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Stratégie de négociation avancée de la tendance à la dynamique de l'EMA

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-12-11 17h50 et 14h
Les étiquettes:Le taux d'intérêtATRRRRGMT

Résumé

Cette stratégie est un système de suivi des tendances basé sur des indicateurs d'indicateurs de dynamique et d'indicateurs de moyenne mobile exponentielle (EMA). Elle génère des signaux de trading grâce à la combinaison de signaux de percée de dynamique et de filtres de tendance EMA, exécutant des transactions lorsque les tendances du marché sont clairement définies.

Principes de stratégie

La logique de base de la stratégie repose sur plusieurs éléments clés:

Identification du signal de momentum: Calcule les valeurs de momentum sur une période définie par l'utilisateur, générant des signaux longs lorsque le momentum dépasse le seuil et des signaux courts lorsqu'il dépasse le seuil.
Filtre de tendance de l'EMA: utilise l'EMA de 200 périodes comme critère de tendance, permettant des positions longues au-dessus de l'EMA et des positions courtes en dessous.
Filtre horaire: sessions de négociation configurables avec support d'ajustement du fuseau horaire GMT pour une meilleure adaptation aux différentes heures de négociation du marché.
Contrôle des risques: Prend en charge les paramètres stop-loss et take-profit basés sur l'ATR ou un pourcentage fixe, avec des limites de trading quotidiennes.

Les avantages de la stratégie

Capacité de suivi de tendance forte: Capture efficacement les mouvements de tendance majeurs grâce à une double confirmation de l'EMA et de l'élan.
Gestion complète des risques: offre plusieurs options de stop-loss, y compris les stops dynamiques basés sur ATR et les stops à pourcentage fixe.
Analyse statistique approfondie: suivi en temps réel de multiples indicateurs de performance, y compris les taux de gain long / court et les ratios risque-rendement.
Paramètres flexibles: les paramètres clés peuvent être optimisés pour différentes caractéristiques du marché.

Risques stratégiques

Risque de choc du marché: peut générer de fréquents faux signaux de rupture sur les marchés latéraux. Solution suggérée: ajouter des filtres d'oscillateur ou augmenter les seuils de percée.
Risque de glissement: risque de glissement significatif pendant les périodes de forte volatilité. Solution suggérée: établir des plages de stop-loss raisonnables et éviter de négocier en période de forte volatilité.
Risque de surtrading: des signaux fréquents peuvent conduire à un trading excessif. Suggestion de solution: Fixez des limites de trading quotidiennes appropriées.

Directions d'optimisation de la stratégie

Optimisation des paramètres dynamiques: ajustez automatiquement les seuils de dynamique et les périodes EMA en fonction de la volatilité du marché.
Analyse multi-temporelle: ajouter une confirmation de tendance sur plusieurs périodes pour améliorer la fiabilité du signal.
Reconnaissance de l'environnement du marché: intégrer un module d'analyse de la volatilité pour adapter les paramètres aux différentes conditions du marché.
Classification de la résistance du signal: classer les signaux de rupture et ajuster les tailles de position en fonction de la résistance du signal.

Résumé

Il s'agit d'une stratégie bien conçue de suivi des tendances qui capture les opportunités du marché grâce à la combinaison de la percée de l'élan et des tendances EMA. La stratégie dispose d'un système complet de gestion des risques et de puissantes fonctions d'analyse statistique, offrant une bonne praticité et une évolutivité. Grâce à l'optimisation et à l'amélioration continues, cette stratégie a le potentiel de maintenir une performance stable dans différents environnements de marché.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("[Mustang Algo] EMA Momentum Strategy", 
         shorttitle="[Mustang Algo] Mom Strategy", 
         overlay=true, 
         initial_capital=10000,
         default_qty_type=strategy.fixed,
         default_qty_value=1,
         pyramiding=0,
         calc_on_every_tick=false,
         max_bars_back=5000)

// Momentum Parameters
len = input.int(10, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
momTimeframe = input.timeframe("", title="Momentum Timeframe")
timeframe_gaps = input.bool(true, title="Autoriser les gaps de timeframe")
momFilterLong = input.float(5, title="Filtre Momentum Long", minval=0)
momFilterShort = input.float(-5, title="Filtre Momentum Short", maxval=0)

// EMA Filter
useEmaFilter = input.bool(true, title="Utiliser Filtre EMA")
emaLength = input.int(200, title="EMA Length", minval=1)

// Position Size
contractSize = input.float(1.0, title="Taille de position", minval=0.01, step=0.01)

// Time filter settings
use_time_filter = input.bool(false, title="Utiliser le Filtre de Temps")
start_hour = input.int(9, title="Heure de Début", minval=0, maxval=23)
start_minute = input.int(30, title="Minute de Début", minval=0, maxval=59)
end_hour = input.int(16, title="Heure de Fin", minval=0, maxval=23)
end_minute = input.int(30, title="Minute de Fin", minval=0, maxval=59)
gmt_offset = input.int(0, title="Décalage GMT", minval=-12, maxval=14)

// Risk Management
useAtrSl = input.bool(false, title="Utiliser ATR pour SL/TP")
atrPeriod = input.int(14, title="Période ATR", minval=1)
atrMultiplier = input.float(1.5, title="Multiplicateur ATR pour SL", minval=0.1, step=0.1)
stopLossPerc = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.01, step=0.01)
tpRatio = input.float(2.0, title="Take Profit Ratio", minval=0.1, step=0.1)

// Daily trade limit
maxDailyTrades = input.int(2, title="Limite de trades par jour", minval=1)

// Variables for tracking daily trades
var int dailyTradeCount = 0

// Reset daily trade count
if dayofweek != dayofweek[1]
    dailyTradeCount := 0

// Time filter function
is_within_session() =>
    current_time = time(timeframe.period, "0000-0000:1234567", gmt_offset)
    start_time = timestamp(year, month, dayofmonth, start_hour, start_minute, 0)
    end_time = timestamp(year, month, dayofmonth, end_hour, end_minute, 0)
    in_session = current_time >= start_time and current_time <= end_time
    not use_time_filter or in_session

// EMA Calculation
ema200 = ta.ema(close, emaLength)

// Momentum Calculation
gapFillMode = timeframe_gaps ? barmerge.gaps_on : barmerge.gaps_off
mom = request.security(syminfo.tickerid, momTimeframe, src - src[len], gapFillMode)

// ATR Calculation
atr = ta.atr(atrPeriod)

// Signal Detection with Filters
crossoverUp = ta.crossover(mom, momFilterLong)
crossoverDown = ta.crossunder(mom, momFilterShort)

emaUpTrend = close > ema200
emaDownTrend = close < ema200

// Trading Conditions
longCondition = crossoverUp and (not useEmaFilter or emaUpTrend) and is_within_session() and dailyTradeCount < maxDailyTrades and barstate.isconfirmed
shortCondition = crossoverDown and (not useEmaFilter or emaDownTrend) and is_within_session() and dailyTradeCount < maxDailyTrades and barstate.isconfirmed

// Calcul des niveaux de Stop Loss et Take Profit
float stopLoss = useAtrSl ? (atr * atrMultiplier) : (close * stopLossPerc / 100)
float takeProfit = stopLoss * tpRatio

// Modification des variables pour éviter les erreurs de repainting
var float entryPrice = na
var float currentStopLoss = na
var float currentTakeProfit = na

// Exécution des ordres avec gestion des positions
if strategy.position_size == 0
    if longCondition
        entryPrice := close
        currentStopLoss := entryPrice - stopLoss
        currentTakeProfit := entryPrice + takeProfit
        strategy.entry("Long", strategy.long, qty=contractSize)
        strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=currentStopLoss, limit=currentTakeProfit)
        dailyTradeCount += 1

    if shortCondition
        entryPrice := close
        currentStopLoss := entryPrice + stopLoss
        currentTakeProfit := entryPrice - takeProfit
        strategy.entry("Short", strategy.short, qty=contractSize)
        strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=currentStopLoss, limit=currentTakeProfit)
        dailyTradeCount += 1

// Plot EMA
plot(ema200, color=color.yellow, linewidth=2, title="EMA 200")

// Plot Signals
plotshape(longCondition, title="Long Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(shortCondition, title="Short Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

// // Performance Statistics
// var int longWins = 0
// var int longLosses = 0
// var int shortWins = 0
// var int shortLosses = 0

// if strategy.closedtrades > 0
//     trade = strategy.closedtrades - 1
//     isLong = strategy.closedtrades.entry_price(trade) < strategy.closedtrades.exit_price(trade)
//     isWin = strategy.closedtrades.profit(trade) > 0
    
//     if isLong and isWin
//         longWins += 1
//     else if isLong and not isWin
//         longLosses += 1
//     else if not isLong and isWin
//         shortWins += 1
//     else if not isLong and not isWin
//         shortLosses += 1

// longTrades = longWins + longLosses
// shortTrades = shortWins + shortLosses

// longWinRate = longTrades > 0 ? (longWins / longTrades) * 100 : 0
// shortWinRate = shortTrades > 0 ? (shortWins / shortTrades) * 100 : 0
// overallWinRate = strategy.closedtrades > 0 ? (strategy.wintrades / strategy.closedtrades) * 100 : 0

// avgRR = strategy.grossloss != 0 ? math.abs(strategy.grossprofit / strategy.grossloss) : 0

// // Display Statistics
// var table statsTable = table.new(position.top_right, 4, 7, border_width=1)
// if barstate.islastconfirmedhistory
//     table.cell(statsTable, 0, 0, "Type", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 0, "Win", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 0, "Lose", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 0, "Daily Trades", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 1, "Long", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 1, str.tostring(longWins), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 1, str.tostring(longLosses), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 1, str.tostring(dailyTradeCount) + "/" + str.tostring(maxDailyTrades), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 2, "Short", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 2, str.tostring(shortWins), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 2, str.tostring(shortLosses), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 3, "Win Rate", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 3, "Long: " + str.tostring(longWinRate, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 3, "Short: " + str.tostring(shortWinRate, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 4, "Overall", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 4, "Win Rate: " + str.tostring(overallWinRate, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 4, "Total: " + str.tostring(strategy.closedtrades) + " | RR: " + str.tostring(avgRR, "#.##"), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 5, "Trading Hours", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 5, "Start: " + str.format("{0,time,HH:mm}", start_hour * 60 * 60 * 1000 + start_minute * 60 * 1000), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 5, "End: " + str.format("{0,time,HH:mm}", end_hour * 60 * 60 * 1000 + end_minute * 60 * 1000), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 5, "GMT: " + (gmt_offset >= 0 ? "+" : "") + str.tostring(gmt_offset), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 6, "SL/TP Method", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 6, useAtrSl ? "ATR-based" : "Percentage-based", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 6, useAtrSl ? "ATR: " + str.tostring(atrPeriod) : "SL%: " + str.tostring(stopLossPerc), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 6, "TP Ratio: " + str.tostring(tpRatio), bgcolor=color.new(color.blue, 90))

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