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Tendance suivant la stratégie basée sur un sommet historique

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 22 janvier 2024 08:59:34
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Résumé

Cette stratégie suit principalement le prix historique le plus élevé des titres. Elle achète lorsque le prix tombe à un certain pourcentage du prix le plus élevé et vend lorsque le prix franchit à nouveau le prix historique le plus élevé.

Principe de stratégie

La stratégie enregistre d'abord le prix le plus élevé du titre depuis le 1er janvier 2011 jusqu'à présent, qui est défini comme la variable highestHigh.

Au cours de l'opération, il juge si le prix le plus élevé de la journée a atteint un nouveau sommet chaque jour.

Cette stratégie comporte trois grandes lignes horizontales:

  1. Buyzone=highestHigh*0.9: 90% du prix le plus élevé, représentant l'opportunité d'un fort repli

  2. Buyzone2=highestHigh*0.8: 80% du prix le plus élevé, ce qui représente une position de repli relativement attractive

  3. zone de vente = plus élevéHigh*0.99: 99% du prix le plus élevé, ce qui représente l'occasion de déterminer l'inversion de tendance

Il envoie un signal d'achat lorsque le prix tombe à la ligne 80% (buyzone2); il envoie un signal de vente lorsque le prix franchit à nouveau la ligne 99% (sellzone) du prix le plus élevé historique.

Le jugement principal de cette stratégie est de suivre les prix historiques les plus élevés et les différentes lignes de niveau des ratios.

Analyse des avantages

Le plus grand avantage de cette stratégie est qu'elle peut capturer les tendances haussières à long terme. En attendant les retombées et en entrant, elle atteint l'effet d'acheter bas et de vendre haut. Les avantages spécifiques sont les suivants:

  1. Il peut capturer les opportunités de tendance haussière à long terme des actions.

  2. La position de retrait de 80% du prix le plus élevé représente le ratio risque/rendement optimal qui peut assurer la marge bénéficiaire après la hausse tout en limitant le risque de baisse.

  3. Le 99% du sommet historique agit comme une ligne de stop-loss pour maximiser les profits tout en contrôlant les risques

  4. Le nouveau sommet du prix le plus élevé représente le renforcement de la force des entreprises.

  5. Un grand espace de paramètres réglable peut être optimisé personnellement pour différents stocks

Par conséquent, cette stratégie maximise les rendements de la tendance haussière des actions tout en évitant les risques d'ajustement à court terme.

Analyse des risques

Le principal risque de cette stratégie est la probabilité que le prix atteigne un nouveau plus bas et continue à baisser après l'achat.

  1. La probabilité d'une baisse continue ou d'une baisse limitée après l'achat peut entraîner des pertes

  2. Le prix le plus élevé représente en fait la frénésie de la poursuite des hausses et des chutes de meurtre, l'élan pour la hausse continue peut être insuffisant

  3. Si les paramètres sont réglés incorrectement, il y aura des problèmes différents si le point de stop-loss est trop élevé ou trop bas

  4. La fréquence des transactions peut être faible, vulnérable aux effets environnementaux externes tels que les tendances du marché

  5. Il ne prend pas en compte les fondamentaux et la valorisation des stocks individuels, et la base de sélection des stocks à acheter est faible.

La solution principale est: évaluer rationnellement les fondamentaux pour assurer la qualité de la sélection des actions; ajuster des paramètres tels que le ratio d'achat et le stop loss pour optimiser les stratégies; envisager de les combiner avec d'autres stratégies, etc.

Directions d'optimisation

Les principales orientations d'optimisation de cette stratégie sont l'ajustement des paramètres, les règles de sélection des actions et l'amélioration des méthodes de stop-loss.

  1. Optimiser les indicateurs techniques d'achat et de stop-loss, tels que KD, MACD pour éviter les hauts

  2. Améliorer les règles de sélection des stocks, ajouter des fondamentaux et des indicateurs de valorisation pour assurer la qualité des stocks

  3. Ajuster dynamiquement les ratios des paramètres et les relier au marché plus large pour assurer la rationalité des paramètres

  4. Définir le stop loss ou le stop loss en mouvement pour optimiser les méthodes et les positions de stop loss

  5. Considérer la combinaison avec d'autres stratégies de facteurs pour former des modèles multifactoriels et améliorer la stabilité

  6. Ajouter des indicateurs de dynamique pour éviter les périodes de faible prospérité après la hausse des stocks

Par conséquent, les principales orientations d'optimisation consistent à améliorer les règles de sélection des actions, l'ajustement des paramètres et les méthodes de stop-loss, tout en améliorant davantage la stabilité et les rendements ajustés au risque sur la base des tendances suivantes.

Résumé

Cette stratégie appartient à la stratégie typique de suivi de tendance basée sur de nouveaux sommets historiques. Elle peut capturer efficacement la tendance haussière à long terme des actions grâce à des retraits techniques pour obtenir un ratio risque-rendement supérieur. Mais en raison du manque de considération des fondamentaux, la stabilité et la résistance au risque sont plus faibles. Les directions d'optimisation clés sont d'améliorer les règles de sélection des actions, d'ajuster les paramètres et les mécanismes de stop-loss, et d'optimiser les mécanismes de stop-loss. Si elle est utilisée conjointement avec d'autres stratégies grâce à un modèle multi-facteur, elle peut former une sélection quantitative des actions et une stratégie de trading avec un ratio risque-rendement optimal.


/*backtest
start: 2023-01-21 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("All-time-high", "ATH", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.000)

// input
Athlw = input(title="All-time-high line widths", type=input.integer, defval=4, minval=0, maxval=4)
Athlc = input(title="All-time-high line color", type=input.color, defval=color.new(color.fuchsia,50))
years = input(title="Years back to search for an ATH", type=input.integer, defval=6,minval=0, maxval=100)

var float   highestHigh = 0
// var line    allTimeHigh = line.new(na, na, na, na, extend=extend.both, color=Athlc, width=Athlw)

if high > highestHigh
    highestHigh := high

// if barstate.islast
//     line.set_xy1(allTimeHigh, bar_index-1, highestHigh)
//     line.set_xy2(allTimeHigh, bar_index,   highestHigh)

plot(highestHigh)
buyzone=highestHigh*0.9
buyzone2=highestHigh*0.8
buyzone3=highestHigh*0.7
sellzone=highestHigh*0.99

plot(buyzone, color=color.red)
plot(buyzone2, color=color.white)
plot(buyzone3, color=color.green)

begin = timestamp(2011,1,1,0,0)
end = timestamp(2022,4,19,0,0)

longCondition = close<buyzone2
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
closeCondition = close>sellzone
if (closeCondition)
    strategy.close("Buy", strategy.long)


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