Tendance MACD à la suite d'une stratégie de négociation basée sur l'indicateur MACD

Auteur:ChaoZhang est là., Date: le 27 septembre 2023 à 16h46
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Résumé

Cette stratégie identifie la direction de la tendance basée sur l'indicateur MACD et prend des décisions d'achat et de vente spécifiques à l'aide de l'indicateur Stoch.

La logique de la stratégie

  1. Évaluation de la direction de la tendance majeure à l'aide de l'indicateur MACD

    • Calcul de l'EMA rapide, de l'EMA lente et de l'histogramme MACD

    • Comparer les mouvements du MACD dans différents cycles pour déterminer la tendance

  2. Identification de points d'achat et de vente spécifiques à l'aide de l'indicateur Stoch

    • Calcul de la ligne %K et de la ligne %D

    • Divergence près de la zone de surachat ou de survente, avec un rebond de Stoch en tant que signaux de négociation

  3. Prendre des décisions d'achat et de vente basées sur la direction de la tendance et les signaux de Stoch

    • Allez long lorsque le MACD du cycle majeur augmente et que le signal d'achat de Stoch apparaît

    • Allez court lorsque le MACD du cycle majeur tombe et que le signal de vente de Stoch apparaît

  4. Réglage des stop-loss et des profits pour optimiser la gestion des risques

Analyse des avantages

  • La combinaison de l'indicateur suivant la tendance et de l'indicateur suracheté survendu permet de capturer efficacement les tendances à moyen et long terme

  • Le MACD détermine l'orientation principale tandis que le Stoch traite les détails des transactions, ce qui réduit les risques.

  • Utiliser pleinement les combinaisons d'indicateurs pour former des stratégies systématiques

  • La mise en place d'un stop-loss et d'une prise de profit contrôle les risques de négociation

  • Les paramètres optimisés s'adaptent aux différentes conditions du marché

Analyse des risques

  • Un jugement erroné de la tendance à moyen et à long terme peut entraîner des pertes commerciales contraires

  • Les faux signaux de Stoch entraînent des profits ou des pertes insuffisants

  • Le point stop-loss peut être rompu lorsque la tendance change, augmentant les pertes

  • Des niveaux d'objectifs de bénéfices inappropriés affectent le rendement de la stratégie

  • Les paramètres inefficaces et l'incapacité à s'adapter à l'environnement changeant peuvent rendre la stratégie invalide

  • Les risques peuvent être réduits en optimisant le jugement des tendances, en vérifiant les signaux Stoch, en ajustant le stop loss et le take profit, etc.

Directions d'optimisation

  • Optimiser la combinaison des paramètres MACD pour améliorer la précision des jugements de tendance

  • Considérez le Stoch à plusieurs cycles pour éviter les faux signaux

  • Ajustez dynamiquement les taux de stop loss et de take profit pour adapter la volatilité du marché

  • Ajouter d'autres signaux d'indicateur pour vérifier et améliorer la validité

  • Optimiser les paramètres en fonction des différentes caractéristiques des produits et des sessions de négociation

  • Introduire des modèles d'apprentissage automatique pour aider à juger de la direction de la tendance

  • Incorporer des indicateurs de volume pour éviter une poursuite insuffisante ou un suivi excessif

Conclusion

Cette stratégie intègre les forces des indicateurs MACD et Stoch pour capturer les tendances à moyen et long terme tout en contrôlant les risques. Elle peut être efficace dans diverses conditions de marché en optimisant les paramètres, en définissant le stop loss et le take profit, en vérifiant les signaux, etc. Il y a encore place à l'amélioration en ajustant davantage les paramètres, en améliorant la précision du signal et en incorporant l'apprentissage automatique.


/*backtest
start: 2023-09-19 00:00:00
end: 2023-09-26 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

// strategy(title="自用策略v0.2",calc_on_order_fills=false,calc_on_every_tick =false, initial_capital=10000,commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.00,overlay = true,default_qty_type = strategy.cash, default_qty_value = 10000)



//STOCH
periodD = input(3, title="%D Smoothing", minval=1)
periodK = input(14, title="%K Length", minval=1)
periodK2 = input(42, title="%K2 Length", minval=1)
periodK3 = input(126, title="%K3 Length", minval=1)
periodK4 = input(378, title="%K4 Length", minval=1)
periodK5 = input(14, title="%K5 Length", minval=1)
periodK6 = input(30, title="%K6 Length", minval=1)
smoothK = input(1, title="%K Smoothing", minval=1)
k = sma(stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
k2 = sma(stoch(close, high, low, periodK2), smoothK*3)
k3 = sma(stoch(close, high, low, periodK3), smoothK*3*3)
k4 = sma(stoch(close, high, low, periodK4), smoothK*3*3*3)
d = sma(k, periodD)
all = (k+k2*3+k3*9+k4*18)/31
allp = sma(all, periodK6)



buffer = input(title="buffer", type=input.float, defval=0.3, minval = 0, step = 0.1)
b1 = close[1]* (1+buffer/100)
b2 = close[1]* (1-buffer/100)

//MACD
fast_length = input(title="Fast Length", defval=144)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=312)

src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 200, defval = 108)
sma_source = input(title="Oscillator MA Type",  defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])

// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
MACDCHA = input(title="MACDCHA步长", defval=30)
MACDCHA2 = input(title="MACDCHA步长2", defval=20)
MACDCHA3 = input(title="MACDCHA步长3", defval=10)
MACDCHA4 = input(title="MACDCHA步长4", defval=5)
MACDCHA5 = input(title="MACDCHA步长5", defval=3)
MACDCHA6 = input(title="MACDCHA步长6", defval=1)
HISTCHA = input(title="hist步长", defval=50)
macdcha = hist - hist[MACDCHA]
macdcha2 = hist - hist[MACDCHA2]
macdcha3 = hist - hist[MACDCHA3]
macdcha4 = hist - hist[MACDCHA4]
macdcha5 = hist - hist[MACDCHA5]
macdcha6 = hist - hist[MACDCHA6]
histcha = hist[HISTCHA]
var true2 = 0
var true2_1 = 0
var true2_2 = 0
var true2_3 = 0
var true2_4 = 0//延伸
var fangxiang =0
//确认方向
if(macdcha>=0 and macdcha2>=0 and macdcha3>=0 and macdcha4>=0 and macdcha5>=0 and macdcha6>=0)
    fangxiang := 1
    true2_2 := 0
if(macdcha<=0 and macdcha2<=0 and macdcha3<=0 and macdcha4<=0 and macdcha5<=0 and macdcha6<=0)
    fangxiang :=-1
    true2_1 := 1
//k3min = min(k3,k3[1],k3[2],k3[3],k3[4],k3[5],k3[6],k3[7],k3[8],k3[9],k3[10],k3[11],k3[12],k3[13],k3[14],k3[15],k3[16],k3[17],k3[18],k3[19],k3[20],k3[21],k3[22],k3[23],k3[24],k3[25],k3[26],k3[27],k3[28],k3[29],k3[30],k3[31],k3[32],k3[33],k3[34],k3[35],k3[36],k3[37],k3[38],k3[39],k3[40],k3[41],k3[42],k3[43],k3[44],k3[45],k3[46],k3[47],k3[48],k3[49],k3[50])
//k3max = max(k3,k3[1],k3[2],k3[3],k3[4],k3[5],k3[6],k3[7],k3[8],k3[9],k3[10],k3[11],k3[12],k3[13],k3[14],k3[15],k3[16],k3[17],k3[18],k3[19],k3[20],k3[21],k3[22],k3[23],k3[24],k3[25],k3[26],k3[27],k3[28],k3[29],k3[30],k3[31],k3[32],k3[33],k3[34],k3[35],k3[36],k3[37],k3[38],k3[39],k3[40],k3[41],k3[42],k3[43],k3[44],k3[45],k3[46],k3[47],k3[48],k3[49],k3[50])
allpmax = max(allp[1],allp[2],allp[3],allp[4],allp[5],allp[6])
allpmin = min(allp[1],allp[2],allp[3],allp[4],allp[5],allp[6])
if(histcha < 0 and macdcha>=0 and macdcha2>=0 and macdcha3>=0 and macdcha4>=0 and macdcha5>=0 and macdcha6>=0 and d < 20 and volume > volume[1] and true2_1 == 1 and allp>allp[1] and allp <80)//and k3max < 80  //and k3min < 30 and k3 >20 and k2<50
    strategy.entry("开多", true, comment = "开多") // and close > close[1] and cci1> MEA1
    true2_1 :=0
if(d >80)
    strategy.close( "开多", comment = "平多")
    true2_1 :=1

stop_loss=input(4, "做多止损 %", minval = 1, step = 1)
sl = strategy.position_avg_price * (1-stop_loss/100)
close_Stop = close < sl
if(close_Stop or(allp<20 and allp[1]>20))
    strategy.close( "开多", comment = "做多止损")
    true2_1 :=1
Target_profit=input(10, "做多止盈 %", minval = 1, step = 1)
tp = strategy.position_avg_price * (1+Target_profit/100)
close_Target = close > tp
strategy.close("开多", when = close_Target, comment ="做多盈利")


//空
if(histcha > 0 and macdcha<=0 and macdcha2<=0 and macdcha3<=0 and macdcha4<=0 and macdcha5<=0 and macdcha6<=0 and d > 80 and volume > volume[1] and true2_2 == 1 and allp<allp[1] and allp >20) // and k3max>70 and k3<80
    //strategy.entry("开空", comment = "开空") 
    strategy.entry("开空", strategy.short,comment ="开空")
    true2_2 := 0
if( d <20)
   // strategy.close(  comment = "平空")
    strategy.close("开空",  comment = "平空")
    true2_2 := 1

stop_loss2=input(4, "做空止损 %", minval = 1, step = 1)
sl2 = strategy.position_avg_price * (1+stop_loss2/100)
close_Stop2 = close > sl2
if(close_Stop2 or(allp>80 and allp[1]<80))
    strategy.close( "开空", comment = "做空止损")
    true2_2 == 1
Target_profit2=input(10, "做空止盈 %", minval = 1, step = 1)
tp2 = strategy.position_avg_price * (1-Target_profit2/100)
close_Target2 = close < tp2
strategy.close("开空", when = close_Target2, comment ="做空盈利")





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