Cette stratégie calcule les prix les plus élevés et les plus bas des barres N récentes pour définir des conditions de double rupture combinées à une ligne moyenne mobile pour mettre en œuvre une stratégie de négociation à faible achat et à forte vente.
La stratégie repose principalement sur les principes suivants:
En calculant les extrêmes des barres N récentes, il juge si le marché est extrêmement survendu ou suracheté.
La stratégie présente les avantages suivants:
Grâce à la double confirmation, la qualité du signal de la stratégie est relativement élevée et l'espace d'optimisation des paramètres est grand, ce qui convient à différents environnements de marché.
La stratégie comporte également certains risques:
Ces risques peuvent être réduits en ajustant les cycles de calcul, en optimisant les combinaisons de paramètres et d'autres méthodes.
La stratégie peut être principalement optimisée dans les directions suivantes:
Par l'optimisation des paramètres, l'optimisation des indicateurs, l'optimisation du contrôle des risques et d'autres moyens, le facteur de profit de la stratégie peut être considérablement amélioré.
En général, il s'agit d'une stratégie de rupture très pratique. Calculant les extrêmes des lignes K pour déterminer le statut de survente et de surachat, en utilisant la ligne moyenne mobile pour déterminer la direction de la tendance, en définissant des conditions de double filtrage pour filtrer les faux signaux, il met en œuvre des stratégies de faible achat et de forte vente de haute qualité. En optimisant les cycles de calcul, en ajoutant d'autres indicateurs et d'autres moyens, l'effet de la stratégie peut être encore amélioré. La stratégie convient à la fois aux débutants pour apprendre et aux traders professionnels pour optimiser et utiliser.
/*backtest start: 2023-02-22 00:00:00 end: 2024-02-28 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("Larry Connors por RON", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100) value1 = input(7, title="Quantity of day low") value2 = input(7, title="Quantity of day high") entry = lowest(close[1], value1) exit = highest(close[1], value2) lengthMMA = input(200, title="Length of SMA", minval=1) mma = sma(close, lengthMMA) // Calcular el mínimo de los precios bajos de las últimas 'value1' velas minLow = lowest(low, value1) // Calcular el máximo de los precios altos de las últimas 'value2' velas maxHigh = highest(high, value2) // Test Period testStartYear = input(2009, "Backtest Start Year") testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month") testStartDay = input(2, "Backtest Start Day") testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0) testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year") testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month") testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day") testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0) testPeriod() => true if testPeriod() // Condiciones de entrada conditionMet = (close > mma) and (close < entry) and (low == minLow) strategy.entry("Buy", strategy.long, when=conditionMet) if conditionMet label.new(bar_index, entry, text="↑", style=label.style_arrowup, color=color.green, size=size.small, yloc=yloc.belowbar) // Condiciones de salida conditionExit = close > exit or close > maxHigh strategy.close("Buy", when=conditionExit)