シリレータープロフィール逆転戦略マルチタイムフレーム MACD ゼロクロシングベース

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2024-02-18 15:27:21
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概要

3 10.0 オシレータープロフィールリバース戦略は,異なる時間枠におけるMACD指標を計算することによって,潜在的な価格リバースを特定します.それは,より高い資本効率を追求するために,トレンドをフォローするストップ損失アプローチを採用します.

戦略の論理

この戦略は,3期と10期間のSMA移動平均を計算し,高速線と遅い線とMACD指標とシグナルラインを構成する.高速線とシグナルラインがゼロ線を上下と切ると,価格は臨界点に達し,逆転が起こりうることを示します.また,逆転信号の信頼性を特定するためにボリュームプレッシャー判断,RSIインデックスなども組み込みます.逆転信号が特定の信頼性要件を満たしたとき,ロングまたはショートになります.

具体的には,この戦略は,次の点から価格逆転を判断します.

MACDのゼロクロージングは価格が臨界点に達することを示します
ボリュームプレッシャーは上昇傾向か下落傾向を判断する
MACD傾斜変化のRSIインデックスは逆転信号の強さを決定します.
逆方向で高速線と信号線を交差させると逆方向信号が形成される

逆転信号の信頼性が高い場合,戦略は傾向を伴うストップロスを採用し,より高い利益を追求します.

利点分析

この戦略には以下の利点があります.

複数の指標により逆転信号がより信頼性がある
MACDのゼロクロージングは逆転点を正確に位置付けます
信頼性を向上させるためのRSIとボリューム判断
トレンドをフォローするストップ・ロスは資本効率を向上させる

リスク分析

リスクもあります:

誤ったMACDシグナルが発信され,罠にかかった可能性が高い
ストップ・ロスは,トレンドが変化する際に発生する可能性が高い.
パラメータの設定が正しくない場合,取引頻度とコストが増加する可能性があります.

リスクは以下によって軽減できます.

閉じ込められないように,より広いストップ損失を許可する.
取引頻度を下げるためにパラメータを最適化
主要なサポート/レジスタンスレベルに近いエントリーのみを検討する

オプティマイゼーションの方向性

戦略は以下によってさらに最適化できます.

逆信号の信頼性を助ける機械学習アルゴリズムを追加する
感情指数を追加して,雄牛/熊のメンタリティを決定する
入力精度を向上させるための主要なサポート/抵抗レベルを組み合わせる
資本効率の向上のためにストップロスを最適化
最適なパラメータの組み合わせをテストし,取引頻度を下げる

結論

マルチタイムフレームMACDゼロクロシング逆転戦略は,マルチインジケータ評価を通じてエントリータイミングを決定するために価格,ボリューム,変動指標を包括的に考慮する.十分な収益性に基づいて,タイムリーストップロスを設定する.逆転市場では良い収益を達成することができる.機械学習とキーレベルの統合のさらなる改善は,収益性を向上させながらリスクと取引頻度を低下させる.

/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("3 10.0 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10.0 Oscillator Profile Flagging", overlay=false)

signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10.0)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.8)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.75)

fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)

buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
plot(macd, color=color.blue, title="Total Volume")
plot(signal, color=color.orange, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low
rsi = ta.rsi(close, 14)
rsiSlope = rsi - rsi[1]

getRSISlopeChange(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 0 to lookBack
        if ( rsi[i] - rsi[ i + 1 ] ) > -5
            j += 1
    j

getBuyerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if buyVolume[i] > sellVolume[i]
            j += 1
    j

getSellerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if sellVolume[i] > buyVolume[i]
            j += 1
    j

getVolBias(lookBack) =>
    float b = 0.0
    float s = 0.0
    for i = 1 to lookBack
        b += buyVolume[i]
        s += sellVolume[i]
    b > s

getSignalBuyerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] > signalBiasValue
            j += 1
    j

getSignalSellerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < ( 0.0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getSignalNoBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0.0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getPriceRising(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] > close[i + 1]
            j += 1
    j


getPriceFalling(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] < close[i + 1] 
            j += 1
    j

getRangeNarrowing(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

getRangeBroadening(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0.0 and signalSlope[1] > 0.0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0.0 and macdSlope[1] > 0.0

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0.0 and signalSlope[1] < 0.0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0.0 and macdSlope[1] < 0.0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0.0 and macdSlope < 0.0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0.0 and macdSlope > 0.0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0.0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0.0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0.0

bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0.0 - macdBiasValue )

bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)

bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )

// 393.60 Profit 52.26% 15m
if ( hasBullInversion and rsiSlope > 1.5 and volume > 300000.0 )
    strategy.entry("15C1", strategy.long, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15C1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

// 356.10 Profit 51,45% 15m
if ( getVolBias(shortLookBack) == false and rsiSlope > 3.0 and signalSlope > 0)
    strategy.entry("15C2", strategy.long, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15C2", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

// 124 Profit 52% 15m
if ( rsiSlope < -11.25 and macdSlope < 0.0 and signalSlope < 0.0)
    strategy.entry("15P1", strategy.short, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15P1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

// 455.40 Profit 49% 15m
if ( math.abs(math.abs(macd) - math.abs(signal)) < .1 and buyVolume > sellVolume and hasBullInversion)
    strategy.entry("15P2", strategy.short, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15P2", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

もっと

2019 FMZ - すべての権利は保護されています.

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利点分析

リスク分析

オプティマイゼーションの方向性

結論

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