Comment négocier des contrats à terme avec Williams %R

Dans cet article, nous allons évaluer l'utilisation de l'un des indicateurs les plus célèbres du paysage commercial : le "Williams Percent Range", mieux connu sous le nom de "% R"....

Dans cet article, nous allons évaluer l’utilisation de l’un des indicateurs les plus célèbres du paysage commercial : le “Williams Percent Range”, mieux connu sous le nom de “% R”.

Larry Williams a développé Williams %R basé sur l’indicateur stochastique. Alors que l’indicateur stochastique utilise la différence entre le prix de clôture et les plus bas de n périodes, la différence entre le prix de clôture et les plus hauts de n périodes (où n = 14 est considéré comme la valeur idéale) est utilisée pour calculer le Williams % R Le %R fluctue alors sur une échelle de 0 à 100 (mais dans certains cas, il est calculé sur une échelle négative de -100 à 0).

Plusieurs commerçants utilisent l’indicateur pour déterminer quand le marché est dans une condition de survente ou de surachat et, bien sûr, pour les inversions de tendance. L’auteur fixe le seuil de la condition de surachat à une valeur de 80 (-20 en cas d’échelle négative) et le seuil de la condition de survente à une valeur de 20 (-80).

Cependant, dans l’utilisation quotidienne de l’oscillateur, de nombreux faux signaux se produisent. Dans cet article, nous étudierons s’il est possible d’optimiser les paramètres Williams %R pour un portefeuille de contrats à terme hautement diversifié à utiliser comme script de démarrage pour une stratégie automatisée (système de négociation).

Figure 1

La stratégie

La stratégie que nous allons utiliser est un système traditionnel basé sur une approche de « retour à la moyenne », à savoir, nous allons exploiter les deux seuils du %R comme point de retournement du marché. Nous attendrons que les prix franchissent le seuil de survente (20), puis nous prendrons une position longue lorsque l’oscillateur franchira à nouveau ce niveau de la baisse à la hausse. Inversement, nous prendrons une position courte après que les prix auront franchi le seuil de surachat (80) si l’oscillateur franchit à nouveau ce niveau de la hausse à la baisse.

Puisqu’il s’agit d’une stratégie de “mean-reverting”, il est avantageux d’utiliser un stop loss dès le début, ce qui peut nous protéger dans une certaine mesure des pertes en capital excessives. Le stop loss est calculé comme la volatilité moyenne des 5 dernières barres divisée par 1,5 (valeur obtenue par une optimisation préalable) afin que les paramètres obtenus soient les plus uniformes possibles pour tous les actifs sous-jacents du portefeuille considéré.

Dans cet exemple, nous allons tester la stratégie sur une période de 1440 (minutes), représentant des barres quotidiennes ajustées au dernier cours du marché, pour voir comment les contrats à terme suivants se seraient comportés de 2010 à 2022 :



  • Pétrole brut (CL)

  • S&P500 (ES)

  • Nasdaq (NQ)

  • DAX (FDAX)

  • Or (CG)

  • Bovins vivants (LC)

  • Bovins d’engraissement (FC)

  • Soja (S)

  • Billet du Trésor américain 30 ans (États-Unis)

  • Blé (W)

  • Livre sterling (BP)

  • Bund (FGBL)

  • Cuivre (HG)

  • Huile de chauffage (HO)

  • Natural Gas (NG)

  • RBOB Gasoline (RB)

  • EuroFX (EC)

In Figures 2 and 3, we can estimate the metrics obtained with the reversal strategy in terms of %R. The results are quite encouraging with a rising equity line, which is a good starting point, but we can see that this hasn’t been consistent over the years either. For example, the significant drawdown from 2020 onwards shows that the strategy needs to be refined.

Figure 2

Figure 3

Looking at the results for the individual markets, we see that only 6 of 17 markets suffered losses.

A downer, however, is the average total trade, which only reaches $23. This isn’t enough to make the system usable for live trading, as commission costs and slippage would completely consume it. It’s, therefore, necessary to at least tweak the indicator’s parameters to see if there’s room for improvement.

Optimisation

Essayons donc d’améliorer le trade moyen de la stratégie en intervenant sur l’indicateur. Plus précisément, nous allons optimiser les niveaux de surachat et de survente pour voir si les valeurs suggérées par l’auteur (80 et 20) sont les meilleures valeurs pour rechercher des zones d’inversion de tendance (puisque nous avons choisi une stratégie de retour à la moyenne).

D’après les résultats d’optimisation illustrés à la figure 4, nous constatons que la combinaison 25-85 améliore constamment le bénéfice net (371 483 $) et le commerce moyen (qui dépasse 50 $) tout en réduisant le retrait maximal du portefeuille.

Figure 4

L’équité du système s’est améliorée, mais sans autres ajustements, on ne peut toujours pas dire que le système est négociable.

Lorsque vous essayez d’entrer un profit, qui est également calculé sur la volatilité moyenne des 5 dernières barres multipliée par un facteur multiplicatif, la meilleure valeur pour ce facteur est trouvée par optimisation à 1,5 (par coïncidence identique au stop loss).

Figure 5

À ce stade, la ligne de fonds propres est plus constante (voir Figure 5), le bénéfice net monte à 40,7228 $ et le commerce moyen à 57 $, tandis que le max drawdown chute à des valeurs plus acceptables, bien que toujours élevées pour que la stratégie soit utilisable en direct. commerce.

Conclusion

In summary, %R, optimized in its parameters for this specific portfolio and time frame, has shown that it can be a valuable tool for systematic trading. However, the strategy presented here needs further refinement. For example, the average trade value is still relatively low. However, the large number of trades would make it possible to use additional filters for the entries and try to eliminate the less profitable ones.

Generally, achieving a very high average trade value with such a diverse and diversified portfolio is still challenging. However, one could try to isolate trades only on days when a particular price pattern occurred, thus avoiding taking a position when the conditions are unfavorable for the trend reversal that the strategy seeks to achieve.

Finally, it should be noted that the %R value is excellent for identifying bullish and bearish divergences. A bearish divergence occurs when prices reach new highs while the oscillator indicates falling highs. Conversely, we see a bullish divergence when prices mark new lows while the oscillator shows rising lows. Tracking divergences could be another idea to work on to filter trades and improve the system.

I hope you have gained some interesting insights from the above. I recommend you always to be curious and open to testing new ideas.

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Cependant, dans l’utilisation quotidienne de l’oscillateur, de nombreux faux signaux se produisent. Dans cet article, nous étudierons s’il est possible d’optimiser les paramètres Williams %R pour un portefeuille de contrats à terme hautement diversifié à utiliser comme script de démarrage pour une stratégie automatisée (système de négociation).

Source: https://www.benzinga.com/news/22/09/28823363/how-to-trade-futures-using-williams-r

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