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Lean Algorithmic Trading Engine by QuantConnect (C#, Python, F#)
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Voici mon algorithme @Celia O. #37

Closed Celiapm closed 4 months ago

Celiapm commented 4 months ago

Description

Ce pull request introduit un nouvel algorithme de trading pour le Bitcoin (BTCUSD) nommé "Poule Mouillée". L'algorithme utilise le MACD (Moving Average Convergence Divergence) et le RSI (Relative Strength Index) pour prendre des décisions d'achat et de vente basées sur des signaux techniques précis.

Tests

L'algorithme a été testé avec des données historiques pour la période du 1er janvier 2013 au 31 décembre 2023. Les tests incluaient la vérification de la logique des transactions, la cohérence des signaux d'achat et de vente, et l'évaluation de la performance globale.

Stratégie

La stratégie de trading "Poule Mouillée" est basée sur deux indicateurs techniques principaux : le MACD et le RSI. Voici les détails de la stratégie implémentée dans l'algorithme : Achat : Une position d'achat est initiée lorsque le RSI est inférieur à 70, ce qui suggère que le BTC n'est pas en situation de surachat, et lorsque le MACD est supérieur à la ligne de signal ajustée d'une marge de tolérance de 0.25%. Cela indique une tendance haussière potentielle. Vente : La position est liquidée lorsque le RSI atteint ou dépasse 70, indiquant un potentiel surachat, et que le MACD passe en dessous de sa ligne de signal, ce qui peut indiquer un changement de tendance.

jsboigeEpita commented 4 months ago

OK pour cette PR que je vais regarder et fusionner. As-tu essayé de déclarer tes paramètres pour affectation dans le fichier de config (comme par exemple dans cet algo) et de faire tourner le launcher de l'optimiseur pour régler tes paramètres comme d'autres l'ont fait?

jsboigeEpita commented 4 months ago

Bonjour Célia, J'ai pu tester ton algorithme, mais il me semble qu'il a clairement un problème: ton algorithme est assez peu performant: est-ce que tu pourrais essayer de voir pour optimiser ses paramètres? Je fusionne avec quelques modifications pour l'aligner avec ce que tes camarades ont fait en termes de logs et de période de backtest.