Système de trading à effet de levier dynamique ajusté au risque


Date de création: 2023-10-16 16:00:52 Dernière modification: 2023-10-16 16:00:52
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Système de trading à effet de levier dynamique ajusté au risque

Aperçu

Ce système de négociation, appelé le système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation par le biais d’un système de négociation.

Principe de stratégie

Les étapes du système sont les suivantes:

  1. Calculer la valeur ATR pour un cycle ATR de 14 jours et la normaliser en divisant par le prix de clôture actuel.

  2. Calculer la moyenne mobile simple à 100 jours de l’ATR normalisé (SMA)

  3. Calculer le ratio de l’ATR normalisé à sa SMA de 100 jours.

  4. Déterminez le levier cible en fonction de l’inverse du ratio ((2 / ratio)).

  5. Le nombre de positions cibles est calculé en multipliant le levier cible par 5.

  6. Tracez le nombre de positions ouvertes et le nombre de positions ouvertes actuellement sur un graphique.

  7. Vérifiez s’il y a une opportunité d’achat (si le nombre de positions ouvertes est inférieur au nombre cible) ou une opportunité d’achat (si le nombre de positions ouvertes est supérieur au nombre cible plus 1) .

  8. Si vous avez une opportunité d’achat, ouvrez un compte supplémentaire et ajoutez la transaction à l’arrayon openTrades.

  9. Si un placement est possible et qu’il y a une transaction dans l’arrayon openTrades, il est préférable d’effacer la dernière transaction et de la supprimer.

Le système vise à capturer les tendances du marché en ajustant dynamiquement le nombre de positions ouvertes et le levier, en utilisant un suivi des positions par unité de suivi, afin de mieux contrôler l’ouverture d’un seul transaction.

Analyse des avantages

Cette stratégie présente les avantages suivants:

  1. Ajustez dynamiquement le nombre de levers et de positions, vous pouvez ajuster l’ouverture de risque en fonction de la variation de la volatilité du marché. Lorsque la volatilité est faible, augmentez le nombre de levers et de positions, et lorsque la volatilité est élevée, réduisez le nombre de levers et de positions, pour contrôler efficacement le risque.

  2. L’indicateur ATR est utilisé pour calculer le nombre de positions cibles. Il reflète la volatilité du marché et constitue un indicateur raisonnable pour l’ajustement dynamique des positions.

  3. La pyramide est une méthode d’investissement qui permet de profiter de la tendance en ouvrant plusieurs positions en même temps.

  4. L’utilisation d’un tableau pour enregistrer chaque transaction ouverte permet de contrôler clairement le cours d’une transaction et d’éviter les opérations inversées inutiles.

  5. Cette stratégie est moins complexe et plus facile à mettre en œuvre et à utiliser.

  6. La stratégie est claire et compréhensible, la structure du code est logique, facile à optimiser et à répéter.

Analyse des risques

Cette stratégie comporte aussi des risques:

  1. L’indicateur ATR ne reflète que la volatilité du passé et les variations futures des taux de volatilité ne peuvent pas être prédites, ce qui peut entraîner un mauvais ajustement du levier.

  2. La pyramide peut entraîner une accumulation de pertes si la tendance est inversée.

  3. Les enregistrements d’array pour les ouvertures de position ne s’appliquent qu’à des opérations simples d’ouverture de position, et nécessitent des structures de données plus complexes si la logique de l’ouverture de position est plus complexe.

  4. Le réglage du nombre de positions et de l’effet de levier cible doit être adapté aux caractéristiques de la variété et ne doit pas être limité à un paramètre fixe.

  5. Les indicateurs individuels sont facilement trompeurs et il peut être envisagé d’ajouter d’autres indicateurs de volatilité ou des algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer la stabilité.

Direction d’optimisation

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

  1. Augmentation de la stratégie de stop loss, qui consiste à s’arrêter activement lorsque les pertes atteignent le point d’arrêt.

  2. Optimiser les paramètres de l’indicateur et tester l’efficacité de différents paramètres ATR.

  3. Essayez différentes stratégies d’ouverture de position, comme l’ouverture d’une quantité fixe, et vérifiez les résultats.

  4. L’ajout d’autres indicateurs de mesure de la volatilité, tels que WIDTH, KD, RSI, etc., est utilisé en combinaison.

  5. La méthode d’apprentissage automatique est utilisée pour prédire les fluctuations, au lieu de la méthode de lissage simplex.

  6. Pour optimiser le calcul du nombre de positions ouvertes, il est possible d’utiliser des méthodes telles que le multiplicateur ATR ou la fonction de volatilité.

  7. Enregistrer plus de détails sur l’ouverture des positions, tels que le prix d’ouverture, le moment de l’ouverture, etc., pour une analyse stratégique et une optimisation.

  8. Ajout d’une fonction d’optimisation des paramètres, optimisation automatique pour trouver la meilleure combinaison de paramètres.

Résumer

Cette stratégie est basée sur l’ATR dynamique d’ajustement de la marge et le nombre d’ouvertures de positions, dans la tendance d’ajustement de la marge de risque, a un certain avantage. Mais il y a aussi des problèmes de paramètres de définition de la difficulté, l’optimisation de l’indicateur de l’espace mérite une optimisation supplémentaire. Dans l’ensemble, la stratégie est claire, facile à utiliser et facile à optimiser, mérite une étude approfondie application.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2022-10-09 00:00:00
end: 2023-10-15 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("I11L - Risk Adjusted Leveraging", overlay=false, pyramiding=25, default_qty_value=20, initial_capital=20000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity,process_orders_on_close=false, calc_on_every_tick=false)

atr = ta.atr(14) / close
avg_atr = ta.sma(atr,100)
ratio = atr / avg_atr

targetLeverage = 2 / ratio
targetOpentrades = 5 * targetLeverage

plot(targetOpentrades)
plot(strategy.opentrades)
isBuy = strategy.opentrades < targetOpentrades
isClose = strategy.opentrades > targetOpentrades + 1

var string[] openTrades = array.new_string(0)

if(isBuy)
    strategy.entry("Buy"+str.tostring(array.size(openTrades)),strategy.long)
    array.push(openTrades, "Buy" + str.tostring(array.size(openTrades)))

if(isClose)
    if array.size(openTrades) > 0
        strategy.close(array.get(openTrades, array.size(openTrades) - 1))
        array.pop(openTrades)