MACD モメンタムエンタングルメント DMI ブレークスルー短期裁定戦略
ChaoZhang
概要
この戦略は,熊市下でのショートラインの空売りに焦点を当てており,短期的な下落が始まっていることを確認する合力信号を提供する2つの強度指標を使用しています.
この戦略は,あなたが長期にわたって持てる予定のコインに適用され,特に優れたパフォーマンスを発揮し,自動取引ロボットを使用して取引を行う. それは,あなたが持てるコインの特定のパーセントを配分して取引する方法であなたの投資をカバーすることを可能にします.
一方,先物市場での取引では,基本資産を保有することなく,直接空白することができます.
戦略原則
この取引システムは,MACDの動態指標とDMIのトレンド指標を使用して,最適な販売タイミングを確認する.この2つの指標を組み合わせることで,上向きのトレンドで取引を避け,低波動市場に陥る可能性を減らすことができます.
MACDは,短期トレンドの方向性を識別できるトレンド追跡動力の指標である.この変種では,12サイクルを高速と26サイクルを遅い速度の長さのEMAとして使用し,信号の平度が9に設定されている.
DMIは価格のトレンド方向を指示し,以前の低点と高点を比較し,正向運動線 ((+DI) と負向運動線 ((-DI) の間に2つの線を描きます. 線を比較してどちらがより大きいかを説明することでトレンドを説明できます. 負向DMIが正向DMIよりも大きいとき,資産は継続的な下落傾向にある可能性が高く,その逆も同様です.
システムには,次の2つの条件が満たされれば,取引が開始されます.
MACDの直線は下落した.
負のDMIは正のDMIよりも大きい.
この戦略には固定ストップがあり,波動率のストップと組み合わせて,トレンドの強さに対応するためにストップを追跡する.資産に対する長期の自信に応じて,固定ストップをより保守的にまたは積極的に編集することができます.
次の条件を満たす場合,平準ポジション:
取引先の取引先の取引先の取引先の取引先の取引先の取引先の取引先の取引先の取引先の取引先の取引先
または
ストップ・ローポジション: 価格が波動率を突破するストップ・ロー.
総じて,この方法は中長期戦略に適用されます。この戦略の反転は2022年4月1日から2022年7月18日まで,熊市におけるその効果を証明するために開始されます。2022年初頭からのさらなる反転も良好なリターンをもたらしています。
45分周期のSOLUSDT,2時間周期のMATICUSDT,1時間周期のAVAUSDTなどの組み合わせで特に優れたパフォーマンスを示した.全体的に,反省は,ほとんどの組み合わせの45分/1時間周期で最も効果的であることを示した.
取引費用も考慮され,Binanceの基礎費用と0.1%の対称性があります.
優位分析
この戦略の利点は以下の通りです.
MACDとDMIの2つの指標の優位性を利用して,入入信号の精度を高め,偽突破を避ける.
固定ストップと波動率を追跡するストップ・ペーストの出場メカニズムは,高いストップを保証し,リスクを制御する.
熊市下落期には適用され,より高いショートラインの利回りが得られます.
長期債権の保有をカバーして,追加収入を得ることができます.また,直接空調契約をブレイクすることもできます.
反射は,特に1時間と45分周期で,高周波取引に適した優れた性能を示しています.
リスク分析
この戦略には以下のリスクもあります.
DMIとMACDは,トレンドの転換点で誤信号を生成する可能性が高い追跡指標であり,ストップ・ローに注意する必要があります.
固定ストップの設定が不適切である場合,ストップが小さすぎたり大きすぎたりすることがあります.異なる通貨の変動率に応じて調整することが推奨されています.
変動率追跡ストップは,急激な変動期に突破され,Combine With Additional Stop Lossが必要である.
追及期間の選択が不適切である場合,過度に楽観的な結果につながる可能性があります.より長い追及期を設け,また異なる市場段階をテストする必要があります.
実盤効果は取引費用,市場価格単一取引滑り点などの要因によって影響され,反測とは異なる.
最適化の方向
この戦略は,以下の点でさらに最適化できます.
機械学習の方法を使用して,MACDとDMIのパラメータを自動的に最適化して,異なる周期と通貨に対応します.
波動性に基づく動的ストップを追加し,市場の変動に応じてストップ幅を調整する.
他の指標の判断を加え,多要素モデルを形成し,フィルタリング効果を向上させる.例えばBVNおよびOBV指標.
マシン・ラーニング・モデルのトレンド判断を高め,MACDとDMIの信号を補助する.
取引の滑り場の影響を減らすために,市場価格の代わりに制限価格のシートを使用する.
異なる通貨のそれぞれをテストし,最適な周期パラメータの組み合わせを探します.
要約する
概要として,この短線熊市レバレッジ戦略は,MACDとDMIの強み組合せによって空白のタイミングを判断し,高い定量利益を達成した.それは,長線ポジションをカバーするために使用されるか,または,フューチャー・コントラクトを直接空白するために使用することができる.停止損失戦略とパラメータ調整を最適化することで,勝利率をさらに向上させることができる.この戦略は,熊市トレーダーの積極的な使用と最適化に値する.
/*backtest
start: 2023-10-13 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Inverse MACD + DMI Scalping with Volatility Stop (Shorting) (By Coinrule)",
overlay=true,
initial_capital=10000,
process_orders_on_close=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.1)
showDate = input(defval=true, title='Show Date Range')
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 4, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0
// DMI and MACD inputs and calculations
[pos_dm, neg_dm, avg_dm] = ta.dmi(14, 14)
[macd, macd_signal, macd_histogram] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
Take_profit = input(3) / 100
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + Take_profit)
length = input.int(20, 'Length', minval=2)
src = input(close, 'Source')
factor = input.float(2.0, 'vStop Multiplier', minval=0.25, step=0.25)
volStop(src, atrlen, atrfactor) =>
var max = src
var min = src
var uptrend = true
var stop = 0.0
atrM = nz(ta.atr(atrlen) * atrfactor, ta.tr)
max := math.max(max, src)
min := math.min(min, src)
stop := nz(uptrend ? math.max(stop, max - atrM) : math.min(stop, min + atrM), src)
uptrend := src - stop >= 0.0
if uptrend != nz(uptrend[1], true)
max := src
min := src
stop := uptrend ? max - atrM : min + atrM
stop
[stop, uptrend]
[vStop, uptrend] = volStop(src, length, factor)
closeShort = close > longTakeProfit or ta.crossunder(close, vStop)
//Entry
strategy.entry(id='short', direction=strategy.short, when=ta.crossover(macd_signal, macd) and pos_dm < neg_dm and timePeriod)
//Exit
strategy.close('short', when=closeShort and timePeriod)