Cette stratégie combine plusieurs indicateurs techniques pour juger de l'évolution des prix et générer des signaux d'achat et de vente.
La stratégie utilise principalement les indicateurs suivants pour déterminer l'évolution des prix:
SuperTrend: Acheter lorsque le prix dépasse la bande supérieure, vendre lorsqu'il dépasse la bande inférieure.
SMA: Acheter lorsque le prix dépasse la SMA, vendre lorsqu'il dépasse la SMA.
Momentum: long quand le momentum est positif, court quand il est négatif.
MACD: Acheter lorsque le DIFF dépasse le DEA, vendre lorsqu'il dépasse le DEA.
Taureau et ours: aller long lorsque la puissance taureau > puissance ours, et vice versa.
RSI: Acheter lorsque le RSI dépasse 30, vendre lorsqu'il dépasse 70.
Les chandeliers: long après N barres haussières, court après N barres baissières.
CCI: acheter lorsque CCI est supérieur à 100, vendre lorsque CCI est inférieur à -100.
DMI: long lorsque DMI+ > DMI-, sinon court.
Vagues de marché: longues dans les vagues ascendantes, courtes dans les vagues descendantes.
Stochastique: Acheter lorsque %K dépasse 20, vendre lorsqu'il dépasse 80.
Les signaux d'indicateur sont quantifiés comme 1 ou -1 selon la direction ascendante ou descendante. Les points totaux sont résumés. Acheter lorsque les points totaux dépassent 0, vendre lorsque les points totaux dépassent 0.
L'avantage majeur de cette stratégie multi-indicateur est une plus grande fiabilité grâce à la combinaison de signaux provenant de différents indicateurs pour filtrer les faux signaux.
Un autre avantage est la flexibilité de la personnalisation des indicateurs et paramètres pour les différentes conditions du marché.
Certains risques à noter dans de telles stratégies combinées:
Une corrélation élevée entre les indicateurs peut générer des signaux en double.
Il y a un compromis entre la quantité d'indicateurs et la rapidité.
Les paramètres d'indicateur inappropriés ont une incidence sur les performances de la stratégie.
L'efficacité des indicateurs varie selon les régimes de marché.
Cette stratégie peut être améliorée de plusieurs façons:
Optimiser la sélection et le nombre d'indicateurs pour trouver la meilleure combinaison.
Optimiser les paramètres pour chaque indicateur.
Ajustez les poids des indicateurs pour mettre en évidence les indicateurs clés.
Ajoutez des filtres comme le pic de volume pour éviter les fausses fuites.
Utilisez des modèles d'apprentissage automatique pour trouver automatiquement des combinaisons optimales.
En résumé, cette stratégie multi-indicateur combine les forces de divers indicateurs pour améliorer la fiabilité du signal et réduire les faux signaux.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Super indicator ", overlay=true, precision=2, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
/////////////// Time Frame ///////////////
_0 = input(false, "════════ Test Period ═══════")
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() =>true
hilow = ((high - low)*100)
openclose = ((close - open)*100)
vol1 = (volume / hilow)
spreadvol = (openclose * vol1)
VPT = spreadvol + cum(spreadvol)
window_len = 28
v_len = 14
price_spread = stdev(high-low, window_len)
vp = spreadvol + cum(spreadvol)
smooth = sma(vp, v_len)
v_spread = stdev(vp - smooth, window_len)
shadow = (vp - smooth) / v_spread * price_spread
out1 = shadow > 0 ? high + shadow : low + shadow
//plot(out, style=line,linewidth=3, color=color)
len=5
vpt=ema(out1,len)
// INPUTS //
st_mult =3
st_period = 7
// CALCULATIONS //
up_lev = vpt - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev = vpt + (st_mult * atr(st_period))
up_trend = 0.0
up_trend := close[1] > up_trend[1] ? max(up_lev, up_trend[1]) : up_lev
down_trend = 0.0
down_trend := close[1] < down_trend[1] ? min(dn_lev, down_trend[1]) : dn_lev
// Calculate trend var
trend10 = 0
trend10 := close > down_trend[1] ? 1: close < up_trend[1] ? -1 : nz(trend10[1], 1)
// Calculate SuperTrend Line
st_line = trend10 ==1 ? up_trend : down_trend
//
src = input(close, title="Source")
//sma
sma20 = sma(src, 20)
smapoint = 0
smapoint := src > sma20 ? smapoint + 1 : smapoint - 1
//AO
ao = sma(hl2,5) - sma(hl2,34)
aopoint = ao > 0 ? 1 : ao < 0 ? -1 : 0
//momentum
mom = src - src[14]
mompoint = mom > 0 ? 1 : mom < 0 ? -1 : 0
//MACD
fast_ma = ema(src, 12)
slow_ma = ema(src, 26)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ema(macd, 9)
hist = macd - signal
histpoint = hist > hist[1] ? 3 : -3
//Bull bear
Length = 30
r1=iff(close[1]<open,max(open-close[1],high-low),high-low)
r2=iff(close[1]>open,max(close[1]-open,high-low),high-low)
bull=iff(close==open,iff(high-close==close-low,iff(close[1]>open,max(high-open,close-low),r1),iff(high-close>close-low,iff(close[1]<open, max(high-close[1],close-low), high-open),r1)),iff(close<open,iff(close[1]<open,max(high-close[1],close-low), max(high-open,close-low)),r1))
bear=iff(close==open,iff(high-close==close-low,iff(close[1]<open,max(open-low,high-close),r2),iff(high-close>close-low,r2,iff(close[1]>open,max(close[1]-low,high-close), open-low))),iff(close<open,r2,iff(close[1]>open,max(close[1]-low,high-close),max(open-low,high-close))))
colors=iff(sma(bull-bear,Length)>0, color.green, color.red)
// barcolor(colors)
bbpoint = sma(bull-bear,Length)>0 ? 1 : -1
//UO
length7 = 7,
length14 = 14,
length28 = 28
average(bp, tr_, length) => sum(bp, length) / sum(tr_, length)
high_ = max(high, src[1])
low_ = min(low, src[1])
bp = src - low_
tr_ = high_ - low_
avg7 = average(bp, tr_, length7)
avg14 = average(bp, tr_, length14)
avg28 = average(bp, tr_, length28)
uoout = 100 * (4*avg7 + 2*avg14 + avg28)/7
uopoint = uoout > 70 ? 1 : uoout < 30 ? -1 : 0
//IC
conversionPeriods = 9
basePeriods = 26
laggingSpan2Periods = 52
displacement = 26
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
baseLine = donchian(basePeriods)
icpoint = src > baseLine ? 1 : -1
//HMA
hullma = wma(2*wma(src, 9/2)-wma(src, 21), round(sqrt(21)))
hmapoint = src > hullma ? 2 : -2
//
//
trendDetectionLength =4
float trend = na
float wave = na
float vol = na
mov = close>close[1] ? 1 : close<close[1] ? -1 : 0
trend := (mov != 0) and (mov != mov[1]) ? mov : nz(trend[1])
isTrending = rising(close, trendDetectionLength) or falling(close, trendDetectionLength)
wave := (trend != nz(wave[1])) and isTrending ? trend : nz(wave[1])
vol := wave == wave[1] ? (nz(vol[1])+volume) : volume
up1 = wave == 1 ? vol : 0
dn1 = wave == 1 ? 0 : vol
Weis= up1 > dn1 ? 2 : -2
//
roclen =20
ccilen =21
dilen = 5
dirmov(len) =>
up = change(high)
down = -change(low)
truerange = rma(tr, len)
plus = fixnan(100 * rma(up > down and up > 0 ? up : 0, len) / truerange)
minus = fixnan(100 * rma(down > up and down > 0 ? down : 0, len) / truerange)
[plus, minus]
f_draw_infopanel(_x, _y, _line, _text, _color)=>
_rep_text = ""
for _l = 0 to _line
_rep_text := _rep_text + "\n"
_rep_text := _rep_text + _text
var label _la = na
label.delete(_la)
_la := label.new(
x=_x, y=_y,
text=_rep_text, xloc=xloc.bar_time, yloc=yloc.price,
color=color.black, style=label.style_labelup, textcolor=_color, size=size.normal)
TD = 0
TS = 0
TD := close > close[4] ? nz(TD[1]) + 1 : 0
TS := close < close[4] ? nz(TS[1]) + 1 : 0
TDUp = TD - valuewhen(TD < TD[1], TD , 1 )
TDDn = TS - valuewhen(TS < TS[1], TS , 1 )
td = TDUp > 0 ? 2 : TDDn > 0 ? -2 : 0
roc = roc(close, roclen)
Roc=roc > 0 ? 1 : -1
cci = cci(close, ccilen)
CCI=cci > 0? 2 : -2
[plus, minus] = dirmov(dilen)
dmi = plus - minus
DMI= dmi >= 0? 2 : -2
//
STT=trend10 == 1 ? 1 : -1
//
periods = 2
smooth1 = 14
price = close
fn(src, length) =>
MA_s= 0.0
MA_s:=(src + nz(MA_s[1] * (length-1)))/length
MA_s
r11 = ema( price, periods )
r22 = iff( price > r11, price - r11, 0 )
r3 = iff( price < r11, r11 - price, 0 )
r4 = fn( r22, smooth1 )
r5 = fn( r3, smooth1 )
rr = iff( r5 == 0, 100, 100 - ( 100 / ( 1 + ( r4 / r5 ) ) ) )
length = 20,fast = 7,slow = 13
//
src10 = rr
er = abs(change(src,length))/sum(abs(change(src10)),length)
dev = er*stdev(src10*2,fast) + (1-er)*stdev(src10*2,slow)
a = 0.
a := bar_index < 9 ? src10 : src10 > a[1] + dev ? src10 : src10 < a[1] - dev ? src10 : a[1]
//
rsi=fixnan(a > a[1] ? 3 : a < a[1] ?-3 : na)
//
totalpoints =rsi+td+STT+Roc+DMI+ CCI+Weis+smapoint + aopoint + mompoint + histpoint + bbpoint + icpoint + hmapoint
//
piz=input(1)
tt=sma(totalpoints,piz)
//
zero=0
down = crossunder(tt, 0)
up = crossover(tt, -0)
//Alerts
/////// Alerts /////
alertcondition(down,title="sell")
alertcondition(up,title="buy")
//
/////////////// Strategy ///////////////
long = up
short = down
strategy.entry("Long", strategy.long, when = long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = short)