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Stratégie d'achat et de vente en hausse

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-12-27 14h25 et 11h
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Résumé

La stratégie d'achat et de vente Bullish Engulfing est une stratégie de trading quantitative basée sur des modèles de bougies. Elle capte les opportunités de profiter des renversements de prix en identifiant le modèle de bougies Bullish Engulfing. Les principaux avantages de cette stratégie sont:

Il est basé sur des théories d'analyse technique mûres pour identifier des opportunités de renversement des prix à forte probabilité.
Il a des signaux de trading simples et intuitifs.
Les risques sont contrôlables.

La logique de la stratégie

Cette stratégie identifie les renversements de prix basés sur le modèle de chandelier Bullish Engulfing.

Lorsqu'un stock est en baisse, si un chandelier avec un petit corps réel est suivi d'un chandelier dont le corps réel engloutit complètement le corps réel précédent, et que le prix de clôture est supérieur au prix élevé précédent, cela forme un modèle d'engloutissement haussier, signalant un renversement de tendance imminent, où le prix commencera à augmenter.

Cette stratégie permettra d'ouvrir une position longue lorsqu'une tendance haussière est identifiée, avec un objectif de profit de 1% et un stop-loss de 1%, afin de bloquer les bénéfices.

Analyse des avantages

Les avantages de cette stratégie sont les suivants:

Il est basé sur des théories d'analyse technique mûres.
Les signaux de trading sont simples et intuitifs, faciles à comprendre et automatisés pour le trading quantitatif.
La négociation de produits à forte liquidité tels que les contrats à terme sur indices permet des entrées et sorties efficaces.
L'objectif de profit et les sorties stop loss contrôlent efficacement le ratio risque/rendement de chaque transaction, assurant ainsi la rentabilité et évitant d'énormes pertes.
Des ajustements de paramètres flexibles s'adaptent à différents produits et environnements de marché.

Analyse des risques

Cette stratégie présente certains risques:

Les risques de faux signaux existent car ils sont basés sur des théories d'analyse technique.
Les modifications apportées au régime du marché peuvent rendre invalides les paramètres qui doivent être ajustés.
Les valeurs de stop loss trop serrées peuvent entraîner une sortie prématurée, tandis que les valeurs trop larges peuvent entraîner de grosses pertes.

Pour lutter contre ces risques, nous pouvons:

Optimiser les paramètres et vérifier les performances dans toutes les conditions du marché.
Élargir les niveaux d'arrêt des pertes pour contrôler les pertes d'une seule transaction à des niveaux acceptables.
Échangez des produits à forte liquidité avec une volatilité appropriée comme les indices et les FNB à terme.

Directions d'optimisation

Cette stratégie peut également être renforcée par:

Ajouter des filtres comme les moyennes mobiles pour éviter de négocier contre les tendances.
Objectif d'augmentation des bénéfices pour élargir le potentiel de profit.
Optimiser les mécanismes de stop-loss, comme les trailing stops pour réduire la probabilité d'arrêt.
Utiliser des combinaisons d'autres modèles de bougies similaires à Bullish Engulfing pour créer un système de trading.

Conclusion

La stratégie d'achat et de vente Bullish Engulfing est une stratégie de trading quantitative mature basée sur l'analyse technique, avec les avantages de signaux de trading simples et clairs qui sont faciles à mettre en œuvre.

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start: 2022-12-20 00:00:00
end: 2023-12-26 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/
// © thequantscience

// ██████╗ ██╗   ██╗██╗     ██╗     ██╗███████╗██╗  ██╗    ███████╗███╗   ██╗ ██████╗ ██╗   ██╗██╗     ███████╗██╗███╗   ██╗ ██████╗ 
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//@version=5
strategy(
     "Buy&Sell Bullish Engulfing - The Quant Science",
     overlay = true,
     default_qty_type = strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value = 100,
     pyramiding = 1,
     currency = currency.EUR,
     initial_capital = 10000,
     commission_type = strategy.commission.percent,
     commission_value = 0.07,
     process_orders_on_close = true, 
     close_entries_rule = "ANY"
     )

startDate  = input.int(title="D: ", defval=1,    minval=1,    maxval=31,   inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
startMonth = input.int(title="M: ", defval=1,    minval=1,    maxval=12,   inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
startYear  = input.int(title="Y: ", defval=2022, minval=1800, maxval=2100, inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")

endDate    = input.int(title="D: ", defval=31,   minval=1,    maxval=31,   inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
endMonth   = input.int(title="M: ", defval=12,   minval=1,    maxval=12,   inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
endYear    = input.int(title="Y: ", defval=2023, minval=1800, maxval=2100, inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")

inDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0))

PROFIT   = input.float(defval = 1, minval = 0, title = "Target profit (%): ", step = 0.10, group = "TAKE PROFIT-STOP LOSS")
STOPLOSS = input.float(defval = 1, minval = 0, title = "Stop Loss (%): ",     step = 0.10, group = "TAKE PROFIT-STOP LOSS")

var float equity_trades = 0
strategy.initial_capital = 50000
equity_trades := strategy.initial_capital
var float equity   = 0
var float qty_order   = 0
t_ordersize = "Percentage size of each new order. With 'Reinvestment Profit' activate, the size will be calculate on the equity, with 'Reinvestment Profit' deactivate the size will be calculate on the initial capital."
orders_size = input.float(defval = 2, title = "Orders size (%): ", minval = 0.10, step = 0.10,  maxval = 100, group = "RISK MANAGEMENT", tooltip = t_ordersize)
qty_order := ((equity_trades * orders_size) / 100 ) / close 

C_DownTrend = true
C_UpTrend   = true
var trendRule1 = "SMA50"
var trendRule2 = "SMA50, SMA200"
var trendRule = input.string(trendRule1, "Detect Trend Based On", options=[trendRule1, trendRule2, "No detection"], group = "BULLISH ENGULFING")

if trendRule == trendRule1
	priceAvg = ta.sma(close, 50)
	C_DownTrend := close < priceAvg
	C_UpTrend := close > priceAvg

if trendRule == trendRule2
	sma200 = ta.sma(close, 200)
	sma50  = ta.sma(close, 50)
	C_DownTrend := close < sma50 and sma50 < sma200
	C_UpTrend := close > sma50 and sma50 > sma200
C_Len = 14
C_ShadowPercent = 5.0 
C_ShadowEqualsPercent = 100.0
C_DojiBodyPercent = 5.0
C_Factor = 2.0 

C_BodyHi = math.max(close, open)
C_BodyLo = math.min(close, open)
C_Body = C_BodyHi - C_BodyLo
C_BodyAvg = ta.ema(C_Body, C_Len)
C_SmallBody = C_Body < C_BodyAvg
C_LongBody = C_Body > C_BodyAvg
C_UpShadow = high - C_BodyHi
C_DnShadow = C_BodyLo - low
C_HasUpShadow = C_UpShadow > C_ShadowPercent / 100 * C_Body
C_HasDnShadow = C_DnShadow > C_ShadowPercent / 100 * C_Body
C_WhiteBody = open < close
C_BlackBody = open > close
C_Range = high-low
C_IsInsideBar = C_BodyHi[1] > C_BodyHi and C_BodyLo[1] < C_BodyLo
C_BodyMiddle = C_Body / 2 + C_BodyLo
C_ShadowEquals = C_UpShadow == C_DnShadow or (math.abs(C_UpShadow - C_DnShadow) / C_DnShadow * 100) < C_ShadowEqualsPercent and (math.abs(C_DnShadow - C_UpShadow) / C_UpShadow * 100) < C_ShadowEqualsPercent
C_IsDojiBody = C_Range > 0 and C_Body <= C_Range * C_DojiBodyPercent / 100
C_Doji = C_IsDojiBody and C_ShadowEquals

patternLabelPosLow  = low  - (ta.atr(30) * 0.6)
patternLabelPosHigh = high + (ta.atr(30) * 0.6)

label_color_bullish = input.color(color.rgb(43, 255, 0), title = "Label Color Bullish", group = "BULLISH ENGULFING")
C_EngulfingBullishNumberOfCandles = 2
C_EngulfingBullish = C_DownTrend and C_WhiteBody and C_LongBody and C_BlackBody[1] and C_SmallBody[1] and close >= open[1] and open <= close[1] and ( close > open[1] or open < close[1] )
if C_EngulfingBullish
    var ttBullishEngulfing = "Engulfing\nAt the end of a given downward trend, there will most likely be a reversal pattern. To distinguish the first day, this candlestick pattern uses a small body, followed by a day where the candle body fully overtakes the body from the day before, and closes in the trend’s opposite direction. Although similar to the outside reversal chart pattern, it is not essential for this pattern to completely overtake the range (high to low), rather only the open and the close."
    label.new(bar_index, patternLabelPosLow, text="BE", style=label.style_label_up, color = label_color_bullish, textcolor=color.white, tooltip = ttBullishEngulfing)
bgcolor(ta.highest(C_EngulfingBullish?1:0, C_EngulfingBullishNumberOfCandles)!=0 ? color.new(#21f321, 90) : na, offset=-(C_EngulfingBullishNumberOfCandles-1))

var float c       = 0
var float o       = 0
var float c_exit  = 0
var float c_stopl = 0

if C_EngulfingBullish and strategy.opentrades==0 and inDateRange 
    c := strategy.equity
    o := close
    c_exit  := c + (c * PROFIT / 100)
    c_stopl := c - (c * STOPLOSS / 100)
    strategy.entry(id = "LONG", direction = strategy.long, qty = qty_order, limit = o)

if ta.crossover(strategy.equity, c_exit)
    strategy.exit(id = "CLOSE-LONG", from_entry = "LONG", limit = close)
if ta.crossunder(strategy.equity, c_stopl)
    strategy.exit(id = "CLOSE-LONG", from_entry = "LONG", limit = close)

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