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Système de croisement de moyenne mobile adaptative avec rupture de momentum

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-02-20 15h43:46
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I. Résumé

Le noyau de cette stratégie est de mettre en œuvre le trading de rupture en utilisant des moyennes mobiles adaptatives et des indicateurs de dynamique.

II. Principe de stratégie

La stratégie est composée de trois parties principales:

  1. Construction de moyennes mobiles adaptatives. La stratégie construit trois moyennes mobiles adaptatives en utilisant le prix de Heiken Ashi et le triplement exponentiel. Ces moyennes mobiles peuvent réagir rapidement aux changements de prix.

  2. Calcul des indicateurs de dynamique. La stratégie utilise la différence entre l'assouplissement exponentiel triple des prix comme indicateur de dynamique. Cet indicateur peut mettre en évidence les changements dans les tendances des prix.

  3. Lorsque la moyenne mobile rapide traverse la moyenne mobile lente, un signal d'achat est généré. Lorsque la moyenne mobile rapide traverse la moyenne lente, un signal de vente est généré.

III. Avantages de la stratégie

En combinant des moyennes mobiles adaptatives et des indicateurs de dynamique, cette stratégie permet de capturer rapidement les changements de tendance des prix et de générer des signaux de trading.

  1. Les prix Heiken Ashi pour construire des moyennes mobiles adaptatives peuvent répondre plus rapidement aux changements de prix.
  2. Le triplé lissage exponentiel peut effectivement lisser les données de prix et gérer les valeurs aberrantes.
  3. Les indicateurs de dynamique permettent d'identifier clairement les points de changement de tendance des prix.
  4. Les croisements de moyennes mobiles génèrent des signaux de trading clairs.
  5. Des paramètres flexibles permettant de les régler.

IV. Risques et atténuations

  1. Les signaux croisés peuvent être trompeurs lorsque les prix fluctuent violemment. Ajustez les paramètres pour filtrer les signaux si nécessaire.
  2. La stratégie fonctionne mieux sur les marchés haussiers. Utilisez le stop loss pour protéger le capital sur les marchés baissiers.

V. Directions d'optimisation

  1. Testez plus de types de moyennes mobiles pour trouver de meilleurs paramètres.
  2. Ajouter des filtres supplémentaires pour éviter les faux signaux, par exemple le filtre de volume.
  3. Optimiser les paramètres afin de pouvoir s'adapter à différents marchés.

VI. Conclusion

Cette stratégie intègre des moyennes mobiles adaptatives et des indicateurs de dynamique pour générer des signaux de trading efficaces en répondant rapidement aux changements de prix.

/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("YASIN Crossover Strategy", overlay=true)

EMAlength = input(55, 'EMA LENGTH?')

src = ohlc4
var float haOpen = na
haOpen := na(haOpen[1]) ? src : (src + haOpen[1]) / 2
haC = (ohlc4 + haOpen + ta.highest(high, 1) + ta.lowest(low, 1)) / 4
EMA1 = ta.ema(haC, EMAlength)
EMA2 = ta.ema(EMA1, EMAlength)
EMA3 = ta.ema(EMA2, EMAlength)
TMA1 = 3 * EMA1 - 3 * EMA2 + EMA3
EMA4 = ta.ema(TMA1, EMAlength)
EMA5 = ta.ema(EMA4, EMAlength)
EMA6 = ta.ema(EMA5, EMAlength)
TMA2 = 3 * EMA4 - 3 * EMA5 + EMA6
IPEK = TMA1 - TMA2
YASIN = TMA1 + IPEK
EMA7 = ta.ema(hlc3, EMAlength)
EMA8 = ta.ema(EMA7, EMAlength)
EMA9 = ta.ema(EMA8, EMAlength)
TMA3 = 3 * EMA7 - 3 * EMA8 + EMA9
EMA10 = ta.ema(TMA3, EMAlength)
EMA11 = ta.ema(EMA10, EMAlength)
EMA12 = ta.ema(EMA11, EMAlength)
TMA4 = 3 * EMA10 - 3 * EMA11 + EMA12
IPEK1 = TMA3 - TMA4
YASIN1 = TMA3 + IPEK1
t1 = time(timeframe.period, "0020-0030")


// بررسی شرایط سیگنال خرید و فروش
buyCondition = YASIN1 > YASIN and YASIN1[1] <= YASIN[1]
sellCondition = YASIN1 < YASIN and YASIN1[1] >= YASIN[1]

// اعمال سیگنال خرید و فروش
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)
Plus de

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