0
Follow
80
Followers
瀑布线交易策略在发明者量化平台的实现与应用
Created 2019-07-29 15:22:39 Updated 2024-12-19 21:01:58
0
3023
瀑布线的定义
瀑布线是指用异同移动平均线(MACD)指标绘制的移动平均线,用于在证券中生成买入和卖出信号。瀑布线或信号线是交易者用来预测未来价格趋势的MACD指标线的九个周期指数移动平均线(EMA)。虽然九周期EMA是瀑布线的默认设置,但交易者可以调整EMA的长度以适应其交易标的和策略。
瀑布线的意义
瀑布线提供了何时进行多头或空头开仓的技术见解。当瀑布线越过或低于(EMA)指标时,交易者会以此进场和平仓。当EMA越过瀑布线时,产生买入信号,表明交易者应该买入开仓。相反,如果EMA跌破瀑布线,则表示看跌趋势,交易者应该做空。
使用瀑布线的好处
快速响应:瀑布线有助于尽早发现趋势反转,这使其成为短期交易者特别有用的工具。由于瀑布线使用九个周期的EMA,因此它可以相对快速地响应价格变化。这有助于抵消指标的滞后性质。
用瀑布线使交易决策系统化。交易者可以保持在一个方向,直到瀑布线在相反方向穿过MACD。例如,如果当EMA越过瀑布线时保持多头头寸,交易者可以在这些位子只做多头交易,直到MACD穿过瀑布线以下。通过瀑布线产生的信号进入和退出市场会阻止交易者进行二次猜测或乱做决定。
在震荡的市场中,瀑布线会经常交叉EMA并产生许多假的买卖信号。为了避免这种情况,交易者可以尝试添加别的技术指标进行佐证。例如,当EMA越过瀑布线时,必须要求成交量指数(MFI)超卖。再比如把随机振荡器和瀑布线一起使用,交易者需要确认K线在MACD越过瀑布线之前越过D线。
实现一个瀑布线策略
现在我们已经知道了瀑布线的基本定义和原理,接下来让我们在发明者量化平台实现这一次策略,编程语言还是选择简单易懂的My语言。读者可根据以下代码进行扩展或者改进。
- 策略名称:瀑布线PUBU交易策略
- 数据周期:15M
- 支持:商品期货,数字货币
- 主图
瀑布线1,公式:PUBU1^^(EMA(C,N1)+EMA(C,N12)+EMA(C,N14))/3;
瀑布线2,公式:PUBU2^^(EMA(C,N2)+EMA(C,N22)+EMA(C,N24))/3;
瀑布线3,公式:PUBU3^^(EMA(C,N3)+EMA(C,N32)+EMA(C,N34))/3;
My语言源码:
// 指标
PUBU1^^(EMA(C,N1)+EMA(C,N1*2)+EMA(C,N1*4))/3;
PUBU2^^(EMA(C,N2)+EMA(C,N2*2)+EMA(C,N2*4))/3;
PUBU3^^(EMA(C,N3)+EMA(C,N3*2)+EMA(C,N3*4))/3;
BKVOL=0 AND BARPOS>N3 AND C>PUBU1 AND PUBU1>PUBU2 AND PUBU2>PUBU3,BPK;
SKVOL=0 AND BARPOS>N3 AND C<PUBU1 AND PUBU1<PUBU2 AND PUBU2<PUBU3,SPK;
C<PUBU3,SP(BKVOL);
C>PUBU3,BP(SKVOL);
C<PUBU2 AND PUBU1<PUBU2 AND C>BKPRICE,SP(BKVOL);
C>PUBU2 AND PUBU1>PUBU2 AND C<SKPRICE,BP(SKVOL);
AUTOFILTER;
策略源码,请查看:https://www.fmz.com/strategy/128420
Related Recommendations
K line data processing in quantitative trading"C++ version of OKEX futures contract hedging strategy" that takes you through hardcore quantitative strategyCalculation and application of DMI indicatorsDetailed usage and practical skills of energy tide(OBV) indicator in quantitative tradingUpgrade Edition of Keltner Channel trading StrategyIntroducing the Aroon indicatorIntroducing the adaptive moving average KAMAIntroduction to RangeBreak StrategyTrading strategy based on box theory5.5 Trading strategy optimization
Comment
All comments (0)
No data
- 1


