Stratégie de trading d'optimisation bidirectionnelle MACD


Date de création: 2024-01-22 11:10:10 Dernière modification: 2024-01-22 11:10:10
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Stratégie de trading d’optimisation bidirectionnelle MACD

Deuxième vue d’ensemble de la stratégie

La stratégie utilise les indicateurs MACD et le principe de la croix de la ligne de parité pour construire un signal de négociation. Son avantage réside dans la possibilité d’optimiser les paramètres du MACD pour les directions de prise et de dépréciation, ce qui permet de les configurer de manière optimale pour les différentes directions de la situation.

Troisièmement, le principe de stratégie

  1. L’indicateur MACD est calculé dans les deux directions: pour le plus et pour le moins. Le plus utilise un ensemble de paramètres et le moins un autre ensemble de paramètres, qui peuvent être librement configurés.
  2. Le croisement de la ligne MACD et de la ligne Signal génère un signal de négociation.
  3. Il est possible de configurer si les lignes de signal doivent également se croiser pour déclencher le signal, afin d’éviter les faux signaux.
  4. Après avoir entré dans une position en plus ou en moins, attendez le croisement inverse de la position en moins.

Quatrièmement, les avantages stratégiques

  1. Optimisation des paramètres bidirectionnels: les paramètres de survente et de sous-vente peuvent être librement optimisés pour une configuration optimale en fonction de la direction du marché.
  2. Le paramètre Signal permet de contrôler la douceur de la ligne et de filtrer les faux signaux.
  3. Filtrage de signal configurable: il est possible de configurer si le signal doit être croisé pour être déclenché, afin d’éviter les fausses signaux.
  4. Contrôle de position réglable: peut être activé individuellement pour faire plus ou faire moins, mais aussi pour faire plus ou moins.

Cinquièmement, le risque stratégique.

  1. Problème de décalage du MACD: Le MACD est lui-même en décalage et risque de manquer un revirement rapide.
  2. Risque de commutation de positions: les positions peuvent être échangées trop fréquemment lorsque les conditions évoluent rapidement.
  3. Risque des paramètres: une mauvaise configuration des paramètres peut ne pas capturer les caractéristiques de la situation.
  4. La protection contre les pertes: des pertes raisonnables devraient être mises en place pour contrôler les pertes individuelles.

Comment gérer le risque:

  1. Le paysage général, combiné à d’autres indicateurs, évite de suivre les hauts et les bas.
  2. Les paramètres de retard et de lissage du signal sont réglés pour réduire les signaux erronés.
  3. Les paramètres d’optimisation sont testés à plusieurs reprises pour qu’ils correspondent au rythme des événements de différentes périodes.
  4. Il est possible d’arrêter les pertes en réglant les pertes individuelles.

Sixièmement, améliorer la situation.

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

  1. Testez différentes combinaisons de paramètres de longueur de ligne rapide et lente pour trouver le paramètre optimal pour différents cycles.

  2. Pour tester différents paramètres de ligne de signal, la ligne de signal Smoother peut filtrer plus de bruit.

  3. Tester la différence entre les filtres de croisement des lignes de signal ouvertes et fermées pour trouver l’équilibre optimal.

  4. Le taux de stop-loss optimal est défini en fonction de l’état de retesting.

  5. Essayez de faire plus ou moins pour voir si vous pouvez maximiser l’effet de la stratégie.

VII. Conclusion

La stratégie MACD d’optimisation bidirectionnelle permet d’optimiser la direction de la participation en configurant séparément les paramètres d’optimisation et de dépréciation. Un mécanisme de filtrage des signaux est ajouté pour éviter les signaux erronés.

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=5
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Gentleman-Goat & TradingTools.Software/Optimizer
strategy(title="MACD Short/Long Strategy for TradingView Input Optimizer", shorttitle="MACD Short/Long TVIO", initial_capital=1000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)

// Get Inputs Long
allow_long                  = input.bool(title="Allow Long", defval=true, group="inputs long")
fast_length_long            = input.int(title="Fast Length Long", defval=13, group="inputs long")
slow_length_long            = input.int(title="Slow Length Long", defval=19, group="inputs long")
src_long                    = input.source(title="Source Long", defval=close, group="inputs long")
signal_length_long          = input.int(title="Signal Smoothing Long", minval = 1, maxval = 50, defval = 9, group="inputs long")
sma_source_long             = input.string(title="Oscillator MA Type Long", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"], group="inputs long")
sma_signal_long             = input.string(title="Signal Line MA Type Long", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"], group="inputs long")
cross_point_long            = input.int(title="Cross Point Long", defval=0, group="inputs long")
cross_delay_macd_long       = input.int(title="MacD Cross Delay Long", defval=0, group="inputs long")
signal_must_cross_long      = input.bool(title="Signal Must Also Cross Long", defval=false, group="inputs long")
cross_delay_signal_long     = input.int(title="Signal Cross Delay Long", defval=0, group="inputs long")

//Get Inputs Short
allow_short                 = input.bool(title="Allow Short", defval=true, group="inputs short")
fast_length_short           = input.int(title="Fast Length Short", defval=11, group="inputs short")
slow_length_short           = input.int(title="Slow Length Short", defval=20, group="inputs short")
src_short                   = input.source(title="Source Short", defval=close, group="inputs short")
signal_length_short         = input.int(title="Signal Smoothing Short", minval = 1, maxval = 50, defval = 9, group="inputs short")
sma_source_short            = input.string(title="Oscillator MA Type Short", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"], group="inputs short")
sma_signal_short            = input.string(title="Signal Line MA Type Short", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"], group="inputs short")
cross_point_short           = input.int(title="Cross Point Short", defval=0, group="inputs short")
cross_delay_macd_short      = input.int(title="MacD Cross Delay Short", defval=1, group="inputs short")
signal_must_cross_short     = input.bool(title="Signal Must Also Cross Short", defval=false, group="inputs short")
cross_delay_signal_short    = input.int(title="Signal Cross Delay Short", defval=0, group="inputs short")

use_stop_loss_long          = input.bool(defval=false,title="Use Stop Loss Long", group="Stop/Profit Long")
stop_loss_long_percentage   = input.float(defval=1,title="Stop Loss % Long",minval=0.0,step=0.1, group="Stop/Profit Long") * .01
use_take_profit_long        = input.bool(defval=false,title="Use Take Profit Long", group="Stop/Profit Long")
take_profit_long_percentage = input.float(defval=1,title="Take Profit % Long",minval=0.0,step=0.1, group="Stop/Profit Long") * .01
use_stop_loss_short         = input.bool(defval=true,title="Use Stop Loss Short", group="Stop/Profit Short")
stop_loss_short_percentage  = input.float(defval=21,title="Stop Loss % Short",minval=0.0,step=0.1, group="Stop/Profit Short") * .01
use_take_profit_short       = input.bool(defval=true,title="Use Take Profit Short", group="Stop/Profit Short")
take_profit_short_percentage= input.float(defval=20,title="Take Profit % Short",minval=0.0,step=0.1, group="Stop/Profit Short") * .01
//------------------------------------------------------------------------------

// Plot colors Long
col_macd_long        = input.color(#2962FF, "MACD Line Long", group="Color Settings", inline="MACD")
col_signal_long      = input.color(#FF6D00, "Signal Line Long", group="Color Settings", inline="Signal")
col_grow_above_long  = input.color(#26A69A, "Grow Above Long", group="Histogram Color Settings", inline="Above Long")
col_fall_above_long  = input.color(#B2DFDB, "Fall Above Long", group="Histogram Color Settings", inline="Above Long")
col_grow_below_long  = input.color(#FFCDD2, "Grow Below Long", group="Histogram Color Settings", inline="Below Long")
col_fall_below_long  = input.color(#FF5252, "Fall Below Long", group="Histogram Color Settings", inline="Below Long")

// Plot colors Short
col_macd_short        = input.color(#B03DFF, "MACD Line Short", group="Color Settings", inline="MACD")
col_signal_short      = input.color(#00FFE8, "Signal Line Short", group="Color Settings", inline="Signal")
col_grow_above_short  = input.color(#D95965, "Grow Above Short", group="Histogram Color Settings", inline="Above Short")
col_fall_above_short  = input.color(#4D2024, "Fall Above Short", group="Histogram Color Settings", inline="Above Short")
col_grow_below_short  = input.color(#00322D, "Grow Below Short", group="Histogram Color Settings", inline="Below Short")
col_fall_below_short  = input.color(#00ADAD, "Fall Below Short", group="Histogram Color Settings", inline="Below Short")

// Calculate Long
fast_ma_long = sma_source_long == "SMA" ? ta.sma(src_long, fast_length_long) : ta.ema(src_long, fast_length_long)
slow_ma_long = sma_source_long == "SMA" ? ta.sma(src_long, slow_length_long) : ta.ema(src_long, slow_length_long)
macd_long    = fast_ma_long - slow_ma_long
signal_long  = sma_signal_long == "SMA" ? ta.sma(macd_long, signal_length_long) : ta.ema(macd_long, signal_length_long)
hist_long    = macd_long - signal_long

// Calculate Short
fast_ma_short = sma_source_short == "SMA" ? ta.sma(src_short, fast_length_short) : ta.ema(src_short, fast_length_short)
slow_ma_short = sma_source_short == "SMA" ? ta.sma(src_short, slow_length_short) : ta.ema(src_short, slow_length_short)
macd_short    = fast_ma_short - slow_ma_short
signal_short  = sma_signal_short == "SMA" ? ta.sma(macd_short, signal_length_short) : ta.ema(macd_short, signal_length_short)
hist_short    = macd_short - signal_short

//Plot Long
plot(hist_long, title="Histogram Long", style=plot.style_columns, color=(hist_long>=0 ? (hist_long[1] < hist_long ? col_grow_above_long : col_fall_above_long) : (hist_long[1] < hist_long ? col_grow_below_long : col_fall_below_long)))
plot(macd_long, title="MACD Long", color=col_macd_long)
plot(signal_long, title="Signal Long", color=col_signal_long)

//Plot Short
plot(hist_short, title="Histogram Short", style=plot.style_columns, color=(hist_short>=0 ? (hist_short[1] < hist_short ? col_grow_above_short : col_fall_above_short) : (hist_short[1] < hist_short ? col_grow_below_short : col_fall_below_short)))
plot(macd_short, title="MACD Short", color=col_macd_short)
plot(signal_short, title="Signal Short", color=col_signal_short)

var detectedLongCrossOver = false
var detectedShortCrossUnder = false

if(ta.crossunder(macd_short,cross_point_short))
    detectedShortCrossUnder := true
if(ta.crossover(macd_short,cross_point_short))
    detectedShortCrossUnder := false
                
if(ta.crossover(macd_long,cross_point_long))
    detectedLongCrossOver := true
if(ta.crossunder(macd_long,cross_point_long))
    detectedLongCrossOver := false

crossover_signal_long = ta.crossover(signal_long,cross_point_long)
crossunder_signal_long = ta.crossunder(signal_long,cross_point_long)

crossunder_signal_short = ta.crossunder(signal_short,cross_point_short)
crossover_signal_short = ta.crossover(signal_short,cross_point_short)

crossover_macd_long = ta.crossover(macd_long,cross_point_long)
crossunder_macd_long = ta.crossunder(macd_long,cross_point_long)

crossunder_macd_short = ta.crossunder(macd_short,cross_point_short)
crossover_macd_short = ta.crossover(macd_short,cross_point_short)

inEntry = false
//Strategy Entries
if (strategy.equity > 0) //This is required for the input optimizer to work since it will fail if the strategy fails to succeed by not having enough equity.
    
    if (strategy.position_size <= 0 and allow_long==true and inEntry==false)
        if(signal_must_cross_long==true)
            longSignalCondition = detectedLongCrossOver==true and crossover_signal_long[cross_delay_signal_long]
            strategy.entry(id="long", direction=strategy.long, when=longSignalCondition)
            if(longSignalCondition)
                inEntry:=true
        else
            longMacDCondition = crossover_macd_long[cross_delay_macd_long]
            strategy.entry(id="long", direction=strategy.long, when=longMacDCondition)
            if(longMacDCondition)
                inEntry:=true
    if (strategy.position_size >= 0 and allow_short==true and inEntry==false)
        if(signal_must_cross_short==true)
            shortSignalCondition = detectedShortCrossUnder and crossunder_signal_short[cross_delay_signal_short]
            strategy.entry(id="short", direction=strategy.short, when=shortSignalCondition)
            if(shortSignalCondition)
                inEntry:=true
        else
            shortMacDCondition = crossunder_macd_short[cross_delay_macd_short]
            strategy.entry(id="short", direction=strategy.short, when=shortMacDCondition)
            if(shortMacDCondition)
                inEntry:=true
    if(strategy.position_size > 0 and allow_long==true and allow_short==false)
        if(signal_must_cross_long==true)
            strategy.close(id="long", when=detectedLongCrossOver==false and crossunder_signal_long)
        else
            strategy.close(id="long", when=crossunder_macd_long)
    if(strategy.position_size < 0 and allow_short==true and allow_long==false)
        if(signal_must_cross_short==true)
            strategy.close(id="short", when=detectedShortCrossUnder==false and crossover_signal_short)
        else
            strategy.close(id="short", when=crossover_macd_short)

stop_loss_value_long    = strategy.position_avg_price*(1 - stop_loss_long_percentage)
take_profit_value_long  = strategy.position_avg_price*(1 + take_profit_long_percentage)
stop_loss_value_short   = strategy.position_avg_price*(1 + stop_loss_short_percentage)
take_profit_value_short = strategy.position_avg_price*(1 - take_profit_short_percentage)

if(strategy.position_size>0) //Long positions only
    strategy.exit(id="TP/SL Long",from_entry="long", limit=use_take_profit_long ? take_profit_value_long : na, stop=use_stop_loss_long ? stop_loss_value_long : na)
if(strategy.position_size<0) //Short positions only
    strategy.exit(id="TP/SL Short",from_entry="short", limit=use_take_profit_short ? take_profit_value_short : na, stop=use_stop_loss_short ? stop_loss_value_short : na)