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Stratégie de ligne longue croisée adaptative SMA tordue

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-11-24 14:26:37 Je vous en prie.
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Résumé

Cette stratégie génère des signaux d'entrée à long terme en combinant 3 moyennes mobiles simples (SMA) de différentes périodes avec la moyenne mobile adaptative de Kaufman. Elle produit des signaux d'achat lorsque la SMA de la période plus courte traverse les SMA de la période plus longue. En outre, la stratégie intègre également la couleur du chandelier pour déterminer la tendance principale, générant des signaux d'achat uniquement pendant les tendances haussières pour éviter de fausses ruptures.

La logique de la stratégie

La stratégie utilise 3 SMA de différentes périodes, y compris SMA 4, SMA 9 et SMA 18. Les combinaisons croisées de ces 3 SMA sont des indicateurs classiques pour juger de la direction de la tendance.

Pour filtrer les fausses ruptures, la moyenne mobile adaptative de Kaufman est également introduite.

En outre, une SMA de 100 périodes est utilisée pour déterminer la tendance principale. Lorsque les prix dépassent la SMA de 100 périodes, elle confirme qu'une tendance haussière a commencé. La stratégie ne produit des signaux d'achat que pendant les principales tendances haussières.

En résumé, les signaux d'entrée à long terme de cette stratégie proviennent de la combinaison des éléments suivants:

  1. Le SMA 4 traverse le SMA 9 et le SMA 9 traverse le SMA 18, formant des croix dorées du SMA à court terme

  2. Le prix de clôture est supérieur à la moyenne mobile adaptative de Kaufman, dans une tendance haussière

  3. Les prix dépassent la SMA à 100 périodes, confirmant une tendance haussière principale

Lorsque les trois conditions sont remplies en même temps, des signaux d'entrée longs sont générés.

Analyse des avantages

Les principaux avantages de cette stratégie sont les suivants:

  1. L'utilisation de croisements triple SMA pour déterminer les tendances peut filtrer efficacement le bruit et augmenter la fiabilité du signal

  2. L'introduction de moyennes mobiles adaptatives évite de fausses ruptures en l'absence de tendance claire

  3. L'intégration du jugement de la tendance principale augmente la probabilité de profit en évitant d'ouvrir des positions à plusieurs reprises lors de mouvements de plage

  4. Les croisements de la SMA à long terme et à court terme forment des signaux de ligne longue, qui captent les grands mouvements de tendance

  5. Convient pour les temps de fréquence élevée tels que les niveaux de 4 heures ou quotidiens, avec des signaux plus fiables

Analyse des risques

Cette stratégie comporte également certains risques:

  1. En tant que stratégie à long terme, incapable de réaliser des bénéfices en temps opportun, avec certains risques de retrait

  2. Relativement peu de signaux d'entrée, peut manquer quelques courses

  3. Les tendances contradictoires à court, moyen et long terme peuvent générer des signaux erronés

Les méthodes d'optimisation suivantes peuvent être adoptées:

  1. Réduire de manière appropriée les périodes de SMA à moyen et à long terme afin d'accroître les opportunités d'entrée

  2. Ajouter d'autres indicateurs auxiliaires tels que le volume pour confirmer la fiabilité de la tendance

  3. Utiliser des arrêts prudents pour contrôler raisonnablement les prélèvements

Directions d'optimisation

Il y a encore des possibilités d'optimisation de cette stratégie:

  1. Testez plus de périodes de combinaison SMA pour trouver des paramètres optimaux

  2. Incorporer une confirmation de volume pour éviter les fausses fuites

  3. Ajout d'indicateurs de volatilité aux entrées filtrées lors de fortes oscillations

  4. Introduire des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier de manière adaptative les paramètres optimaux

  5. Ajouter des indicateurs de sentiment pour éviter de prendre des positions pendant la panique ou l'euphorie du marché

Conclusion

Cette stratégie forme des signaux de ligne longue à travers de multiples croisements de SMA, combinés à des moyennes mobiles adaptatives et à des déterminations de tendance principales. Elle peut capturer des profits significatifs pendant les mouvements de tendance avec une logique stable et de bons résultats pratiques.


/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-11-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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


//@version=5
strategy(title='twisted SMA strategy [4h] ', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)

src = close

Length1 = input.int(4, title='  1-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length2 = input.int(9, title='  2-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length3 = input.int(18, title='  3-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)

Long_ma = SMA1 > SMA2 and SMA2 > SMA3
Short_ma = SMA1 < SMA2 and SMA2 < SMA3

LengthMainSMA = input.int(100, title='  SMA Lenght', minval=1)

SMAas = ta.sma(src, LengthMainSMA)

//  Powered Kaufman Adaptive Moving Average by alexgrover (modificated by Wielkieef)
lengthas = input.int(25, title='    Lenght')
sp = input.bool(true, title='  Self Powered')

er = math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas)
pow = sp ? 1 / er : 2
per = math.pow(math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas), pow)
a = 0.
a := per * src + (1 - per) * nz(a[1], src)
mad4h = 0.
a_f = a / a[1] > .999 and a / a[1] < 1.001

///.

Bar_color = close > SMAas ? color.green : Long_ma ? color.blue : Short_ma ? color.maroon : color.gray

barcolor(color=Bar_color)

long_cond = Long_ma and SMAas < close and not a_f
  
long_stop = Short_ma 

if  long_cond
    strategy.entry('BUY', strategy.long)

strategy.close_all(when=long_stop)

//by wielkieef

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