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Tendance à la suite d'une stratégie de négociation basée sur plusieurs indicateurs

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 12 janvier 2024
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Résumé

La stratégie de trading basée sur plusieurs indicateurs est une stratégie de trading quantitative qui combine la moyenne mobile MACD, stochastique et SMA. Cette stratégie vise à identifier la direction de la tendance sur le marché et à entrer sur le marché en temps opportun lorsqu'une nouvelle tendance commence.

La logique de la stratégie

Cette stratégie utilise trois indicateurs techniques, MACD, stochastique et SMA, pour juger de la force et de la direction de la tendance du marché. Lorsque la ligne MACD traverse au-dessus de la ligne de signal, la ligne %K du stochastique traverse au-dessus de %D et est au-dessus du niveau de surachat, et la SMA rapide traverse au-dessus de la SMA lente, un signal d'achat est déclenché. Lorsque les situations opposées se produisent, un signal de vente est identifié.

En combinant plusieurs indicateurs, les faux signaux peuvent être filtrés et le début et la fin réels d'une tendance peuvent être reconnus.

Analyse des avantages

Le plus grand avantage de cette stratégie est la combinaison de plusieurs indicateurs, qui peuvent filtrer efficacement le bruit du marché et bloquer le début et la fin réels des tendances.

En outre, cette stratégie est flexible en matière de réglage des paramètres et peut être ajustée pour différents produits et cycles, ce qui la rend très adaptable.

Analyse des risques

Le principal risque de cette stratégie est que la combinaison de plusieurs indicateurs augmente la fréquence des transactions et entraîne le risque de surtrades.

Pour réduire les risques, la fréquence des transactions doit être contrôlée de manière appropriée, des cycles plus longs sélectionnés et des paramètres optimisés.

Directions d'optimisation

La stratégie peut être optimisée dans les aspects suivants:

  1. Tester les effets de différents produits et paramètres du cycle
  2. Augmenter la pondération des indicateurs et les conditions de filtrage pour réduire les signaux erronés
  3. Incorporer le stop loss pour contrôler les risques
  4. Optimiser davantage les paramètres des indicateurs pour améliorer les facteurs de profit

Conclusion

L'optimisation des paramètres et le contrôle des risques sont les clés du succès de cette stratégie. En général, cette stratégie a de petits retraitements et un grand potentiel de profit, ce qui en fait une stratégie de trading quantitative très pratique.

/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Rule Number 1 Signals", overlay=true)

//Calculate MACD crossing or not
fastLength = input(8)
slowlength = input(17)
MACDLength = input(9)

MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
macdDelta = MACD - aMACD

//Calculate Stochastic Crossing

stochasticLength = input(14, minval=1)
stochasticOverBought = input(80)
stochasticOverSold = input(20)
emaSignal = input(10)
smoothK = 5
smoothD = 5

k = sma(stoch(close, high, low, stochasticLength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)

//Crossovers and Over /Under
macdCrossOver = crossover(macdDelta, 0)
macdCrossUnder = crossunder(macdDelta, 0)
macdOver = macdDelta > 0
macdUnder = macdDelta < 0

stochasticCrossOver = crossover(k, d)
stochasticCrossUnder = crossunder(k, d)
stochasticOver = k > d
stochasticUnder = k < d

ema = ema(close, emaSignal)
smaCrossOver = crossover(close, ema)
smaCrossUnder = crossunder(close, ema)
smaOver = close > ema
smaUnder = close < ema

if ((macdCrossOver and stochasticOver and smaOver) or (macdOver and stochasticCrossOver and smaOver) or (macdOver and stochasticOver and smaCrossOver))
    strategy.entry("Rule 1 Buy", strategy.long, comment="Rule 1 Buy")
if ((macdCrossUnder and stochasticUnder and smaUnder) or (macdUnder and stochasticCrossUnder and smaUnder) or (macdUnder and stochasticUnder and smaCrossUnder))
    strategy.entry("Rule 1 Sell", strategy.short, comment="Rule 1 Sell")


//Plot the Oversold Study
bgcol = k < stochasticOverSold ? green : k > stochasticOverBought ? red : na
bgcolor(bgcol)
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