Cette stratégie est appelée
La stratégie calcule d'abord une ligne de régression linéaire à court terme et une ligne de régression linéaire à long terme. La régression linéaire à court terme a une période de 100 jours, et la régression linéaire à long terme a une période de 150 jours. Lorsque la ligne de régression à court terme traverse au-dessus de la ligne à long terme, un signal d'achat est généré. Lorsque la ligne à court terme traverse en dessous de la ligne à long terme, un signal de vente est généré.
Les lignes de régression linéaires peuvent refléter la direction de la tendance à long terme des prix. La ligne à court terme avec une période plus courte est plus sensible aux changements de prix et peut capturer les temps d'inversion à court terme. La ligne à long terme avec une période plus longue représente la tendance à l'équilibre à long terme des prix. Lorsque les deux lignes se croisent, cela indique que les tendances à court et à long terme sont en train de s'inverser, ce qui peut générer des signaux de trading.
L'avantage de cette stratégie est l'utilisation de l'approche d'analyse technique classique du croisement de la moyenne mobile, avec l'ajout de l'analyse de régression linéaire, qui peut identifier les renversements de prix à la fois à long terme et à court terme. Cependant, les lignes de régression linéaire sont sensibles aux données aberrantes et présentent un certain retard.
Pour filtrer certains faux signaux, cette stratégie intègre des limites de conditions de temps, n'exécutant les transactions que pendant les plages de dates spécifiées. Cela peut réduire les transactions inefficaces dans une certaine mesure. Mais les paramètres de la fenêtre de temps sont subjectifs et nécessitent une optimisation du backtesting.
En conclusion, la double stratégie de croisement des moyennes mobiles combine plusieurs techniques d'analyse et peut capturer des opportunités de trading complexes.
/*backtest
start: 2022-09-12 00:00:00
end: 2023-09-12 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="Linear Regression Curve CrossOver Strategy", shorttitle="LRC Crossover", overlay=true)
src = close
len1 = input(defval=100, minval=1, title="Length")
offset = 0
outfast = linreg(src, len1, offset)
plot(outfast,color=blue)
len2 = input(defval=150, minval=1, title="Length")
outslow = linreg(src, len2, offset)
plot(outslow,color=red)
yearfrom = input(2018)
yearuntil =input(2019)
monthfrom =input(1)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)
if ( crossover(outfast,outslow))
strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND", comment="BUY")
else
strategy.cancel(id="BUY")
if ( crossover(outslow,outfast) )
strategy.entry("SELL", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND", comment="SELL")
else
strategy.cancel(id="SELL")