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Stratégie de réduction extrême du marché basée sur des écarts statistiques

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-11-29 16:46:33 Je suis désolé
Les étiquettes:Maladie sexuellement transmissibleSMA- Je vous en prie.SD

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Résumé

Cette stratégie est basée sur les caractéristiques statistiques des ralentissements extrêmes du marché. En analysant statistiquement les retraits et en utilisant des écarts types pour mesurer les extrêmes de volatilité du marché, elle lance des positions d'achat lorsque les baisses du marché dépassent les plages normales. L'idée de base est de capturer les opportunités de survente causées par la panique du marché, en identifiant les opportunités d'investissement grâce à des méthodes statistiques mathématiques découlant de l'irrationalité du marché.

Principe de stratégie

La stratégie utilise une fenêtre de temps en rotation pour calculer les baisses de prix maximales et leurs caractéristiques statistiques. Elle calcule d'abord le prix le plus élevé au cours des 50 dernières périodes, puis calcule le pourcentage de baisse du prix de clôture actuel par rapport au prix le plus élevé. Elle calcule ensuite la moyenne et l'écart type des baisses, en définissant -1 écart type comme seuil de déclenchement. Lorsque le baisse de marché dépasse la moyenne moins un ensemble multiple d'écart types, indiquant des conditions de survente potentielles, une position longue est entrée. Les positions sont automatiquement fermées après 35 périodes.

Les avantages de la stratégie

  1. La stratégie est basée sur des principes statistiques dotés d'un solide fondement théorique.
  2. Il capture efficacement les opportunités d'investissement pendant les périodes de panique du marché.
  3. La fermeture de position à période fixe évite les rebonds manquants qui pourraient survenir avec les arrêts de trailing.
  4. Les paramètres hautement réglables permettent une flexibilité pour différents environnements de marché et instruments de négociation.
  5. Le simple calcul des indicateurs de tirage et d'écart type rend la logique de la stratégie claire et facile à comprendre et à exécuter.

Risques stratégiques

  1. Les marchés peuvent connaître une baisse continue, ce qui conduit à des entrées perdantes fréquentes.
  2. Les sorties à période fixe peuvent manquer un potentiel de hausse plus important.
  3. Les caractéristiques statistiques du tirage peuvent changer en fonction des conditions du marché.
  4. La stratégie ne tient pas compte du volume et d'autres informations sur le marché.
  5. L'écart type peut devenir peu fiable sur les marchés très volatils.

Directions d'optimisation

  1. Incorporer des indicateurs de volume pour confirmer les niveaux de panique du marché.
  2. Ajoutez des indicateurs de tendance pour éviter les entrées fréquentes de tendances à la baisse.
  3. Optimiser le mécanisme de sortie avec des ajustements dynamiques de la période de détention en fonction des performances du marché.
  4. Ajouter des paramètres de stop-loss pour contrôler le risque de transaction unique.
  5. Considérez l'utilisation de paramètres adaptatifs pour améliorer l'adaptation de la stratégie aux changements du marché.

Résumé

Cette stratégie capture les opportunités de survente du marché grâce à des méthodes statistiques, avec une solide base théorique et une valeur pratique. La logique de la stratégie est simple et claire avec des paramètres réglables, adaptée comme stratégie de base pour l'expansion et l'optimisation. La stabilité et la rentabilité de la stratégie peuvent être encore améliorées en ajoutant des indicateurs techniques et des mesures de contrôle des risques.


/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Buy When There's Blood in the Streets Strategy", overlay=false, shorttitle="BloodInTheStreets")


//This strategy identifies opportunities to buy during extreme market drawdowns based on standard deviation thresholds. 
//It calculates the maximum drawdown over a user-defined lookback period, identifies extreme deviations from the mean, 
//and triggers long entries when specific conditions are met. The position is exited after a defined number of bars.


// User Inputs
lookbackPeriod = input.int(50, title="Lookback Period", minval=1, tooltip="Period to calculate the highest high for drawdown")
stdDevLength = input.int(50, title="Standard Deviation Length", minval=1, tooltip="Length of the period to calculate standard deviation")
stdDevThreshold = input.float(-1.0, title="Standard Deviation Threshold", tooltip="Trigger level for long entry based on deviations")
exitBars = input.int(35, title="Exit After (Bars)", minval=1, tooltip="Number of bars after which to exit the trade")

// Drawdown Calculation
peakHigh = ta.highest(high, lookbackPeriod)
drawdown = ((close - peakHigh) / peakHigh) * 100

// Standard Deviation Calculation
drawdownStdDev = ta.stdev(drawdown, stdDevLength)
meanDrawdown = ta.sma(drawdown, stdDevLength)

// Define Standard Deviation Levels
stdDev1 = meanDrawdown - drawdownStdDev
stdDev2 = meanDrawdown - 2 * drawdownStdDev
stdDev3 = meanDrawdown - 3 * drawdownStdDev

// Plot Drawdown and Levels
plot(drawdown, color=color.red, linewidth=2, title="Drawdown (%)")
plot(meanDrawdown, color=color.blue, linewidth=2, title="Mean Drawdown")
plot(stdDev1, color=color.green, linewidth=1, title="1st Std Dev")
plot(stdDev2, color=color.orange, linewidth=1, title="2nd Std Dev")
plot(stdDev3, color=color.purple, linewidth=1, title="3rd Std Dev")

// Entry Condition
var float entryBar = na
goLong = drawdown <= meanDrawdown + stdDevThreshold * drawdownStdDev

if (goLong and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    entryBar := bar_index

// Exit Condition
if (strategy.position_size > 0 and not na(entryBar) and bar_index - entryBar >= exitBars)
    strategy.close("Long")


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