La stratégie de rupture de tendance est une stratégie quantitative qui juge les tendances du marché et les transactions en calculant la volatilité des prix. La stratégie utilise la formule (haut-bas) / proche pour calculer la volatilité des prix du chandelier, et la traite en outre à travers la moyenne mobile pour juger si un renversement de tendance se produit. Lorsque la volatilité est supérieure au niveau moyen au cours d'une période récente, une nouvelle tendance peut émerger.
L'indicateur de base de cette stratégie est (haut-bas) /close, ce qui reflète l'amplitude du chandelier. La stratégie calcule d'abord cet indicateur, puis prend sa valeur absolue et calcule la moyenne mobile simple. Si la valeur absolue de l'indicateur de volatilité du chandelier actuel est supérieure à la valeur moyenne mobile sur une période, cela signifie qu'une nouvelle tendance peut se former.
Plus précisément, la stratégie comprend les étapes suivantes:
En résumé, l'idée d'utiliser la volatilité des prix pour juger des changements de tendance potentiels est simple et efficace.
Les principaux avantages de cette stratégie sont les suivants:
En général, cette stratégie brise le schéma de pensée du jugement traditionnel des indicateurs et se concentre uniquement sur la volatilité des prix elle-même pour capturer de manière flexible les changements de tendance potentiels.
Les principaux risques de cette stratégie sont les suivants:
Ces risques sont principalement liés à une dépendance excessive de la stratégie à l'égard de la volatilité des prix pour déterminer les tendances du marché.
Les principales orientations d'optimisation de cette stratégie sont les suivantes:
Ces mesures d'optimisation peuvent réduire la probabilité de mauvaises transactions et améliorer la rentabilité de la stratégie. En particulier, l'ajout d'indicateurs et de modèles pour déterminer la validité du signal peut réduire considérablement les signaux invalides.
Cette stratégie de rupture de tendance juge les changements de tendance du marché en calculant la volatilité des prix. Le principe est simple et direct, et l'utilisation est flexible avec des paramètres personnalisables pour l'ajustement de la sensibilité. La stratégie a l'avantage de capturer les changements de tendance, mais comporte également certains risques. Nous pouvons l'améliorer en optimisant les indicateurs de jugement, en établissant des modèles de filtrage, en ajustant les paramètres, etc., pour rendre la stratégie plus stable et fiable. En général, cette stratégie fournit une nouvelle idée pour déterminer les changements de tendance du marché et vaut la peine d'être recherchée et optimisée.
/*backtest start: 2023-11-26 00:00:00 end: 2023-12-26 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 //////////////////////////////////////////////////////////// // Copyright by HPotter v2.0 25/10/2017 // // This histogram displays (high-low)/close // Can be applied to any time frame. // // WARNING: // - For purpose educate only // - This script to change bars colors. //////////////////////////////////////////////////////////// strategy(title="(H-L)/C Histogram Backtest", precision = 2) input_barwidth = input(4, title="Bar Width") input_barsback = input(1, title="Look Back") input_percentorprice = input(false, title="% change") input_smalength = input(16, title="SMA Length") reverse = input(false, title="Trade reverse") hline(0, color=blue, linestyle=line) xPrice = (high-low)/close xPriceHL = (high-low) xPrice1 = iff(input_percentorprice, xPrice * 100, xPriceHL) xPrice1SMA = sma(abs(xPrice1), input_smalength) pos = 0.0 pos := iff(xPrice1SMA[input_barsback] > abs(xPrice1), 1, iff(xPrice1SMA[input_barsback] < abs(xPrice1), -1, nz(pos[1], 0))) possig = iff(reverse and pos == 1, -1, iff(reverse and pos == -1, 1, pos)) if (possig == 1) strategy.entry("Long", strategy.long) if (possig == -1) strategy.entry("Short", strategy.short) barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) plot(abs(xPrice1), color=green, style = histogram, linewidth = input_barwidth, title="Change") plot(xPrice1SMA[input_barsback], color=red, title="SMA")