Stochastic oscillator

Jana regarde un graphique de bitcoin : le dernier prix est-il plus proche d’un sommet récent ou d’un creux ? Elle choisit une fenêtre, un nombre de bougies incluant celle évaluée. Une bougie résume un intervalle : High est le plus haut, Low le plus bas et Close le dernier prix. Fidelity calcule le %K de base avec Close, le plus haut High et le plus bas Low de toute la fenêtre. Les extrêmes de la dernière bougie ne suffisent pas. Quand la fenêtre avance, un ancien extrême peut sortir et un nouveau modifier l’échelle. [1]

TradingView décrit une échelle bornée : pour %K brut, 0 correspond au bord inférieur et 100 au supérieur. Le calcul mesure la distance de Close au plus bas Low et la rapporte au plus haut High moins le plus bas Low. Jana obtient une position relative, pas un gain en pourcentage ni une probabilité. Si les extrêmes sont égaux, le dénominateur est nul et le quotient mathématique indéfini. Une valeur de remplacement fournie par l’application relève d’une convention technique, pas d’une information nouvelle sur le marché. [2]

Pour la variante fast, Fidelity distingue le %K de base de sa moyenne mobile %D. La moyenne combine des valeurs voisines et atténue les variations brusques. Dans la variante slow de TradingView, une SMA sur 3 périodes de la série initiale donne d’abord le %K lent, puis une autre SMA sur 3 périodes produit %D. SMA signifie moyenne mobile simple. Jana vérifie donc si elle voit le calcul initial ou une ligne déjà lissée. Les lignes sont liées, pas deux avis indépendants en faveur d’une transaction. [1] [3]

Jana lit « surachat » et pense vendre. Pourtant, TradingView décrit 20 et 80 comme des seuils courants de l’indicateur, pas une valorisation de bitcoin. Pour le calcul brut, ils repèrent des positions proches du bas ou du haut de la plage ; les lignes lissées incluent aussi des valeurs passées. Une tendance forte peut maintenir l’indicateur près d’un bord longtemps. Une valeur basse ne prouve donc pas une bonne affaire, ni une valeur haute la fin de la hausse. [2]

Fidelity évoque les croisements de %K et %D ainsi que la divergence, une évolution différente du prix et de l’indicateur. Par exemple, un nouveau sommet du prix sans sommet plus haut de l’oscillateur. Jana peut surveiller ce désaccord, mais le marché n’est pas tenu de se retourner. Elle doit définir à l’avance quels sommets comparer et quand ils sont considérés comme identifiés. Les choisir après avoir vu la suite introduirait des informations futures dans le test. [1]

Jana rencontre aussi Stochastic RSI. TradingView explique que celui-ci applique l’idée de position relative à une série de RSI, pas directement au prix. RSI est un autre indicateur comparant les variations moyennes à la hausse et à la baisse. On calcule d’abord RSI, puis on situe sa valeur dans sa propre plage récente. Le calcul est différent : des lignes similaires ne justifient ni d’intervertir les réglages ni d’attendre des signaux identiques. [4]

Tant qu’une bougie reste ouverte, High, Low et le Close provisoire peuvent évoluer, comme l’explique TradingView. Cela peut modifier le dernier prix mais aussi un extrême de la fenêtre. Jana peut voir un croisement en cours de bougie qui n’existe plus à la clôture. Réagir en continu et attendre le résultat final sont des règles différentes. Un test historique ne peut pas prétendre que les valeurs finales étaient connues dès le début de la bougie. [5]

Jana sait désormais ce que mesurent %K et %D. Pour évaluer une règle de trading, il lui faut aussi des conditions d’entrée et de sortie, une taille de position et des hypothèses d’exécution. TradingView distingue signaux et exécutions simulées, en tenant compte des frais et du glissement, l’écart entre prix attendu et réel. L’overfitting consiste à trop adapter les réglages aux résultats passés. Les tests suivants devraient utiliser des données qui n’ont pas servi à concevoir la règle. Un croisement seul ne démontre aucune rentabilité. [6]