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La stratégie de négociation des moyennes mobiles croisées MACD 200

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-01-03 11h50 et 56 min
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Résumé

Cette stratégie de négociation est une stratégie quantitative basée sur l'opération de croisement de la moyenne mobile de 200 jours de l'indicateur MACD. Elle combine les deux fonctions de l'indicateur MACD pour juger des signaux d'achat et de vente sur le marché et la moyenne mobile de 200 jours pour juger des tendances du marché, dans le but de découvrir des calendriers d'entrée et de sortie plus précis.

Principe de stratégie

Cette stratégie comporte deux éléments essentiels:

  1. Les croisements rapides et lents de la ligne MACD génèrent des signaux d'achat et de vente.

  2. La moyenne mobile de 200 jours évalue la tendance globale du marché. Les prix supérieurs à la moyenne mobile de 200 jours indiquent un marché haussier, et en dessous indiquent un marché baissier. Les signaux d'achat ne sont utilisés que sur un marché haussier et les signaux de vente uniquement sur un marché baissier.

Conformément à ces deux points, les règles de négociation spécifiques de cette stratégie sont les suivantes:

Lorsque la ligne rapide MACD traverse la ligne lente MACD vers le haut, l'histogramme est négatif et le prix est au-dessus de la moyenne mobile de 200 jours, une opération d'achat est effectuée.

Analyse des avantages

  1. La double confirmation améliore la stabilité et le taux de réussite de la stratégie. Le MACD juge les signaux d'achat et de vente, et la moyenne mobile de 200 jours juge la tendance du marché. La double confirmation peut filtrer certains signaux de trading avec une plus grande incertitude.

  2. Dans un marché fortement tendance, cette stratégie peut apporter des profits relativement élevés.

  3. L'indicateur MACD est également relativement sensible à la sortie des phases de consolidation. Lorsque le prix termine une longue période de consolidation et entre dans une phase de tendance, cette stratégie peut rapidement capturer la nouvelle direction de tendance.

Analyse des risques

  1. Cette stratégie est assez sensible aux paramètres, car des paramètres incorrects peuvent provoquer de faux signaux.

  2. À proximité des points de basculement de la tendance, les signaux MACD ont tendance à produire plus d'erreurs.

  3. Lorsque les prix sont dans une longue période de consolidation, cette stratégie ne peut pas déterminer une direction de tendance claire, ce qui entraîne une fluctuation accrue des bénéfices/pertes et des délais de retrait plus longs.

Optimisation

  1. Différentes combinaisons de paramètres peuvent être testées pour trouver des paramètres MACD qui produisent des signaux plus précis.

  2. Envisager d'ajouter la confirmation d'autres indicateurs techniques tels que le RSI et le KD pour former un consensus de plusieurs indicateurs, augmentant ainsi la fiabilité de la stratégie.

  3. Définissez des points d'arrêt de perte pour contrôler le tirage maximum. Arrêtez immédiatement la perte lorsque les prix font un renversement significatif, ce qui peut efficacement éviter d'agrandir les pertes.

Conclusion

La stratégie de croisement de la moyenne mobile à 200 jours du MACD combine les deux fonctions de jugement de tendance et de jugement de signal de trading, ce qui peut améliorer efficacement la probabilité de rentabilité. C'est une stratégie de trading quantitative relativement robuste et fiable. Mais cette stratégie repose également quelque peu sur les paramètres et les conditions du marché. L'optimisation et les tests continus peuvent encore améliorer la capacité stable de génération de profit de la stratégie.

/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © x11joe

//@version=4
//This strategy is based on a youtube strategy that suggested I do this...so I did!

strategy(title="MacD 200 Day Moving Average Signal Crossover Strategy", overlay=false, precision=2,commission_value=0.26, initial_capital=10000, currency=currency.USD, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=false)

// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal

moving_avg_length = input(title="Moving Average Length", type=input.integer, defval=200)
moving_avg = sma(close,moving_avg_length)

moving_avg_normalized = close - moving_avg
plot(moving_avg_normalized, title="Moving Average Normalized", style=plot.style_line, color=color.orange,linewidth=3)

plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )
plot(macd, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
plot(signal, title="Signal", color=col_signal, transp=0)

if(macd>signal and macd<0 and close>moving_avg)
    strategy.entry("buy",strategy.long)

if(close<moving_avg and macd<signal and macd>0)
    strategy.entry("sell",strategy.short)
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