Les ressources ont été chargées... Je charge...
  1. Carré
  2. Stratégie de négociation de tendance intelligente stochastique à paramètres multiples

Stratégie de négociation de tendance intelligente stochastique à paramètres multiples

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2025-01-06 16h09:58
Les étiquettes:STOCHLe taux d'intérêtSMARRSLTPPOP

img

Résumé

Cette stratégie est un système de trading intelligent basé sur l'oscillateur stochastique. Elle combine l'identification dynamique des tendances, la confirmation de signaux multiples et des capacités de gestion des risques intelligentes pour identifier automatiquement les conditions de surachat/survente du marché et exécuter des transactions.

Principes de stratégie

Le noyau de la stratégie est basé sur la combinaison de l'oscillateur stochastique et de multiples systèmes de moyennes mobiles. Les signaux de trading sont générés lorsque la valeur K franchit les niveaux prédéfinis de surachat / survente (93/15) ou le niveau moyen (40). Le système affiche visuellement les conditions du marché à travers des changements de couleur (rouge indique une baisse potentielle, vert indique une hausse potentielle, bleu indique neutre). Il intègre également des moyennes mobiles exponentielles (EMA) de 20, 50, 100 et 200 périodes pour la confirmation de la tendance.

Les avantages de la stratégie

  1. Système de signalisation clair et intuitif avec codage des couleurs pour une identification rapide de l'état du marché
  2. Le mécanisme de confirmation de signaux multiples réduit le risque de faux signaux
  3. Système de gestion des risques flexible permettant de personnaliser les ratios risque/rendement
  4. Intégration de moyennes mobiles de plusieurs périodes pour la confirmation de tendance
  5. Les paramètres automatisés de stop-loss et de take profit réduisent le risque d'exploitation manuelle
  6. Structure de code claire, facile à entretenir et à optimiser

Risques stratégiques

  1. Peut générer des signaux de négociation fréquents sur différents marchés
  2. Les seuils fixes de surachat/survente peuvent ne pas convenir à toutes les conditions du marché
  3. Le système des moyennes mobiles peut être en retard sur les marchés volatils
  4. Exige des paramètres de stop-loss appropriés pour le contrôle des risques Les solutions comprennent: l'ajout de mécanismes de filtrage des signaux, l'ajustement dynamique du seuil, l'optimisation des paramètres de la moyenne mobile, l'exécution stricte du stop-loss

Directions d'optimisation de la stratégie

  1. Introduction d'un système de seuil adaptatif permettant d'ajuster dynamiquement les niveaux de surachat/survente en fonction de la volatilité du marché
  2. Ajouter des indicateurs de volume pour la confirmation du signal
  3. Développer un mécanisme intelligent de filtrage des signaux pour réduire les faux signaux
  4. Optimiser les paramètres des moyennes mobiles pour améliorer la précision du jugement des tendances
  5. Introduire des algorithmes d'apprentissage automatique pour l'optimisation des paramètres
  6. Ajouter un mécanisme de contrôle de la consommation

Résumé

La stratégie est basée sur la combinaison de l'oscillateur stochastique, du système de moyenne mobile et de la gestion intelligente des risques.

/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © petrusvorenusperegrinus

//██████╗ ███████╗████████╗██████╗ ██╗   ██╗███████╗                             
//██╔══██╗██╔════╝╚══██╔══╝██╔══██╗██║   ██║██╔════╝                             
//██████╔╝█████╗     ██║   ██████╔╝██║   ██║███████╗                             
//██╔═══╝ ██╔══╝     ██║   ██╔══██╗██║   ██║╚════██║                             
//██║     ███████╗   ██║   ██║  ██║╚██████╔╝███████║                             
//╚═╝     ╚══════╝   ╚═╝   ╚═╝  ╚═╝ ╚═════╝ ╚══════╝                             
                                                                               
//██╗   ██╗ ██████╗ ██████╗ ███████╗███╗   ██╗██╗   ██╗███████╗                  
//██║   ██║██╔═══██╗██╔══██╗██╔════╝████╗  ██║██║   ██║██╔════╝                  
//██║   ██║██║   ██║██████╔╝█████╗  ██╔██╗ ██║██║   ██║███████╗                  
//╚██╗ ██╔╝██║   ██║██╔══██╗██╔══╝  ██║╚██╗██║██║   ██║╚════██║                  
// ╚████╔╝ ╚██████╔╝██║  ██║███████╗██║ ╚████║╚██████╔╝███████║                  
//  ╚═══╝   ╚═════╝ ╚═╝  ╚═╝╚══════╝╚═╝  ╚═══╝ ╚═════╝ ╚══════╝                  
                                                                               
//██████╗ ███████╗██████╗ ███████╗ ██████╗ ██████╗ ██╗███╗   ██╗██╗   ██╗███████╗
//██╔══██╗██╔════╝██╔══██╗██╔════╝██╔════╝ ██╔══██╗██║████╗  ██║██║   ██║██╔════╝
//██████╔╝█████╗  ██████╔╝█████╗  ██║  ███╗██████╔╝██║██╔██╗ ██║██║   ██║███████╗
//██╔═══╝ ██╔══╝  ██╔══██╗██╔══╝  ██║   ██║██╔══██╗██║██║╚██╗██║██║   ██║╚════██║
//██║     ███████╗██║  ██║███████╗╚██████╔╝██║  ██║██║██║ ╚████║╚██████╔╝███████║
//╚═╝     ╚══════╝╚═╝  ╚═╝╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝  ╚═╝╚═╝╚═╝  ╚═══╝ ╚═════╝ ╚══════╝

//@version=6
strategy("CM Stochastic POP Method 3", shorttitle="CM_Stochastic POP_M3", overlay=true)

// Stochastic Settings
length = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
smoothK = input.int(5, "Smooth K", minval=1)

// Risk:Reward Settings
use_rr = input.bool(true, "Use Risk:Reward Ratio")
use_sl = input.bool(true, "Use Stop Loss")  // New input for Stop Loss toggle
rr_options = input.string("1:1", "Risk:Reward Ratio", options=["1:1", "1:4", "1:8"])
stop_percent = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1, step=0.1)

// Convert selected R:R ratio to number
get_rr_multiplier(rr) =>
    switch rr
        "1:1" => 1.0
        "1:4" => 4.0
        "1:8" => 8.0
        => 1.0  // default case
rr_ratio = get_rr_multiplier(rr_options)

// Fixed Level Settings
upperLine = 93.0  // Fixed sell level
midLine = 40.0    // Buy/Sell level
lowerLine = 15.0  // Fixed buy level

// EMA Settings
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// Calculate Stochastic with smoothing
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, length), smoothK)

// Dynamic color based on K value
kColor = k >= upperLine ? color.red :    // Above 93 -> Red
         k <= lowerLine ? color.green :   // Below 15 -> Green
         k <= midLine ? color.green :     // Below 40 -> Green
         color.blue                       // Between 40-93 -> Blue

// Buy Signals:
longCondition1 = ta.crossover(k, lowerLine)   // Cross above 15
longCondition2 = ta.crossover(k, midLine)     // Cross above 40

// Sell Signals:
shortCondition1 = ta.crossunder(k, upperLine) // Cross below 93
shortCondition2 = ta.crossunder(k, midLine)   // Cross below 40

calc_tp_sl(entry_price, is_long) =>
    sl_distance = entry_price * (stop_percent / 100)
    sl = is_long ? entry_price - sl_distance : entry_price + sl_distance
    tp_distance = sl_distance * rr_ratio
    tp = is_long ? entry_price + tp_distance : entry_price - tp_distance
    [sl, tp]

// Long entries
if (longCondition1)
    if (use_rr)
        [sl, tp] = calc_tp_sl(close, true)
        strategy.entry("Long_15", strategy.long)
        if (use_sl)
            strategy.exit("Exit_15", "Long_15", stop=sl, limit=tp)
        else
            strategy.exit("Exit_15", "Long_15", limit=tp)
    else
        strategy.entry("Long_15", strategy.long)

if (longCondition2)
    if (use_rr)
        [sl, tp] = calc_tp_sl(close, true)
        strategy.entry("Long_40", strategy.long)
        if (use_sl)
            strategy.exit("Exit_40", "Long_40", stop=sl, limit=tp)
        else
            strategy.exit("Exit_40", "Long_40", limit=tp)
    else
        strategy.entry("Long_40", strategy.long)

// Short entries
if (shortCondition1)
    if (use_rr)
        [sl, tp] = calc_tp_sl(close, false)
        strategy.entry("Short_93", strategy.short)
        if (use_sl)
            strategy.exit("Exit_93", "Short_93", stop=sl, limit=tp)
        else
            strategy.exit("Exit_93", "Short_93", limit=tp)
    else
        strategy.entry("Short_93", strategy.short)

if (shortCondition2)
    if (use_rr)
        [sl, tp] = calc_tp_sl(close, false)
        strategy.entry("Short_40", strategy.short)
        if (use_sl)
            strategy.exit("Exit_40", "Short_40", stop=sl, limit=tp)
        else
            strategy.exit("Exit_40", "Short_40", limit=tp)
    else
        strategy.entry("Short_40", strategy.short)

// Plot EMAs
plot(ema20, title="EMA 20", color=color.blue, linewidth=1, force_overlay = true)
plot(ema50, title="EMA 50", color=color.yellow, linewidth=1, force_overlay = true)
plot(ema100, title="EMA 100", color=color.orange, linewidth=1, force_overlay = true)
plot(ema200, title="EMA 200", color=color.purple, linewidth=1, force_overlay = true)

// Plot Stochastic line 
plot(k, title="Stochastic", color=kColor, linewidth=2)

// Plot reference lines 
hline(100, title="100 Line", color=color.white, linestyle=hline.style_solid)
hline(upperLine, title="93 Line", color=color.red, linestyle=hline.style_solid)
hline(midLine, title="40 Line", color=color.green, linestyle=hline.style_dashed)
hline(lowerLine, title="15 Line", color=color.green, linestyle=hline.style_solid)
hline(0, title="0 Line", color=color.white, linestyle=hline.style_solid)
Relationnée
Plus de

2019 FMZ - Tous les droits réservés