1. La place des stratégies
  2. Stratégie de tendance basée sur le croisement HULL SMA et EMA

Stratégie de tendance basée sur le croisement HULL SMA et EMA

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-10-30 à 12h32
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基于HULL SMA和EMA交叉的趋势策略

Résumé

Cette stratégie permet de déterminer la direction de la tendance du marché en calculant l'intersection de la HULL et de la moyenne mobile indicielle, ce qui produit des signaux d'achat et de vente.

Les principes stratégiques

  1. Le calcul de la moyenne mobile fluctuante HULL (HULL SMA) de 5 jours. HULL SMA peut répondre plus rapidement aux variations de prix en calculant les racines carrées des moyennes mobiles pondérées et des cycles.

  2. Comptez les moyennes mobiles d'indices à 5 jours (EMA). L'EMA est plus sensible que la SMA en calculant les moyennes en donnant une plus grande pondération aux prix récents.

  3. Le HULL SMA et l'EMA se croisent et produisent des signaux d'achat et de vente.

    • Un signal d'achat est généré lorsque le HULL SMA traverse l'EMA. Il indique une tendance à court terme à la hausse qui dépasse la tendance à long terme, ce qui signifie que le prix va augmenter.

    • Lorsque le HULL SMA traverse l'EMA, un signal de vente est généré. Cela indique que la tendance à court terme commence à se détourner et que le prix va baisser.

  4. Avec HULL SMA comme ligne rapide et EMA comme ligne lente, les signaux de négociation sont générés en fonction de la forme croisée des deux moyennes mobiles qui déterminent les changements de tendance à court et à moyen terme du marché.

Analyse des avantages

  1. Le HULL SMA est sensible aux variations de prix et permet de détecter les changements de tendance plus tôt.

  2. L'EMA est capable de surveiller le bruit en douceur et de suivre les tendances à long terme.

  3. Les lignes rapides dépassent les lignes lentes et produisent des signaux capables de saisir les points tournants de la tendance et d'entrer dans le marché en temps opportun.

  4. En ajustant les paramètres des moyennes mobiles, il est possible d'adapter les transactions à différents cycles.

  5. Il permet de détecter à la fois les tendances à la hausse et à la baisse et de capter de manière flexible les tendances bidirectionnelles.

L'analyse des risques

  1. Dans le cas d'un marché en ébullition, il est possible de générer davantage de faux signaux.

  2. L'incapacité de déterminer la force ou la faiblesse de la tendance peut entraîner des pertes répétées dans une tendance faible.

  3. Le décalage entre les moyennes mobiles est trop grand et peut manquer certaines tendances.

  4. Les paramètres de la ligne rapide et de la ligne lente ne sont pas correctement définis, ce qui affecte la qualité du signal de transaction.

  5. La fréquence des transactions peut être trop élevée, ce qui augmente les coûts des transactions et les risques de glissement.

Il peut être amélioré en combinant d'autres indicateurs pour filtrer les signaux, évaluer la force et la faiblesse des tendances, optimiser les paramètres, contrôler les risques, etc.

Optimisation

  1. L'augmentation du filtrage d'indicateurs tels que le MACD, le RSI et d'autres permet de déterminer le moment où acheter ou vendre.

  2. Il est préférable d'utiliser des indicateurs de force de tendance, tels que l'ADX, pour éviter de trader dans des tendances faibles.

  3. Optimiser les paramètres de la moyenne mobile pour trouver la meilleure combinaison de paramètres.

  4. Il est important de mettre en place des stratégies de cessation des pertes et de contrôler les pertes.

  5. Il est important de prendre en compte le nombre de transactions et de contrôler les coûts et d'ajuster la fréquence d'ouverture.

  6. L'analyse des cycles de temps, combinée à une plus grande quantité d'analyse, permet d'identifier les signaux de tendance transcyclique.

  7. Développer un programme d'optimisation automatique des paramètres pour une recherche dynamique des paramètres optimaux.

Résumé

Cette stratégie est typique de la stratégie de croisement des moyennes mobiles. Elle utilise des moyennes mobiles HULL plus sensibles que les moyennes mobiles traditionnelles, ce qui permet de détecter les changements de tendance plus tôt. Mais elle nécessite toujours des paramètres optimisés et d'autres indicateurs techniques pour réduire les signaux erronés.

/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("HULL EMA Crossover", overlay = true, process_orders_on_close = true)

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © spiritedPerson95700

inSession = true


HULL_INP = input.int(5, "Hull EMA Value")
EMA_INP = input(5, "EMA Value")

/// Indicator
HULL_EMA = ta.hma(close, HULL_INP)
EMA = ta.ema(close, EMA_INP)

prevSignal = ''
if (prevSignal == '')  
    prevSignal := HULL_EMA > EMA ? 'buy' : 'sell'

/// buy and sell signal
buy = ta.crossover(HULL_EMA, EMA)
short = ta.crossover(EMA, HULL_EMA)

sell = short
cover = buy

if inSession
    if buy 
        prevSignal := 'na'
        strategy.entry("long", direction = strategy.long, comment = "Buy")

    if sell
        prevSignal := 'na'
        strategy.close("long", comment = "Sell")

    if short
        strategy.entry("short", direction = strategy.short, comment = "Short")

    if cover
        strategy.close("short", comment = "Cover")


plot(HULL_EMA, color = color.green)
plot(EMA, color = color.blue)

// if ( hour(time) == 15 and minute(time) > 25  )  
//     strategy.close("long", comment="EOD")
//     strategy.close("short", comment="EOD")
//     buy := false
//     sell := false
//     prevSignal := ''
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