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Stratégie de négociation stochastique moyenne

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-10-26 16:20:33 Je suis désolé
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Résumé

Cette stratégie est basée sur l'oscillateur stochastique moyen pour le jugement des signaux de trading et appartient à une stratégie de suivi de tendance. Elle calcule les valeurs moyennes mobiles de %K et %D de l'oscillateur stochastique moyen.

La logique de la stratégie

  1. Calculer les valeurs de %K et %D de l'oscillateur stochastique moyen. %K est la moyenne mobile de valeurs aléatoires calculées sur la base des prix de clôture sur une certaine période, reflétant la position relative du prix actuel aux prix les plus élevés et les plus bas sur une certaine période. %D est la moyenne mobile de %K utilisée pour confirmer la tendance.

  2. La moyenne mobile exponentiellement lisse (EMA) est appliquée à %K et %D respectivement pour obtenir les valeurs moyennes _avg_k et _avg_d de l'oscillateur stochastique moyen.

  3. Déterminer les signaux de négociation:

    • Signal d'achat: lorsque _avg_k traverse _avg_d et _avg_d < 20, passez à long.

    • Signal de vente: lorsque _avg_k est inférieur à _avg_d et _avg_d > 80, passez à la vente courte.

  4. Gestion de la position:

    • L'établissement doit déclarer la valeur de l'établissement à l'échéance de l'échéance de l'échéance.

    • Stop-loss à court terme: clôture à court terme lorsque _avg_d < 20

  5. Permettez un maximum de 3 ordres dans la même direction, ce qui est une stratégie pyramidale.

Les avantages

  1. L'utilisation de doubles moyennes mobiles pour déterminer la croix d'or et la croix de la mort peut filtrer efficacement les fausses éruptions et améliorer la qualité du signal.

  2. L'utilisation de l'oscillateur stochastique moyen permet de suivre efficacement les tendances des prix.

  3. La combinaison de zones de surachat et de survente permet d'éviter des échanges fréquents sur un marché à fourchette.

  4. Permettre la pyramide peut générer plus de profit sur le marché de tendance.

  5. La stratégie Stop Loss contrôle une seule perte.

Les risques

  1. Les stratégies de négociation de moyennes mobiles doubles ont tendance à générer des transactions fréquentes, ce qui affectera la rentabilité si les coûts de transaction sont trop élevés.

  2. L'utilisation de points d'arrêt de perte fixes peut entraîner un arrêt de perte trop tôt en sortant de la tendance.

  3. Trop de pyramides peuvent aggraver la perte.

  4. Il ne peut pas déterminer efficacement les points d'inversion de tendance et peut entraîner de grosses pertes lorsque la tendance s'inverse.

  5. Les périodes de paramètres doivent être optimisées car différentes périodes peuvent donner des résultats très différents.

Optimisation

  1. Envisagez d'introduire des indicateurs de jugement de tendance pour éviter le contre-trend.

  2. Ajustez dynamiquement les points de stop loss pour mieux s'adapter à la tendance.

  3. Optimiser la stratégie de pyramide, par exemple, augmenter progressivement la taille de la position.

  4. Incorporer d'autres indicateurs pour juger tôt de l'inversion de tendance et de la sortie du bénéfice.

  5. Optimisation des paramètres d'essai séparément pour différents produits afin d'améliorer l'adaptabilité.

Résumé

En résumé, il s'agit d'une stratégie de suivi de tendance typique. Il utilise l'oscillateur stochastique moyen pour déterminer la direction de la tendance et les pyramides lorsque la tendance se produit. L'avantage est une forte capacité de suivi adaptée au marché en tendance. Mais il est important d'éviter le contre-trend. Une optimisation supplémentaire peut être effectuée en introduisant un jugement de tendance, en optimisant la stratégie de stop loss, en contrôlant les temps de pyramide, etc. Avec une sélection appropriée des paramètres, de bons résultats de suivi peuvent être obtenus.

/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//1. AVG Stochastic Calculate
//1.1 AVG %K is calculated by apply EMA with smooth K period on Average of Original Stochastic %k & %d
//+ avg_k=ema((%k+%d)/2,smoothK)
//1.2 AVG %D is calculated by apply EMA with %d period on AVG %K
//+ avg_d=ema(avg_k,periodD)
//2. Parameter
//+ %K Length: 21
//+ %K Smoothing: 3
//+ %D Smoothing: 3
//+ Symbol: BTC/USDT
//+ Timeframe: M30
//+ Pyramiding: Maximum 3 orders at the same direction.
//3. Signal
//3.1 Buy Signal
//+ Entry: AVG %K crossover AVG %D and AVG %D < 20
//+ Exit: AVG %D > 80 
//3.2 Sell Signal
//+ Entry: AVG %K crossunder AVG %D and AVG %D > 80
//+ Exit: AVG %D < 20 
strategy(title="AVG Stochastic Strategy [M30 Backtesting]", overlay=true, pyramiding=3)
periodK = input.int(21, title="%K Length", minval=1)
smoothK = input.int(3, title="%K Smoothing", minval=1)
periodD = input.int(3, title="%D Smoothing", minval=1)
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
d = ta.sma(k, periodD)
_avg_k=ta.ema(math.avg(k,d),smoothK)
_avg_d=ta.ema(_avg_k,periodD)
up=
   _avg_k[1]<_avg_d[1]
   and _avg_k>_avg_d
   and _avg_d<20
dn=
   _avg_k[1]>_avg_d[1]
   and _avg_k<_avg_d
   and _avg_d>80
var arr_val=0
if up
    arr_val:=1
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if dn
    arr_val:=-1
    strategy.entry("Short", strategy.short)
if up[1] or dn[1]
    arr_val:=0
plotarrow(arr_val,title="Signal",colorup=color.green,colordown=color.red)
if _avg_d>80 
    strategy.close("Long")
if _avg_d<20 
    strategy.close("Short")
//EOF
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