Stratégie de négociation des crypto-monnaies MACD

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-01-26 14:20:04 Je vous en prie.
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Résumé

Il s'agit d'une stratégie de trading de crypto MACD simple mais efficace spécialement conçue pour les marchés de crypto-monnaie et adaptée aux graphiques à plus long terme tels que 1 heure, 4 heures, 1 jour, etc. La stratégie utilise l'indicateur MACD pour déterminer la direction de la tendance du marché et les signaux de trading sont générés avec une moyenne mobile simple. Le plus grand avantage de cette stratégie est d'être simple, efficace et facile à comprendre et à mettre en œuvre, particulièrement adapté aux marchés de crypto-monnaie très volatils. Cependant, il existe également certains risques qui nécessitent une optimisation et une amélioration supplémentaires.

La logique de la stratégie

La stratégie utilise l'indicateur MACD pour décider de la tendance du marché et générer des signaux de trading. La stratégie MACD se compose de la ligne rapide, de la ligne lente et de l'histogramme MACD. La ligne rapide est la moyenne mobile à court terme et la ligne lente est la moyenne mobile à long terme. Lorsque la ligne rapide traverse au-dessus de la ligne lente, c'est un signal d'achat. Lorsque la ligne rapide traverse en dessous de la ligne lente, c'est un signal de vente. L'histogramme MACD est la différence entre la ligne rapide et la ligne lente.

Analyse des avantages

Les principaux avantages de cette stratégie simple mais efficace sont les suivants:

  1. l'utilisation du MACD pour déterminer l'orientation du marché, un indicateur technique mature et fiable permettant de juger avec précision de la tendance;

  2. Combiner une moyenne mobile simple pour le filtrage du signal, éviter les faux signaux et améliorer la précision;

  3. spécialement conçu pour les marchés cryptographiques très volatils où le MACD présente les meilleures performances;

  4. La logique est simple et claire, facile à comprendre et à mettre en œuvre, faible barrière à l'adoption;

  5. Peut fonctionner sur des délais plus longs pour réduire la fréquence des échanges et réduire les coûts des échanges.

Analyse des risques

Cependant, cette stratégie comporte également certains risques:

  1. L'utilisation d'une moyenne mobile simple pour le filtrage pourrait manquer le meilleur prix d'entrée dans certaines conditions de marché;

  2. L'absence de prise de profit ou d'arrêt des pertes pourrait entraîner une énorme perte commerciale unique;

  3. Les éventuels signaux de retard et les faux signaux pourraient entraîner des pertes inutiles;

  4. L'impact du calendrier et de la fréquence des transactions sur la rentabilité globale n'a pas été pris en considération.

Ces risques doivent être traités par une optimisation supplémentaire.

Directions d'optimisation

Compte tenu des risques susmentionnés, la stratégie peut être améliorée dans les directions suivantes:

  1. Tester différentes combinaisons de paramètres et d'indicateurs pour trouver le réglage optimal;

  2. Ajoutez la logique de stop loss et de prise de profit pour limiter la perte maximale d'une seule transaction;

  3. Optimiser la logique d'entrée avec une confirmation de signal plus stricte afin d'assurer des signaux de haute qualité;

  4. Considérez l'impact des différentes périodes et fréquences de négociation sur la rentabilité globale.

Grâce à des optimisations dans ces directions, la stabilité, la rentabilité et la viabilité de cette stratégie peuvent être grandement améliorées.

Résumé

En résumé, il s'agit d'une stratégie de trading MACD avec une énorme valeur pratique. C'est simple, efficace et facile à mettre en œuvre, parfait pour les personnes qui veulent commencer à trader rapidement.


/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © SoftKill21

//@version=4
strategy("MACD crypto strategy", overlay=true)

// 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=true)
//sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=false)

fast_length = 12
slow_length = 26
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = 9
sma_source = true
sma_signal = false

// 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



longcondition = hist > 0 
shortcondition = hist < 0 

//sl = input(0.5, title="SL")
//tp = input(0.1, title="tp")

strategy.entry("long",1,when=longcondition)
strategy.entry("short",0,when=shortcondition)

//strategy.exit("x_long", "long" ,loss = close * sl / syminfo.mintick, profit = close * tp / syminfo.mintick , alert_message = "closelong")
//strategy.entry("short",0, when= loss = close * sl / syminfo.mintick)

//strategy.exit("x_short", "short" , loss = close * sl / syminfo.mintick, profit  = close * tp / syminfo.mintick,alert_message = "closeshort")

// risk = input(2, type=input.float,title="Risk percentage of BALANCE")
// strategy.risk.max_intraday_loss(risk, strategy.percent_of_equity)

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