
La estrategia se basa en el MACD para tomar decisiones de negociación. El núcleo de la estrategia es predecir los posibles forks y deadlines mediante la observación de las tendencias cambiantes en el gráfico de columnas MACD. La estrategia no se centra solo en las señales de cruce de los indicadores MACD tradicionales, sino en las características de cambio dinámico de los gráficos de columnas.
La estrategia utiliza una versión mejorada del sistema de indicadores MACD, que contiene el cálculo de la diferencia entre el promedio móvil rápido (EMA12) y el promedio móvil lento (EMA26), y una línea de señal basada en 2 ciclos. La lógica de negociación central se basa en los siguientes puntos clave:
La estrategia mejora y optimiza el sistema de negociación MACD tradicional mediante la aplicación innovadora de las características de cambio dinámico del gráfico de columnas MACD. El mecanismo de predeterminación de la estrategia permite proporcionar señales de entrada más tempranas, mientras que las estrictas condiciones de negociación y las medidas de control de riesgo aseguran la estabilidad de la estrategia.
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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")