ChaoZhang
Überblick
Die Strategie basiert auf den dynamischen Veränderungsmerkmalen der MACD. Der Kern der Strategie besteht darin, die möglichen Gold- und Todesforken durch die Beobachtung der Veränderungstrends der MACD-Säulen zu beobachten. Die Strategie konzentriert sich nicht nur auf die traditionellen MACD-Säulen-Kreuzsignale, sondern auch auf die dynamischen Veränderungsmerkmale der Säulen-Säulen, um durch die vorherige Bestimmung der Kreuzsignale bessere Einstiegsmöglichkeiten zu erhalten.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet eine verbesserte Version des MACD-Indikatorensystems, das die Differenzberechnung zwischen dem schnellen Moving Average (RMA) und dem langsamen Moving Average (RMA) enthält, sowie eine Signallinie, die auf 2 Perioden basiert. Die Kernhandelslogik basiert auf folgenden Schlüsselpunkten:
- Beurteilen Sie die Dynamik der Trends durch Berechnung der Veränderungsrate (hist_change) der Säulendiagramme
- Wenn der Pfeiler negativ ist und drei aufeinanderfolgende Zyklen einen Aufwärtstrend aufweisen, kann ein Goldfork-Signal angezeigt werden, um den Einstieg zu beeinflussen.
- Wenn der Pfeiler positiv ist und drei aufeinanderfolgende Perioden einen Abwärtstrend aufweist, kann die Vorausschätzung zu einem Tiefzug führen und der Ausgang aus der Position ausfallen.
- Die Strategie führt einen Zeitfilter ein, der nur in einem bestimmten Zeitraum gehandelt wird.
Strategische Vorteile
- Signalprädiktivität: Durch Beobachtung der dynamischen Veränderungen der Säulenkarte können mögliche Kreuzungen im Voraus vorhergesagt werden, was die Eintrittszeit verbessert
- Risikokontrolle ist vernünftig: Setzen Sie eine Gebühr von 0,1% und die Transaktionskosten von 3 Gleitpunkten, die dem tatsächlichen Handelsumfeld entsprechen
- Flexibilität beim Verwalten von Vermögenswerten: Prozentsatz des Gesamtwerts der Konten, um Positionen zu verwalten und Risiken zu kontrollieren
- Ausgezeichnete visuelle Effekte: Stützliche Diagramme mit verschiedenen Farben und Pfeilzeichen, die die Handelssignale analysieren
Strategisches Risiko
- Falsche Durchbruchgefahr: Häufige Falsche Durchbruchsignale in schwankenden Märkten
- Rückstandsrisiken: Die MACD selbst ist zwar mit einer Vorurteilsmechanik ausgestattet, hat jedoch eine gewisse Rückstandsfähigkeit
- Marktumgebungsabhängigkeit: Strategien, die in tendenziösen Märkten besser abschneiden als in turbulenten Märkten
- Parameter-Sensitivität: Die Einstellung der schnellen und langsamen Linienzyklus hat einen großen Einfluss auf die Strategie-Performance
Richtung der Strategieoptimierung
- Einführung von Marktumfeldfiltern: Hinzufügen von Trendmessgrößen, um verschiedene Handelsparameter für verschiedene Marktumgebungen zu verwenden
- Optimierte Positionsverwaltung: Positionsanteile können dynamisch an die Signalstärke angepasst werden
- Verbesserte Stop-Loss-Mechanismen: Hinzufügen von Tracking-Stops oder Fix-Stops zur Steuerung von Rücknahmen
- Erhöhung der Signalbestätigungsmechanismen: Cross-Verifizierung in Verbindung mit anderen technischen Kennzahlen zur Verbesserung der Signalsicherheit
- Optimierung der Parameterwahl: Anpassung der Parametermethode zur dynamischen Anpassung der Indikatorparameter an die Marktlage
Zusammenfassen
Durch die innovative Anwendung der dynamischen Veränderungsmerkmale der MACD-Spaltenkarte wird eine Verbesserung und Optimierung des herkömmlichen MACD-Handelssystems erreicht. Die Vorausbestimmungsmechanismen der Strategie ermöglichen ein früheres Einstiegssignal, während strenge Handelsbedingungen und Risikokontrollmaßnahmen die Stabilität der Strategie gewährleisten. Durch weitere Optimierung und Verbesserung wird die Strategie in der Lage sein, im tatsächlichen Handel besser zu funktionieren.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title="Demo GPT - Moving Average Convergence Divergence", shorttitle="MACD", commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, slippage=3, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval=1, maxval=50, defval=2) // Set smoothing line to 2
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
// Date inputs
start_date = input(title="Start Date", defval=timestamp("2018-01-01T00:00:00"))
end_date = input(title="End Date", defval=timestamp("2069-12-31T23:59:59"))
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
// Strategy logic
isInDateRange = true
// Calculate the rate of change of the histogram
hist_change = hist - hist[1]
// Anticipate a bullish crossover: histogram is negative, increasing, and approaching zero
anticipate_long = isInDateRange and hist < 0 and hist_change > 0 and hist > hist[1] and hist > hist[2]
// Anticipate an exit (bearish crossover): histogram is positive, decreasing, and approaching zero
anticipate_exit = isInDateRange and hist > 0 and hist_change < 0 and hist < hist[1] and hist < hist[2]
if anticipate_long
strategy.entry("Long", strategy.long)
if anticipate_exit
strategy.close("Long")
// Plotting
hline(0, "Zero Line", color=color.new(#787B86, 50))
plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist >= 0 ? (hist > hist[1] ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist < hist[1] ? #FF5252 : #FFCDD2)))
plot(macd, title="MACD", color=#2962FF)
plot(signal, title="Signal", color=#FF6D00)
// Plotting arrows when anticipating the crossover
plotshape(anticipate_long, title="Long +1", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.arrowup, size=size.tiny, text="Long +1")
plotshape(anticipate_exit, title="Short -1", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.arrowdown, size=size.tiny, text="Short -1")