Cette stratégie, habilement conçue par l'expert du script Snehashish, combine de manière innovante les atouts du Moving Average Convergence Divergence (MACD) et de l'indice de force relative (RSI) pour identifier les points d'entrée et de sortie optimaux sur le marché.
Pour la clôture des positions, la stratégie utilise deux conditions critiques pour signaler une sortie. Premièrement, le commerce se termine lorsque l'histogramme MACD est au-dessus de zéro et que la ligne MACD traverse en dessous de la ligne de signal, indiquant un renversement potentiel de la dynamique haussière. Deuxièmement, un signal de sortie est généré si l'indice de surachat s'est trouvé dans un état de surachat 5 bougies auparavant, ce qui suggère que le marché a peut-être atteint un pic et pourrait se diriger vers une baisse.
La méthode de Snehashish combine élégamment ces indicateurs techniques, filtrant le bruit en attendant la confirmation du MACD et du RSI dans des conditions spécifiques, visant des transactions ayant une probabilité de succès plus élevée.
Le principe de base de cette stratégie est de combiner les indicateurs techniques MACD et RSI pour capturer les points tournants du marché avec une plus grande précision. La stratégie entre dans une transaction longue lorsque le RSI montre que le marché a été survendu dans les bougies récentes, suivie par le croisement de la ligne MACD au-dessus de la ligne de signal. Cette combinaison garantit que la stratégie ouvre une position dès que l'action des prix montre des signes précoces d'un renversement potentiel.
Pour les positions de clôture, la stratégie se concentre sur les signaux potentiels d'inversion de tendance indiqués par le MACD et le RSI. Si l'histogramme MACD est supérieur à zéro et que la ligne MACD traverse en dessous de la ligne de signal, la stratégie sort du commerce. De plus, si le RSI avait précédemment montré que le marché atteignait des niveaux de surachat, il déclenche également une position de clôture. Ensemble, ces conditions impliquent que la stratégie ferme les longues positions lorsque le prix a peut-être atteint son pic et que la dynamique haussière diminue.
Dans l'ensemble, en combinant les signaux fournis par le MACD et le RSI, la stratégie vise à ouvrir des positions dès qu'une tendance montre des signes précoces d'inversion et à fermer des positions lorsque la tendance pourrait prendre fin, optimisant ainsi les points d'entrée et de sortie pour améliorer les performances globales des transactions.
Pour atténuer ces risques, on peut envisager d'introduire d'autres indicateurs de pointe comme filtres, d'optimiser les paramètres en fonction des différentes conditions du marché et de définir des stop-loss et des take-profits appropriés pour gérer le risque sur les transactions individuelles.
En mettant en œuvre ces mesures d'optimisation, les rendements ajustés au risque de la stratégie peuvent être encore améliorés, ce qui la rend mieux adaptée à l'environnement de marché en constante évolution.
La stratégie de trading à long terme de Snehashish® combine habilement les indicateurs techniques MACD et RSI pour capturer les points tournants du marché avec une plus grande précision, optimisant les temps d'entrée et de sortie. En attendant que le RSI confirme un état de survente et en utilisant la ligne MACD qui traverse la ligne de signal comme signal d'entrée, la stratégie peut entrer en position dès qu'une tendance montre des signes précoces d'inversion. De même, en utilisant les positions relatives de l'histogramme MACD et de la ligne de signal, ainsi que le signal de surachat du RSI®, la stratégie peut sortir de position en temps opportun lorsqu'une tendance haussière peut se terminer.
Bien que la stratégie présente un bon potentiel, elle comporte encore certains risques, tels que le suréchange sur les marchés agités et le décalage des signaux lors de fortes tendances. Pour atténuer ces risques, on peut envisager d'introduire d'autres indicateurs, d'optimiser les paramètres, d'améliorer l'analyse de l'environnement du marché et d'améliorer la taille des positions, entre autres mesures.
Dans l'ensemble, cette stratégie de négociation à long terme basée sur le MACD et le RSI fournit aux investisseurs un cadre fiable pour capturer les points tournants du marché et optimiser les délais d'entrée et de sortie.
/*backtest start: 2024-03-01 00:00:00 end: 2024-03-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 // snehashish 2024 strategy(title='spl Long Strategy', initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0, currency='USD', overlay=true) //// Stoploss and Take Profit Parameters // Enable Long Strategy enable_long_strategy = input.bool(true, title='Enable Long Strategy', group='SL/TP For Long Strategy', inline='1') long_stoploss_value = input.float(50, title='Stoploss %', minval=0, group='SL/TP For Long Strategy', inline='2') long_takeprofit_value = input.float(50, title='Take Profit %', minval=0, group='SL/TP For Long Strategy', inline='2') // Enable Short Strategy enable_short_strategy = input.bool(true, title='Enable Short Strategy', group='SL/TP For Short Strategy', inline='3') short_stoploss_value = input.float(50, title='Stoploss %', minval=0, group='SL/TP For Short Strategy', inline='4') short_takeprofit_value = input.float(50, title='Take Profit %', minval=0, group='SL/TP For Short Strategy', inline='4') // Date Range start_date = input.int(1, title='Start Date', minval=1, maxval=31, group='Date Range', inline='1') start_month = input.int(1, title='Start Month', minval=1, maxval=12, group='Date Range', inline='2') start_year = input.int(2023, title='Start Year', minval=1800, maxval=3000, group='Date Range', inline='3') end_date = input.int(1, title='End Date', minval=1, maxval=31, group='Date Range', inline='4') end_month = input.int(12, title='End Month', minval=1, maxval=12, group='Date Range', inline='5') end_year = input.int(2077, title='End Year', minval=1800, maxval=3000, group='Date Range', inline='6') in_date_range = true //// Indicator Inputs // RSI rsi_over_sold = input.int(30, title='Over Sold Level', group='RSI') rsi_over_bought = input.int(70, title='Over Bought Level', group='RSI') rsi_length = input.int(14, title='RSI Length', group='RSI') rsi = ta.rsi(close, rsi_length) // MACD fast_ma = input.int(12, title='FastMA Length', group='MACD') slow_ma = input.int(26, title='SlowMA Length', group='MACD') signal_length = input.int(9, title='Signal Length', group='MACD') [macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, fast_ma, slow_ma, signal_length) //// Strategy Logic was_over_sold = ta.barssince(rsi <= rsi_over_sold) <= 10 was_over_bought = ta.barssince(rsi >= rsi_over_bought) <= 10 crossover_bull = ta.crossover(macd_line, signal_line) crossover_bear = ta.crossunder(macd_line, signal_line) buy_signal = was_over_sold and crossover_bull and in_date_range sell_signal = was_over_bought and crossover_bear and in_date_range // Long Strategy if (enable_long_strategy and buy_signal) strategy.entry('Long', strategy.long) strategy.exit('Long SL/TP', from_entry='Long', stop=strategy.position_avg_price * (1 - long_stoploss_value / 100), limit=strategy.position_avg_price * (1 + long_takeprofit_value / 100)) // Short Strategy if (enable_short_strategy and sell_signal) strategy.entry('Short', strategy.short) strategy.exit('Short SL/TP', from_entry='Short', stop=strategy.position_avg_price * (1 + short_stoploss_value / 100), limit=strategy.position_avg_price * (1 - short_takeprofit_value / 100))