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Les lignes futures de la stratégie de démarcation

Auteur:ChaoZhang est là., Date: le 29 février 2024
Les étiquettes:SMA

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Résumé

La stratégie Hurst Future Lines of Demarcation est une stratégie de trading basée sur le concept de Future Line of Demarcation (FLD) introduit par J.M. Hurst dans les années 1970. La stratégie prédit les mouvements de prix futurs en traçant une ligne simple mais profonde sur un graphique financier, qui est construite en compensant les données de prix d'un demi-cycle à l'avant sur l'axe temporel.

Principe de stratégie

Le noyau de la stratégie de démarcation des lignes futures de Hurst est de compenser les données de prix d'un demi-cycle en avance sur l'axe temporel pour construire la ligne de démarcation future (FLD). Par exemple, dans le contexte d'un cycle de 40 jours, la FLD serait représentée en déplaçant les données de prix actuelles de 20 jours en avance sur le graphique. La stratégie se concentre principalement sur trois cycles de Hurst: le cycle du signal (par défaut: 20 jours), le cycle commercial (par défaut: 20 jours) et le cycle de tendance (par défaut: 80 jours). En observant les modèles de croisement et de divergence entre le prix et ces trois lignes FLD, les traders peuvent déterminer les tendances ou les consolidations du marché.

Les avantages de la stratégie

Les principaux avantages de la stratégie Hurst sur les lignes de démarcation futures sont les suivants:

  1. Simplicité: la stratégie est basée sur le concept simple de FLD et est facile à comprendre et à appliquer.
  2. Perspective: en compensant les données relatives aux prix à l'avenir, la FLD fournit une prévision des mouvements futurs des prix.
  3. Analyse multi-cycles: la stratégie combine trois cycles Hurst différents, offrant une analyse du marché plus complète.
  4. Identification des tendances et des consolidations: en observant les schémas d'interaction entre les lignes de prix et les lignes FLD, les traders peuvent déterminer les tendances ou les consolidations du marché.
  5. Personnalisabilité: La stratégie fournit des déclencheurs Close the Trade réglables, permettant aux traders de définir des points de sortie en fonction de leurs préférences.

Risques stratégiques

Malgré ses avantages, la stratégie Hurst sur les lignes de démarcation futures comporte également des risques potentiels:

  1. Sensibilité des paramètres: les performances de la stratégie peuvent être sensibles à des paramètres tels que la longueur du cycle, et différents paramètres peuvent donner des résultats différents.
  2. Adaptabilité du marché: la stratégie peut être moins performante dans certaines conditions de marché, telles que des tendances peu claires ou une forte volatilité.
  3. Décalage: étant donné que le FLD est calculé sur la base de données historiques, il peut y avoir un certain décalage.
  4. Surtrading: si les déclencheurs Close the Trade ne sont pas réglés correctement, cela peut entraîner un surtrading et des coûts de transaction élevés.

Pour atténuer ces risques, les traders peuvent envisager l'optimisation des paramètres, l'ajustement de la stratégie en fonction des différentes conditions du marché et la définition de mesures appropriées de stop-loss et de gestion des risques.

Directions d'optimisation de la stratégie

Les lignes de démarcation futures de Hurst peuvent être optimisées dans les aspects suivants:

  1. Optimisation des paramètres: Optimiser des paramètres tels que les longueurs de cycle et les déclencheurs de clôture de transaction pour améliorer les performances de la stratégie.
  2. Analyse de plusieurs délais: appliquer la stratégie à différents délais pour obtenir une perspective de marché plus complète.
  3. Combinaison avec d'autres indicateurs: combiner le FLD avec d'autres indicateurs techniques (par exemple, moyennes mobiles, oscillateurs) pour améliorer la fiabilité du signal.
  4. Gestion des risques: mettre en place des mécanismes de stop-loss et de dimensionnement des positions pour contrôler les risques et optimiser les rendements.
  5. Adaptabilité du marché: développer des approches d'optimisation ciblées pour différentes conditions du marché (par exemple, tendance, oscillation).

Grâce à ces mesures d'optimisation, la stratégie Hurst pour les lignes de démarcation futures peut mieux s'adapter à divers environnements de marché, améliorant ainsi sa stabilité et sa rentabilité.

Conclusion

La stratégie Hurst Future Lines of Demarcation est une stratégie de trading innovante basée sur le concept de J.M. Hurst de Future Line of Demarcation. En compensant les données de prix d'un demi-cycle en avance sur l'axe du temps pour construire la Future Line of Demarcation et en combinant trois cycles Hurst différents (cycle de signal, cycle commercial et cycle de tendance), la stratégie fournit une prévision des mouvements de prix futurs. Les traders peuvent déterminer les tendances ou les consolidations du marché et identifier les points d'entrée et de sortie en observant les modèles de croisement et de divergence entre les lignes de prix et FLD. Bien que la stratégie présente des avantages tels que la simplicité, la nature prospective et l'analyse multi-cycle, elle présente également certains risques potentiels, notamment la paramétrabilité, l'adaptabilité et les opportunités d'adaptation du marché.

/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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// © BarefootJoey

//@version=5
strategy("Hurst Future Lines of Demarcation Strategy", overlay=true)

// FLD Settings
source      = input(ohlc4, 'Source')
smoothFLD   = input.bool(false, 'Smooth FLD')
FLDtransp   = input(33, 'FLD transparency')
FLDsmooth   = input.int(5, "FLD Smoothing", minval=1, tooltip="Number of trading days to smooth the FLD")   
FLD_out = ta.sma(source , smoothFLD ? FLDsmooth : 1)

close_buy_in_1 = input.string('Price', 'Input Close Trigger 1', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
close_buy_in_2 = input.string('Trade', 'Input Close Trigger 2', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])

// Quarter Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col_q = input.color(#da00ff, "Quarter Cycle Color")
cyc_q = input.int(5, "Signal Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_q, FLDtransp), title='Signal FLD', offset = math.round(cyc_q/2) )

// Trade Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col = input.color(#ff9800, "Trade Cycle Color")
cyc = input.int(20, "Trade Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col, FLDtransp), title='Trade FLD', offset = math.round(cyc/2) )

// Double Cycle (Default: 80 day) Length Pivot Cycle
col_d = input.color(color.aqua, "Double Cycle Color")
cyc_d = input.int(80, "Trend Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_d, FLDtransp), title='Trend FLD', offset = math.round(cyc_d/2) )

// Strategy Plots
price = source
signal = FLD_out[math.round(cyc_q/2)]
trade = FLD_out[math.round(cyc/2)]
trend = FLD_out[math.round(cyc_d/2)]

// Trend State
var state = 0
if signal > trade and trade > trend 
    state := 1 // (A)
    state
if state == 1 and price < signal
    state := 2 // (B)
    state
if signal < trade and trade > trend 
    state := 3 // (C)
    state
if state == 3 and price < signal 
    state := 4 // (D)
    state
if signal < trade and trade < trend 
    state := 5 // (E)
    state
if state == 5 and price < signal
    state := 6 // (F)
    state
if signal > trade and trade < trend
    state := 7 // (G)
    state
if state == 7 and price < signal
    state := 8 // (H)
    state
state := state

// Strategy Definitions
close_buy_out_1 = close_buy_in_1 == 'Price' ? price : close_buy_in_1 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_1 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_1 == 'Trend' ? trend : na
close_buy_out_2 = close_buy_in_2 == 'Price' ? price : close_buy_in_2 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_2 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_2 == 'Trend' ? trend : na
buy = ta.crossover(price, signal) and state == 1
close_buy = strategy.position_size>0 and ta.crossunder(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
sell = ta.crossunder(price, signal) and state == 6
close_sell = strategy.position_size<0 and ta.crossover(close_buy_out_1, close_buy_out_2)

// FLD Interaction State Background
interaction_color = state == 1 ? color.green : // A
  state == 2 ? color.aqua : // B
  state == 3 ? color.blue : // C
  state == 4 ? color.purple : // D
  state == 5 ? color.white : // E
  state == 6 ? color.red :// F
  state == 7 ? color.orange : // G
  state == 8 ? color.yellow : na // H

bgcolor(color.new(interaction_color, 90), title= "A-H Background")

bar_color = strategy.position_size>0 ? #00ff0a : strategy.position_size<0 ? #FF0000 : na
barcolor(bar_color)

if buy
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if close_buy
    strategy.close("Buy", qty_percent=100)

if sell
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if close_sell
    strategy.close("Sell", qty_percent=100)

// EoS made w/ ❤ by @BarefootJoey ✌💗📈
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