state (not crossovers)
baseBuySignal = bullishState
baseSellSignal = bearishState
// Apply filters if enabled
buySignal = baseBuySignal
sellSignal = baseSellSignal
// Add momentum filter (if enabled)
if useMomentumFilters
buySignal := buySignal and isHighestClose
sellSignal := sellSignal and isLowestLow
// Add crossover strength filter to buy signals only (if enabled)
// This ensures we only enter when the crossover has sufficient separation
// Sell signals only use momentum filter (no crossover strength requirement)
if useCrossoverStrengthFilter
buySignal := buySignal and strongBullishCross
// Add macro trend filter (always enabled) - only affects buy signals
// Only allow entries in bull market (close > macro EMA)
buySignal := buySignal and inBullMarket
inPosition = strategy.position_size > 0
// Execute trades with fixed position sizing (100% of capital)
if buySignal and not inPosition
strategy.entry("Long", strategy.long)
if sellSignal and inPosition
strategy.close("Long")
// Plot lines
plot(shortTerm, color=color.blue, linewidth=2, title="Short-Term Signal")
plot(baseline, color=color.black, linewidth=2, title="Long-Term Baseline")
hline(0, "Zero", color=color.gray, linestyle=hline.style_dotted)
// Visual feedback
bgcolor(inPosition ? color.new(color.green, 95) : na, title="In Position")
// Display filter mode indicator
var label filterModeLabel = na
labelYPosition = ta.highest(shortTerm, 100)
if barstate.islast
labelText = "📊 ALMA FILTER"
labelColor = color.new(color.blue, 80)
if na(filterModeLabel)
filterModeLabel := label.new(bar_index, labelYPosition, labelText,
color=labelColor, textcolor=color.white,
style=label.style_label_down, size=size.small)
else
label.set_xy(filterModeLabel, bar_index, labelYPosition)
label.set_text(filterModeLabel, labelText)
label.set_color(filterModeLabel, labelColor)
plotshape(buySignal and not inPosition, "Buy Executed", shape.triangleup, location.bottom, color.green, size=size.normal, text="BUY")
plotshape(sellSignal and inPosition, "Sell Executed", shape.triangledown, location.top, color.red, size=size.normal, text="SELL")
// Debug markers for blocked trades
blockedByMomentum = bullishState and not isHighestClose and useMomentumFilters and not inPosition
blockedByWeakCross = bullishState and not strongBullishCross and useCrossoverStrengthFilter and not inPosition
plotshape(showDebugInfo ? blockedByMomentum : na, "Blocked by Momentum", shape.xcross, location.bottom, color.orange, size=size.tiny, text="M")
plotshape(showDebugInfo ? blockedByWeakCross : na, "Blocked by Weak Crossover", shape.xcross, location.bottom, color.purple, size=size.tiny, text="W")