Stratégie de trading MACD basée sur l'EVWMA


Date de création: 2024-01-22 10:50:25 Dernière modification: 2024-01-22 10:50:25
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Stratégie de trading MACD basée sur l’EVWMA

Aperçu

Cette stratégie est une stratégie de négociation MACD basée sur une moyenne mobile pondérée en volume de transaction flexible (EVWMA). Elle utilise les avantages de l’EVWMA pour concevoir une stratégie de négociation claire et pratique.

Principe de stratégie

L’indicateur EVWMA intègre l’information sur le volume de transactions dans le calcul des moyennes mobiles, ce qui permet aux moyennes mobiles de refléter plus précisément les variations de prix. La stratégie de construction des lignes rapides et des calculs des lignes lentes est basée sur l’EVWMA. Les paramètres des lignes rapides sont plus sensibles et captent les variations de prix à court terme.

Analyse des avantages

Le plus grand avantage de cette stratégie est qu’elle exploite la puissance de l’indicateur EVWMA, rendant les paramètres de la stratégie MACD plus stables et les signaux de négociation plus clairs. Comparé à la moyenne mobile simple, l’EVWMA est mieux en mesure de saisir les tendances de changement du marché. Cela rend la stratégie plus adaptable et fonctionne de manière stable dans divers environnements de marché.

Analyse des risques

Le risque principal de cette stratégie réside dans le fait que le MACD lui-même est en retard et ne parvient pas à capturer le renversement des prix en temps opportun. De plus, la configuration des paramètres de l’EVWMA peut également affecter la performance de la stratégie. Si les paramètres de la ligne rapide et lente ne sont pas configurés correctement, il peut y avoir une erreur de signal de négociation qui affecte la rentabilité.

Afin de réduire le risque, les paramètres doivent être ajustés de manière appropriée, de sorte que l’écart entre les lignes rapides et les lignes lentes soit modéré. Histogram peut aider à déterminer s’il est nécessaire de faire appel. De plus, une stratégie de stop-loss peut être conçue pour éviter des pertes individuelles excessives.

Direction d’optimisation

Cette stratégie peut être optimisée principalement dans les domaines suivants:

  1. La technologie de paramétrage adaptatif permet aux paramètres de l’EVWMA de s’ajuster automatiquement en fonction de l’environnement du marché, garantissant ainsi la clarté des signaux de négociation.

  2. L’augmentation des mécanismes de prévention des pertes permettant de contrôler efficacement les pertes individuelles.

  3. Le signal de fausse alerte est filtré en combinaison avec d’autres indicateurs. Par exemple, le signal est généré en combinaison avec le volume de transaction et les changements de prix importants.

  4. Optimiser la sélection des points d’entrée. La stratégie actuelle consiste à ouvrir la position lors de la croisée de l’axe zéro du MACD.

Résumer

Cette stratégie utilise les avantages de l’indicateur EVWMA pour construire une stratégie MACD simple et pratique. Elle est plus stable et plus adaptable. Il existe également des problèmes de retard de la MACD elle-même.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("QuantNomad - EVWMA MACD Strategy", shorttitle = "EVWMA MACD", overlay = false)

// Inputs
fast_sum_length = input(10, title = "Fast Sum Length",  type = input.integer)
slow_sum_length = input(20, title = "Slow Sum Length",  type = input.integer)
signal_length   = input(9,  title = "Signal Smoothing", type = input.integer, minval = 1, maxval = 50)

// Calculate Volume Period
fast_vol_period = sum(volume, fast_sum_length)
slow_vol_period = sum(volume, slow_sum_length)

// Calculate EVWMA
fast_evwma = 0.0
fast_evwma := ((fast_vol_period - volume) * nz(fast_evwma[1], close) + volume * close) / (fast_vol_period)

// Calculate EVWMA
slow_evwma = 0.0
slow_evwma := ((slow_vol_period - volume) * nz(slow_evwma[1], close) + volume * close) / (slow_vol_period)

// Calculate MACD
macd   = fast_evwma - slow_evwma
signal = ema(macd, signal_length)
hist   = macd - signal

// Plot 
plot(hist,   title = "Histogram", style = plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist[1] < hist ? #FFCDD2 : #EF5350) ), transp=0 )
plot(macd,   title = "MACD",      color = #0094ff, transp=0)
plot(signal, title = "Signal",    color = #ff6a00, transp=0)

// Strategy
strategy.entry("Long",   true, when = crossover(fast_evwma, slow_evwma))
strategy.entry("Short", false, when = crossunder(fast_evwma, slow_evwma))