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Stratégie Kuberan: l'approche de confluence pour la maîtrise du marché

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-03-22 14:08:11 Je vous en prie.
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Vue d'ensemble de la stratégie

La stratégie Kuberan est une stratégie de trading puissante développée par Kathir. Elle combine plusieurs techniques analytiques pour former une approche de trading unique et puissante.

Kuberan est plus qu'une simple stratégie; c'est un système de trading complet. Il intègre l'analyse des tendances, les indicateurs de dynamique et les mesures de volume pour identifier les opportunités de trading à forte probabilité.

Principes de stratégie

Au cœur de la stratégie Kuberan se trouve le principe de confluence de plusieurs indicateurs. Elle utilise une combinaison unique d'indicateurs qui fonctionnent en harmonie pour réduire le bruit et les faux signaux.

Détermination de la direction de la tendance: en comparant les prix actuels avec les niveaux de soutien et de résistance, il détermine la direction de la tendance prédominante.
Niveaux de support et de résistance: identifie les principaux niveaux de support et de résistance à l'aide de l'indicateur en zigzag et des points de pivot.
Détection des divergences: compare l'action des prix avec les indicateurs de dynamique pour détecter les potentiels renversements de tendance signalés par les divergences.
Adaptation à la volatilité: ajuste dynamiquement les niveaux d'arrêt des pertes en fonction de l'indicateur ATR afin de s'adapter à la volatilité variable du marché.
Reconnaissance des modèles de chandeliers: confirme les signaux de tendance et d'inversion à l'aide de combinaisons spécifiques de chandeliers.

En tenant compte de ces facteurs, la stratégie de Kuberan peut s'adapter aux différentes conditions du marché et saisir des opportunités commerciales à forte probabilité.

Les avantages de la stratégie

Confluence multi-indicateurs: Kuberan tire parti de la synergie de plusieurs indicateurs, améliorant considérablement la fiabilité du signal et réduisant les interférences sonores.
Haute adaptabilité: grâce à des ajustements dynamiques des paramètres, la stratégie peut s'adapter aux environnements changeants du marché, évitant ainsi l'obsolescence.
Signaux clairs: Kuberan fournit des signaux d'entrée et de sortie clairs, simplifiant le processus de décision commerciale.
Tests antérieurs rigoureux: la stratégie a subi des tests antérieurs historiques rigoureux, démontrant une performance cohérente dans divers scénarios de marché.
Applicabilité large: Kuberan est applicable à plusieurs marchés et instruments, sans s'y limiter à des véhicules de négociation spécifiques.

Risques stratégiques

Sensibilité aux paramètres: la performance de la stratégie Kuberan est sensible à la sélection des paramètres; des paramètres inappropriés peuvent entraîner des résultats sous-optimaux.
Événements du cygne noir: La stratégie repose principalement sur des signaux techniques et a une capacité limitée à gérer les événements fondamentaux du cygne noir.
Risque de suradaptation: si trop de données historiques sont prises en compte lors de l'optimisation des paramètres, la stratégie peut devenir trop adaptée au passé, ce qui réduit sa capacité d'adaptation aux conditions futures du marché.
Risque d'effet de levier: l'utilisation d'un effet de levier excessif comporte le risque d'appels de marge lors de prélèvements importants.

Pour atténuer ces risques, des mesures de contrôle appropriées peuvent être mises en œuvre, telles que des ajustements périodiques des paramètres, la fixation de stop-loss raisonnables, la modération de l'effet de levier et le suivi des changements fondamentaux.

Directions d'optimisation

Optimisation de l'apprentissage automatique: introduire des algorithmes d'apprentissage automatique pour optimiser dynamiquement les paramètres de stratégie et améliorer l'adaptabilité.
Incorporation de facteurs fondamentaux: envisager d'intégrer l'analyse fondamentale dans les décisions de négociation pour gérer les situations où les signaux techniques échouent.
Gestion de portefeuille: au niveau de la gestion des capitaux, inclure la stratégie Kuberan dans un portefeuille diversifié afin d'obtenir une couverture efficace avec d'autres stratégies.
Optimisation spécifique au marché: personnaliser les paramètres de la stratégie en fonction des caractéristiques des différents marchés et instruments.
Transformation à haute fréquence: Adapter la stratégie à une version de trading à haute fréquence pour saisir davantage d'opportunités de trading à court terme.

Conclusion

Kuberan est une stratégie de trading puissante et fiable qui combine ingénieusement plusieurs méthodes d'analyse technique. Grâce au principe de confluence des indicateurs, il excelle dans la capture des tendances et l'identification des points tournants. Bien qu'aucune stratégie ne soit à l'abri des risques, Kuberan a prouvé sa robustesse dans le backtesting.

/*backtest
start: 2024-03-14 00:00:00
end: 2024-03-21 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © LonesomeThecolor.blue
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © LonesomeThecolor.blue

//@version=5
strategy('Kuberan*', overlay=true, max_lines_count=500)
lb = input.int(5, title='Left Bars', minval=1)
rb = input.int(5, title='Right Bars', minval=1)
showsupres = input.bool(false, title='Support/Resistance', inline='srcol')
supcol = input.color(color.lime, title='', inline='srcol')
rescol = input.color(color.red, title='', inline='srcol')
// srlinestyle = input(line.style_dotted, title='Line Style/Width', inline='style')
srlinewidth = input.int(3, title='', minval=1, maxval=5, inline='style')
changebarcol = input.bool(true, title='Change Bar Color', inline='bcol')
bcolup = input.color(color.blue, title='', inline='bcol')
bcoldn = input.color(color.black, title='', inline='bcol')

ph = ta.pivothigh(lb, rb)
pl = ta.pivotlow(lb, rb)

iff_1 = pl ? -1 : na  // Trend direction
hl = ph ? 1 : iff_1
iff_2 = pl ? pl : na  // similar to zigzag but may have multTLiple highs/lows
zz = ph ? ph : iff_2
valuewhen_1 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_2 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
zz := pl and hl == -1 and valuewhen_1 == -1 and pl > valuewhen_2 ? na : zz
valuewhen_3 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_4 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
zz := ph and hl == 1 and valuewhen_3 == 1 and ph < valuewhen_4 ? na : zz

valuewhen_5 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_6 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
hl := hl == -1 and valuewhen_5 == 1 and zz > valuewhen_6 ? na : hl
valuewhen_7 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_8 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
hl := hl == 1 and valuewhen_7 == -1 and zz < valuewhen_8 ? na : hl
zz := na(hl) ? na : zz

findprevious() =>  // finds previous three points (b, c, d, e)
    ehl = hl == 1 ? -1 : 1
    loc1 = 0.0
    loc2 = 0.0
    loc3 = 0.0
    loc4 = 0.0
    xx = 0
    for x = 1 to 1000 by 1
        if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
            loc1 := zz[x]
            xx := x + 1
            break
    ehl := hl
    for x = xx to 1000 by 1
        if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
            loc2 := zz[x]
            xx := x + 1
            break
    ehl := hl == 1 ? -1 : 1
    for x = xx to 1000 by 1
        if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
            loc3 := zz[x]
            xx := x + 1
            break
    ehl := hl
    for x = xx to 1000 by 1
        if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
            loc4 := zz[x]
            break
    [loc1, loc2, loc3, loc4]

float a = na
float b = na
float c = na
float d = na
float e = na
if not na(hl)
    [loc1, loc2, loc3, loc4] = findprevious()
    a := zz
    b := loc1
    c := loc2
    d := loc3
    e := loc4
    e

_hh = zz and a > b and a > c and c > b and c > d
_ll = zz and a < b and a < c and c < b and c < d
_hl = zz and (a >= c and b > c and b > d and d > c and d > e or a < b and a > c and b < d)
_lh = zz and (a <= c and b < c and b < d and d < c and d < e or a > b and a < c and b > d)

plotshape(_hl, title='Higher Low', style=shape.labelup, color=color.new(color.lime, 0), textcolor=color.new(color.black, 0), location=location.belowbar, offset=-rb)
plotshape(_hh, title='Higher High', style=shape.labeldown, color=color.new(color.lime, 0), textcolor=color.new(color.black, 0), location=location.abovebar, offset=-rb)
plotshape(_ll, title='Lower Low', style=shape.labelup, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), location=location.belowbar, offset=-rb)
plotshape(_lh, title='Lower High', style=shape.labeldown, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), location=location.abovebar, offset=-rb)

float res = na
float sup = na
res := _lh ? zz : res[1]
sup := _hl ? zz : sup[1]

int trend = na
iff_3 = close < sup ? -1 : nz(trend[1])
trend := close > res ? 1 : iff_3

res := trend == 1 and _hh or trend == -1 and _lh ? zz : res
sup := trend == 1 and _hl or trend == -1 and _ll ? zz : sup
rechange = res != res[1]
suchange = sup != sup[1]

var line resline = na
var line supline = na
if showsupres
    if rechange
        line.set_x2(resline, bar_index)
        line.set_extend(resline, extend=extend.none)
        resline := line.new(x1=bar_index - rb, y1=res, x2=bar_index, y2=res, color=rescol, extend=extend.right, style=line.style_dotted, width=srlinewidth)
        resline

    if suchange
        line.set_x2(supline, bar_index)
        line.set_extend(supline, extend=extend.none)
        supline := line.new(x1=bar_index - rb, y1=sup, x2=bar_index, y2=sup, color=supcol, extend=extend.right, style=line.style_dotted, width=srlinewidth)
        supline

iff_4 = trend == 1 ? bcolup : bcoldn
barcolor(color=changebarcol ? iff_4 : na)




// Inputs
A1 = input(5, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\' for sell1')
C1 = input(400, title='ATR Period for sell1')
A2 = input(6, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\' for buy2')
C2 = input(1, title='ATR Period for buy2')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')

xATR1 = ta.atr(C1)
xATR2 = ta.atr(C2)
nLoss1 = A1 * xATR1
nLoss2 = A2 * xATR2

src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close

xATRTrailingStop1 = 0.0
iff_5 = src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? src - nLoss1 : src + nLoss1
iff_6 = src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop1[1]), src + nLoss1) : iff_5
xATRTrailingStop1 := src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop1[1]), src - nLoss1) : iff_6

xATRTrailingStop2 = 0.0
iff_7 = src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? src - nLoss2 : src + nLoss2
iff_8 = src < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop2[1]), src + nLoss2) : iff_7
xATRTrailingStop2 := src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop2[1]), src - nLoss2) : iff_8

pos1 = 0
iff_9 = src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? -1 : nz(pos1[1], 0)
pos1 := src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? 1 : iff_9

pos2 = 0
iff_10 = src[1] > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? -1 : nz(pos2[1], 0)
pos2 := src[1] < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? 1 : iff_10

xcolor1 = pos1 == -1 ? color.red : pos1 == 1 ? color.green : color.blue
xcolor2 = pos2 == -1 ? color.red : pos2 == 1 ? color.green : color.blue

ema1 = ta.ema(src, 1)
ema2 = ta.ema(src, 1)
above1 = ta.crossover(ema1, xATRTrailingStop1)
below1 = ta.crossover(xATRTrailingStop1, ema1)
above2 = ta.crossover(ema2, xATRTrailingStop2)
below2 = ta.crossover(xATRTrailingStop2, ema2)

buy1 = src > xATRTrailingStop1 and above1
sell1 = src < xATRTrailingStop1 and below1
buy2 = src > xATRTrailingStop2 and above2
sell2 = src < xATRTrailingStop2 and below2

barbuy1 = src > xATRTrailingStop1
barsell1 = src < xATRTrailingStop1
barbuy2 = src > xATRTrailingStop2
barsell2 = src < xATRTrailingStop2

// plotshape(buy1, title="Buy 1", text='Buy 1', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell1, title='Sell 1', text='Sell 1', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(buy2, title='Buy 2', text='Buy 2', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
// plotshape(sell2, title="Sell 2", text='Sell 2', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)

// barcolor(barbuy1 ? color.green : na)
barcolor(barsell1 ? color.red : na)
barcolor(barbuy2 ? color.green : na)
// barcolor(barsell2 ? color.red : na)

// alertcondition(buy1, "UT Long 1", "UT Long 1")
alertcondition(sell1, 'UT Short 1', 'UT Short 1')
alertcondition(buy2, 'UT Long 2', 'UT Long 2')

// strategy.entry('long', strategy.long, when=buy2)
source = close
length = input.int(20, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)
basis = ta.sma(source, length)
dev = mult * ta.stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
buyEntry = ta.crossover(source, lower)
sellEntry = ta.crossunder(source, upper)
if (ta.crossover(source, lower) )
	strategy.entry("BBandLE", strategy.long, stop=lower, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
	strategy.cancel(id="BBandLE")
if (ta.crossunder(source, upper))
	strategy.entry("BBandSE", strategy.short, stop=upper, oca_name="BollingerBands",comment="BBandSE")
else
	strategy.cancel(id="BBandSE")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

lengthTL = input.int(14, 'Swing Detection Lookback')
multTL = input.float(1., 'Slope', minval = 0, step = .1)
calcMethod = input.string('Atr', 'Slope Calculation Method', options = ['Atr','Stdev','Linreg'])
backpaint = input(true, tooltip = 'Backpainting offset displayed elements in the past. Disable backpainting to see real time information returned by the indicator.')

//Style
upCss = input.color(color.teal, 'Up Trendline Color', group = 'Style')
dnCss = input.color(color.red, 'Down Trendline Color', group = 'Style')
showExt = input(true, 'Show Extended Lines')

//-----------------------------------------------------------------------------}
//Calculations
//-----------------------------------------------------------------------------{
var upperTL = 0.
var lowerTL = 0.
var slope_phTL = 0.
var slope_plTL = 0.

var offset = backpaint ? lengthTL : 0

n = bar_index
srcTL = close

phTL = ta.pivothigh(lengthTL, lengthTL)
plTL = ta.pivotlow(lengthTL, lengthTL)

//Slope Calculation Method
slope = switch calcMethod
    'Atr'    => ta.atr(lengthTL) / lengthTL * multTL
    'Stdev'  => ta.stdev(srcTL,lengthTL) / lengthTL * multTL
    'Linreg' => math.abs(ta.sma(srcTL * n, lengthTL) - ta.sma(srcTL, lengthTL) * ta.sma(n, lengthTL)) / ta.variance(n, lengthTL) / 2 * multTL

//Get slopes and calculate trendlines
slope_phTL := phTL ? slope : slope_phTL
slope_plTL := plTL ? slope : slope_plTL

upperTL := phTL ? phTL : upperTL - slope_phTL
lowerTL := pl ? pl : lowerTL + slope_plTL

var upos = 0
var dnos = 0
upos := phTL ? 0 : close > upperTL - slope_phTL * lengthTL ? 1 : upos
dnos := pl ? 0 : close < lowerTL + slope_plTL * lengthTL ? 1 : dnos

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