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Tendance à la suite d'une stratégie basée sur l'action des prix et le volume

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-01-16 17h34:04
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Résumé

Cette stratégie utilise principalement une combinaison de moyenne mobile simple et de volume de négociation pour déterminer la direction de la tendance du marché.

La logique de la stratégie

La stratégie adopte deux moyennes mobiles simples de différentes périodes pour déterminer la tendance du marché. La moyenne mobile à plus courte période peut capturer la tendance de changement de prix plus rapidement, tandis que la plus longue période aide à filtrer un peu de bruit. Un signal d'achat est généré lorsque la plus courte période MA traverse la plus longue période un, indiquant le début d'une tendance à la hausse. Un signal de vente est généré lorsque la plus courte MA traverse en dessous de la plus longue MA, indiquant le début d'une tendance à la baisse.

En outre, cette stratégie intègre également un indicateur de volume de négociation pour confirmer les signaux de tendance.

Lors de l'entrée de positions, la stratégie prend également en compte les niveaux de support/résistance dynamiques pour sélectionner les points d'entrée appropriés. Elle n'achète que lorsque le prix est au-dessus du niveau de support et ne vend que lorsque le prix est en dessous du niveau de résistance.

Les avantages

La stratégie présente les avantages suivants:

  1. Les règles du signal sont simples et claires, faciles à comprendre et à ajuster les paramètres, adaptées aux débutants du trading quantique.

  2. Il combine l'action des prix et l'analyse du volume pour mieux déterminer la tendance du marché et filtrer les fausses ruptures.

  3. Il utilise des niveaux de support/résistance dynamiques pour sélectionner un moment d'entrée favorable afin d'atténuer le risque d'être fouetté.

  4. Il dispose de données de backtest abondantes et les paramètres ont subi de multiples optimisations, ce qui conduit à une performance en direct relativement stable.

Les risques

La stratégie comporte également des risques potentiels, principalement dans les aspects suivants:

  1. En tant que tendance à suivre la stratégie, elle peut subir des pertes constantes sur les marchés à fourchette.

  2. Les moyennes mobiles simples réagissent lentement aux variations de prix, incapables de détecter rapidement les retours en arrière.

  3. Il peut y avoir un certain retard dans la détermination des niveaux de soutien/résistance dynamiques, ce qui ne permet pas d'éviter complètement les risques de fausse rupture.

  4. L'optimisation comporte le risque d'un surajustement, les performances en direct pouvant dévier dans une certaine mesure des résultats des tests antérieurs.

Les risques susmentionnés pourraient être atténués par:

  1. Améliorer les règles d'entrée/sortie combinant des indicateurs de tendance et d'inversion.
  2. Optimisation continue des paramètres via l'apprentissage automatique pour rendre la stratégie plus robuste.
  3. L'exposition au risque est calculée sur la base de l'exposition au risque.

Directions d'optimisation

Il reste encore beaucoup à améliorer dans cette stratégie:

  1. Essayez différents types de moyennes mobiles, par exemple MA exponentielle, KAMA.

  2. Effectuer une analyse multidimensionnelle du volume, par exemple volume climatique, rétrécissement.

  3. Activer le réglage/la mise à jour automatique des paramètres à l'aide de l'apprentissage automatique.

  4. Ajouter des indicateurs de renversement pour réduire les pertes et inverser la position en temps opportun sur les marchés variés.

  5. Incorporer des données fondamentales pour déterminer la juste valeur des stocks individuels.

  6. Concevoir des ensembles de paramètres spécifiques à la référence et des flux de travail de backtest.

Conclusion

En résumé, il s'agit d'un modèle de stratégie de tendance typique avec une certaine applicabilité générale. Il synthétise l'action des prix, le volume et d'autres dimensions pour filtrer efficacement le bruit. Mais en tant que stratégie de tendance, il comporte toujours des risques systématiques et nécessite des améliorations et des optimisations continues avant de pouvoir être négocié en direct de manière fiable.

/*backtest
start: 2023-12-16 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("PVSRA Strategy", overlay=true)

// Price Action
shortMaPeriod = input(50, "Short MA Period")
longMaPeriod = input(25, "Long MA Period")
shortMa = sma(close, shortMaPeriod)  // Simple Moving Average for short period
longMa = sma(close, longMaPeriod)    // Simple Moving Average for long period

// Volume Analysis
volMaPeriod = input(25, "Volume MA Period")
volMa = sma(volume, volMaPeriod)     // Simple Moving Average for volume

// Support and Resistance
support = lowest(low, 30)
resistance = highest(high, 30)

// Entry Conditions
longCondition = crossover(shortMa, longMa) and (volume > volMa) and (close > support)
shortCondition = crossunder(shortMa, longMa) and (volume > volMa) and (close < resistance)

// Plotting
plot(shortMa, color=color.blue, title="Short MA")
plot(longMa, color=color.red, title="Long MA")
plot(support, color=color.green, title="Dynamic Support")
plot(resistance, color=color.red, title="Dynamic Resistance")

// Entering and Exiting Positions
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
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