Stratégie DAX H4
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- This topic has 8 replies, 3 voices, and was last updated 5 years ago by Nicolas.
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08/11/2019 at 2:53 PM #104556
Bonjour à tous, j’ai le plaisir de vous partager une stratégie que j’avais pour habitude d’utiliser manuellement durant une certaine période, et qui malgré sa “simplicité” m’offrait de belles performances.
Elle se basse sur 2 moyennes mobiles appliquée au RSI en UT H4.
La stratégie est en virtuel depuis 2 mois et continue d’offrir de belles performances, ainsi que sur les 4 années passées – periode maximum dont je dispose en backtest sur cette UT –, cependant ce que je n’ai pas réussi à faire, c’est implementer cette partie “money management” dans pro-order.
Sur cette stratégie j’aimerai ajouter plusieurs TP et ajouter un breakeven lorsque TP1 est touché.
Exemple : Positions 3 mini contrats DAX :
- TP1 cloture 2 contrats +x% & place stoploss au breakeven
- TP2 cloture 1 contrat à +x%,
Merci à tous pour votre aide.
PS : screenshot de stratégie, 1 mini contrat.
08/11/2019 at 3:00 PM #104559Voici le bon code :
08/11/2019 at 3:26 PM #10456108/11/2019 at 4:31 PM #104563J’ai reussi a mettre des clotures partielles, mais pas le break even.
Les clotures partielles ne rendent pas spécialement la stratégie plus performante.
08/13/2019 at 3:54 PM #104679Salut Julian,
j’ai rajouté ce code pour le Breakeven et ca semble apporter une amélioration aux résultats mais que sur certaines périodes :
Breakeven1234567891011121314151617181920212223242526// BREAKEVEN paramètresstartBreakeven = 70PointsToKeep = 5// BREAKEVEN instructionIF NOT ONMARKET THENbreakevenLevel=0ENDIF// ACHATIF LONGONMARKET AND close-tradeprice(1)>=startBreakeven*pipsize THENbreakevenLevel = tradeprice(1)+PointsToKeep*pipsizeENDIFIF breakevenLevel>0 THENSELL AT breakevenLevel STOPENDIF// VENTEIF SHORTONMARKET AND tradeprice(1)-close>=startBreakeven*pipsize THENbreakevenLevel = tradeprice(1)-PointsToKeep*pipsizeENDIFIF breakevenLevel>0 THENEXITSHORT AT breakevenLevel STOPENDIFPar contre ton backtest commence pile au moment où ta stratégie est positive. Si tu remontes plus loin les résultats ne sont pas fameux. Qu’est-ce qui fait qu’avant avril 2015 elle ne fonctionnait pas ?
08/13/2019 at 5:39 PM #104691Qu’est-ce qui fait qu’avant avril 2015 elle ne fonctionnait pas ?
Je pense que le système a été développé avec les données postérieures à cette période tout simplement.
08/13/2019 at 5:50 PM #104692Hello, merci pour le break even 🙂
Pour les tests avant 2015 j’ai tout simplement pas eu la possibilité de backtester plus car j’ai que ProRealTime Demo. Ca montre en tous cas l’importance d’avoir une plus longue période de test, afin de pouvoir construire une stratégie “solide” 🙂
Petite décéption pour moi cependant, haha
08/13/2019 at 5:57 PM #104693En effet Nicolas, c’est bien ca !
08/13/2019 at 8:06 PM #104699C’est ce qu’on appelle de la sur-optimisation. ProRealTime a un outil pour limiter ce phénomène, le Walk Foward, je suggère à chacun d’essayer d’appréhender le principe avec ces vidéos:
Un sujet francophone où on peut en discuter: https://www.prorealcode.com/topic/optimisation-et-analyse-walk-forward-_-aides/
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