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Stratégie de négociation en temps réel de la percée des prix dans les deux directions

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 15 décembre 2023 16:28:12
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Résumé

La stratégie de négociation de la moyenne mobile à dépassement de prix à double direction est une stratégie de négociation quantitative qui utilise la percée de prix des moyennes mobiles pour déterminer les signaux de négociation.

La logique de la stratégie

La logique de base de cette stratégie est la suivante:

Calculer les moyennes mobiles (EMA) d'une période spécifiée (par exemple 200 jours) à l'aide de la fonction EMA.
Comparez le prix de clôture avec l'EMA pour déterminer si le prix traverse l'EMA. Plus précisément, lorsque le prix de clôture est supérieur à l'EMA, le prix traverse l'EMA; lorsque le prix de clôture est inférieur à l'EMA, le prix traverse l'EMA.
Déterminez les signaux longs et courts en fonction des percées. Lorsque le prix passe par l'EMA, générez un signal long; lorsque le prix passe par l'EMA, générez un signal court.
Lorsque le signal est déclenché, passer un ordre avec un certain pourcentage (par exemple 100%) et définir les prix stop loss et take profit.
Lorsque le prix du stop loss ou du take profit est atteint, la position est close.
Répétez le processus pour profiter du moment où le prix franchit les moyennes mobiles.

La stratégie est simple et directe à comprendre et à mettre en œuvre. Elle vise à capturer l'élan à court terme par des signaux de rupture des moyennes mobiles.

Les avantages

Une logique simple et claire, facile à comprendre et à valider.
Capacité de suivi en utilisant les caractéristiques des moyennes mobiles.
Une fréquence de négociation élevée, adaptée aux transactions à court terme.
Réaction rapide aux changements de prix, le bon timing.

Les risques

Un certain niveau de retard, peut manquer la percée initiale du prix.
Des échanges fréquents lorsqu'il est fouetté plusieurs fois.
Le risque d'être arrêté sur des retours brusques.

Les méthodes d'optimisation comprennent l'ajustement des paramètres, l'utilisation d'indicateurs plus efficaces, la réduction de la fréquence des transactions, etc. Des arrêts adaptatifs et des conditions de filtrage peuvent également contrôler les risques.

Directions d'optimisation

Testez différents types et paramètres de moyennes mobiles pour une meilleure solution, par exemple EMA, SMA, LWMA.
Pour les opérations de fractionnement, les conditions de filtrage sont ajoutées, par exemple volume, bandes de Bollinger, ATR, etc.
Optimiser et tester les stratégies de stop loss et de profit pour réduire les risques.
Combiner le suivi de tendance, la réversion moyenne et d'autres stratégies pour un système de négociation robuste.
Ajoutez la paramétrisation pour une plus grande adaptabilité.

Conclusion

La stratégie a une logique relativement simple de suivi des moyennes mobiles pour capturer la dynamique à court terme. Les avantages incluent la réactivité et la facilité d'utilisation; les inconvénients incluent le retard et l'inertie. Des optimisations supplémentaires peuvent être effectuées sur la sélection des indicateurs, les mécanismes de stop loss, les techniques de filtrage pour rendre la stratégie plus solide et complète.

/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 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/

// Credits to the original Script - Range Filter DonovanWall https://www.tradingview.com/script/lut7sBgG-Range-Filter-DW/
// This version is the old version of the Range Filter with less settings to tinker with

//@version=5
strategy(title='Range Filter - B&S Signals', shorttitle='RF - B&S Signals', initial_capital=1000, currency=currency.GBP, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, overlay=true)


i_startTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2020 12:00 +0000'), title='Backtest Start')
i_endTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2024 12:00 +0000'), title='Backtest End')

inDateRange     = true
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Functions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longLossPerc = input.float(title='Long Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortLossPerc = input.float(title='Short Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

longTakePerc = input.float(title='Long Take(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortTakePerc = input.float(title='Short Take (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

emaLength = input.int(200, title="EMA Length")

    // Determine stop loss price

//Range Size Function
rng_size(x, qty, n) =>
//    AC       = Cond_EMA(abs(x - x[1]), 1, n)
    wper = n * 2 - 1
    avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), n)
    AC = ta.ema(avrng, wper) * qty
    rng_size = AC
    rng_size

//Range Filter Function
rng_filt(x, rng_, n) =>
    r = rng_
    var rfilt = array.new_float(2, x)
    array.set(rfilt, 1, array.get(rfilt, 0))
    if x - r > array.get(rfilt, 1)
        array.set(rfilt, 0, x - r)
    if x + r < array.get(rfilt, 1)
        array.set(rfilt, 0, x + r)
    rng_filt1 = array.get(rfilt, 0)

    hi_band = rng_filt1 + r
    lo_band = rng_filt1 - r
    rng_filt = rng_filt1
    [hi_band, lo_band, rng_filt]

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Inputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//Range Source
rng_src = input(defval=close, title='Swing Source')

//Range Period
rng_per = input.int(defval=20, minval=1, title='Swing Period')

//Range Size Inputs
rng_qty = input.float(defval=3.5, minval=0.0000001, title='Swing Multiplier')

//Bar Colors
use_barcolor = input(defval=false, title='Bar Colors On/Off')

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Definitions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//Range Filter Values
[h_band, l_band, filt] = rng_filt(rng_src, rng_size(rng_src, rng_qty, rng_per), rng_per)

//Direction Conditions
var fdir = 0.0
fdir := filt > filt[1] ? 1 : filt < filt[1] ? -1 : fdir
upward = fdir == 1 ? 1 : 0
downward = fdir == -1 ? 1 : 0

//Trading Condition
longCond = rng_src > filt and rng_src > rng_src[1] and upward > 0 or rng_src > filt and rng_src < rng_src[1] and upward > 0
shortCond = rng_src < filt and rng_src < rng_src[1] and downward > 0 or rng_src < filt and rng_src > rng_src[1] and downward > 0

CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1

//Colors
filt_color = upward ? #05ff9b : downward ? #ff0583 : #cccccc
bar_color = upward and rng_src > filt ? rng_src > rng_src[1] ? #05ff9b : #00b36b : downward and rng_src < filt ? rng_src < rng_src[1] ? #ff0583 : #b8005d : #cccccc


ema = ta.ema(close,emaLength)

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Outputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)

longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + longTakePerc)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortTakePerc)

//Filter Plot
filt_plot = plot(filt, color=filt_color, linewidth=3, title='Filter', transp=67)

//Band Plots
h_band_plot = plot(h_band, color=color.new(#05ff9b, 100), title='High Band')
l_band_plot = plot(l_band, color=color.new(#ff0583, 100), title='Low Band')

//Band Fills
fill(h_band_plot, filt_plot, color=color.new(#00b36b, 92), title='High Band Fill')
fill(l_band_plot, filt_plot, color=color.new(#b8005d, 92), title='Low Band Fill')

//Bar Color
barcolor(use_barcolor ? bar_color : na)

if  inDateRange and close>ema
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
    
if   inDateRange and close<ema
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)


plot(ema)




//Plot Buy and Sell Labels
plotshape(longCondition, title='Buy Signal', text='BUY', textcolor=color.white, style=shape.labelup, size=size.normal, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0))
plotshape(shortCondition, title='Sell Signal', text='SELL', textcolor=color.white, style=shape.labeldown, size=size.normal, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0))

//Alerts
alertcondition(longCondition, title='Buy Alert', message='BUY')
alertcondition(shortCondition, title='Sell Alert', message='SELL')

if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id='Long', stop=longStopPrice, limit=longTakePrice)

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id='Short', stop=shortStopPrice, limit=shortTakePrice)

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