La stratégie de négociation en colimaçon de tendance est une stratégie quantitative basée sur des moyennes mobiles pour déterminer la direction de la tendance et effectuer des transactions aux points de retournement de la tendance. La stratégie est combinée à un signal de détermination de la forme de la ligne K pour effectuer des entrées et des arrêts de pertes aux points de retournement potentiels.
La stratégie utilise les moyennes EMA de trois périodes différentes pour déterminer la direction de la tendance. Plus précisément, les moyennes EMA des lignes 15, 120 et 220 sont calculées respectivement.
En hausse, le cours est négatif si le cours de clôture est inférieur à la ligne de 220 jours; en baisse, le cours est négatif si le cours de clôture est supérieur à la ligne de 220 jours.
En outre, la stratégie peut être combinée avec la forme de la ligne K pour confirmer le signal. Lorsque la ligne K de la grande ouverture du bullish ou la ligne K de la grande ouverture du bullish apparaît, la position est fermée.
Le plus grand avantage de cette stratégie réside dans la possibilité d’opérer en fonction de la tendance, en évitant d’opérer de manière arbitraire en sens inverse en l’absence d’un signal clair. En évaluant les tendances à l’aide de plusieurs moyennes mobiles, il est possible de filtrer efficacement le bruit du marché et de déterminer la direction des principales tendances.
En outre, la stratégie peut être utilisée lors d’un potentiel renversement de tendance, ce qui présente de bonnes caractéristiques de risque-rendement. En combinaison avec une perte de forme en ligne K, les points de perte de rupture peuvent être évités.
Le principal risque de cette stratégie réside dans le fait que la tendance jugée par les moyennes mobiles peut être en retard par rapport à la tendance réelle.
En outre, la règle de la forme de la ligne K utilisée dans la stratégie peut également être invalide et ne pas être efficace pour arrêter les pertes. En cas de fluctuation anormale du marché, le point d’arrêt peut être franchi directement, ce qui entraîne de grandes pertes.
Afin de réduire les risques mentionnés ci-dessus, on peut envisager d’ajuster les paramètres cycliques des moyennes mobiles ou d’ajuster le facteur de proportion déterminé par la forme de la ligne K pour rendre les règles plus strictes. Bien sûr, il faut également être conscient que l’analyse technique ne peut pas toujours éviter complètement les risques du marché et qu’il est nécessaire de contrôler les positions.
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Optimiser les paramètres périodiques des moyennes mobiles pour trouver les combinaisons de paramètres périodiques les plus appropriées pour juger des tendances
Testez différents types d’indicateurs de moyennes mobiles, tels que les SMA, les LWMA, etc., pour trouver ceux qui correspondent le mieux à votre style
Ajuster ou ajouter des règles de détermination de la forme de la ligne K pour rendre le signal de retour plus clair et plus fiable
Augmentation des stratégies de stop-loss, telles que le stop-track et le stop-time, pour mieux contrôler les pertes individuelles
Signal de transaction qui enrichit le système en combinant avec d’autres indicateurs, tels que les indicateurs de choc, le volume des transactions, etc.
La stratégie de suivi de la tendance est une stratégie de suivi de tendance typique de l’ensemble des stratégies de trading de la chaîne. La méthode de jugement des tendances est simple et pratique, mais elle comporte également des mesures de contrôle du risque.
/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © Aayonga
//@version=5
strategy('帆船探险寻找传说', overlay=true)
useDateFilter=input.bool(true,title = "启用回测时间范围限定", group = "回测范围")
backtesStarDate=input(timestamp("1 Jan 2015"),title = "开始时间", group = "回测范围")
backtestEndDate=input(timestamp("1 Jan 2040"),title = "结束时间",group = "回测范围")
inTradeWindow= true
A = input(50, '计算的周期')
shallowsea = ta.highest(A)
deepsea= ta.lowest(A)
//趋势形成条件
Length1 = input.int(15, title='短期市场平均成本', minval=1, group='市场平均成本')
Length2 = input.int(120, title='中期市场平均成本', minval=1, group='市场平均成本')
Length3 = input.int(220, title='长期市场平均成本', minval=1, group='市场平均成本')
SMA1 = ta.ema(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)
//趋势看多
longTrend=SMA1>SMA3 and open >SMA3
shortTrend=SMA1<SMA3
bullPinBar = ((close > open) and ((open - low) > 0.66* (high - low))) or ((close < open) and ((close - low) > 0.9 * (high - low)))
bearPinBar = ((close > open) and ((high - close) > 0.75 * (high - low))) or ((close < open) and ((high - open) >0.9 * (high - low)))
if close > shallowsea[5] and shortTrend and inTradeWindow
strategy.entry('⛵🎏', strategy.short)
if close < deepsea[5] and longTrend and inTradeWindow
strategy.entry('🧜', strategy.long)
if bullPinBar and inTradeWindow
strategy.close('⛵🎏',comment = '🐚')
if bearPinBar and inTradeWindow
strategy.close('🧜',comment = '🐳')
plot(shallowsea,style=plot.style_area, color=color.new(#71bfef, 0))
plot(deepsea, style=plot.style_area,color=color.new(#298bd1, 0))