MACD-V と フィボナッチ 多期ダイナミック・テイク・プロフィート戦略
作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年4月26日 12:00:21タグ:マックドマックド-VATRエイママルチ
概要
この戦略は,複数のタイムフレームで取引決定を下すためにMACD-V (MACD with ATR volatility) とフィボナッチリトレースメントを使用する.異なるタイムフレームでMACD-Vとフィボナッチレベルを計算し,その後,現在の価格とフィボナッチレベルとMACD-Vの値との関係に基づいてポジションを開閉するか否かを決定する.この戦略は,リスクを制御しながら市場動向とリトレースメントを把握することを目的としています.
戦略の原則
- 異なる時間枠 (例えば,5分および30分) でMACD-V指標を計算する.MACD-Vは,異なる市場状況に適応するために標準MACDにATR波動性調整を導入する.
- 高い時間枠 (例えば30分) で,過去特定の期間の最高高値と最低低値 (例えば9期) を計算し,この範囲に基づいてフィボナッチリトレースメントレベルを計算します.
- 現在の閉店価格とフィボナッチレベル,MACD-Vの値と方向性の関係に基づいてポジションを開くかどうかを決定します.例えば,価格が38.2%のフィボナッチレベルに戻り,MACD-Vが -50から150の間下向きに動いている場合,ショートポジションを開きます.
- ポジションを開いた後,利益を保護しリスクを制御するためにトレーリングストップを使用します.トレーリングストップのポジションは,価格動きと戦略パラメータに基づいて動的に調整されます.
- 価格がトレイルストップまたは固定ストップ・ロスのレベルに達すると,ポジションを閉じる.
利点分析
- この戦略は,市場動向と変動をより包括的に理解できるように,複数のタイムフレームを分析しています.
- MACD-V インディケーターは価格変動を考慮し,トレンドとレンジング市場の両方で有効です.
- フィボナッチレベルは重要なサポートとレジスタンス領域を効果的に把握し,取引決定のための基準を提供します.
- トレーリングストップは,トレンドが継続する際に継続的な収益性を確保し,価格逆転時にタイミングでポジションを閉鎖し,リスクを制御します.
- 戦略の論理は明確で パラメータは調整可能で 適応性は強い
リスク分析
- この戦略は,さまざまな市場で頻繁に取引され,高取引コストにつながる可能性があります.
- 市場が誤ったブレイクや長引く振動を経験すると,技術指標を頼りに動向を判断すると判断が誤りになる可能性があります.
- 固定ストップロスのポジションは,極端な市場状況に及ばず,大きな損失を引き起こす可能性があります.
- パラメータの選択が正しくない場合,戦略の性能が低下する可能性があります.
オプティマイゼーションの方向性
- 傾向判断の正確性を向上させるために,より長い期間のMAsなどのより多くの時間枠と指標を導入する.
- ポジション管理を最適化する,例えば,ATRや価格範囲に基づいてポジションサイズを動的に調整する.
- 適応性を向上させるため,異なる市場条件に異なるパラメータの組み合わせを設定する.
- トレーリングストップに加えて トレーリングストップ損失を導入して 下行リスクをより良く制御する.
- バックテストしてパラメータを最適化して 最適なパラメータの組み合わせを見つけます
概要
この戦略は,トレンドとエントリータイミングを決定するために複数のタイムフレームにわたってMACD-Vとフィボナッチリトレースメントレベルを使用し,リスクと利益を動的に制御するためにトレリングストップを使用する. 戦略論理は明確で適応可能であるが,市場範囲で頻繁な取引および判断の誤差のリスクを経験する可能性がある. より多くの指標を導入し,ポジション管理とストップ損失論理を最適化し,パラメータを最適化することで,戦略の堅牢性と収益性がさらに向上することができる.
/*backtest
start: 2024-03-26 00:00:00
end: 2024-04-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © catikur
//@version=5
strategy("Advanced MACD-V and Fibonacci Strategy with EMA Trailing TP", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1000, margin_long=1./10*50, margin_short=1./10*50, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.05)
// Parametreler
fast_len = input.int(12, title="Fast Length", minval=1, group="MACD-V Settings")
slow_len = input.int(26, title="Slow Length", minval=1, group="MACD-V Settings")
signal_len = input.int(9, title="Signal Smoothing", minval=1, group="MACD-V Settings")
atr_len = input.int(26, title="ATR Length", minval=1, group="MACD-V Settings")
source = input.source(close, title="Source", group="MACD-V Settings")
//ema_length = input.int(20, title="EMA Length for Trailing TP", group="Trailing TP Settings")
trailing_profit = input.float(1000, title="Trailing Profit", minval=0.01, maxval=1000000, step=0.01, group="Trailing TP Settings")
trailing_offset = input.float(30000, title="Trailing Offset", minval=0.01, maxval=1000000, step=0.01, group="Trailing TP Settings")
trailing_factor = input.float(0.01, title="Trailing Factor", minval=0.01, maxval=1000000, step=0.01, group="Trailing TP Settings")
fix_loss = input.float(20000, title="Fix Loss", minval=0.01, maxval=1000000, step=0.01, group="Trailing TP Settings")
fib_lookback = input.int(9, title="Fibonacci Lookback Periods", minval=1, group="Fibonacci Settings")
macd_tf = input.timeframe("5", title="MACD Timeframe", group="Timeframe Settings")
fib_tf = input.timeframe("30", title="Fibonacci Timeframe", group="Timeframe Settings")
//ema_tf = input.timeframe("30", title="EMA Timeframe for Trailing TP", group="Timeframe Settings")
// MACD-V Hesaplama
atr = ta.atr(atr_len)
ema_slow = ta.ema(source, slow_len)
ema_fast = ta.ema(source, fast_len)
atr_tf = request.security(syminfo.tickerid, macd_tf , atr)
ema_slow_tf = request.security(syminfo.tickerid, macd_tf , ema_slow)
ema_fast_tf = request.security(syminfo.tickerid, macd_tf , ema_fast)
macd = ( ema_fast_tf - ema_slow_tf ) / atr_tf * 100
signal = ta.ema(macd, signal_len)
hist = macd - signal
hist_prev = hist[1]
// log.info("MACD {0} ", macd)
// log.info("Signal {0} ", signal)
// log.info("Histogram {0} ", hist)
// log.info("Previous Histogram {0} ", hist_prev)
// EMA for Trailing TP
//ema_trailing_tf = ta.ema(close, ema_length)
//ema_trailing = request.security(syminfo.tickerid, ema_tf, ema_trailing_tf)
//log.info("EMA Trailing {0} ", ema_trailing)
// Fibonacci Seviyeleri
high_val_tf = ta.highest(high, fib_lookback)
low_val_tf = ta.lowest(low, fib_lookback)
h1 = request.security(syminfo.tickerid, fib_tf, high_val_tf)
l1 = request.security(syminfo.tickerid, fib_tf, low_val_tf)
fark = h1 - l1
//Low ile fark
hl236 = l1 + fark * 0.236
hl382 = l1 + fark * 0.382
hl500 = l1 + fark * 0.5
hl618 = l1 + fark * 0.618
hl786 = l1 + fark * 0.786
//High ile fark
lh236 = h1 - fark * 0.236
lh382 = h1 - fark * 0.382
lh500 = h1 - fark * 0.5
lh618 = h1 - fark * 0.618
lh786 = h1 - fark * 0.786
hbars_tf = -ta.highestbars(high, fib_lookback)
lbars_tf = -ta.lowestbars(low, fib_lookback)
hbars = request.security(syminfo.tickerid, fib_tf , hbars_tf)
lbars = request.security(syminfo.tickerid, fib_tf , lbars_tf)
fib_236 = hbars > lbars ? hl236 : lh236
fib_382 = hbars > lbars ? hl382 : lh382
fib_500 = hbars > lbars ? hl500 : lh500
fib_618 = hbars > lbars ? hl618 : lh618
fib_786 = hbars > lbars ? hl786 : lh786
// log.info("Fibo 382 {0} ", fib_382)
// log.info("Fibo 618 {0} ", fib_618)
// Keep track of the strategy's highest and lowest net profit
var highestNetProfit = 0.0
var lowestNetProfit = 0.0
var bool sell_retracing = false
var bool sell_reversing = false
var bool buy_rebound = false
var bool buy_rallying = false
// Satış Koşulları
sell_retracing := (signal > -20) and (macd > -50 and macd < 150) and (macd < signal) and (hist < hist_prev) and (close < fib_382)
sell_reversing := (macd > -150 and macd < -50) and (macd < signal) and (hist < hist_prev) and (close < fib_618)
// log.info("Retracing var mi: {0} ", sell_retracing)
// log.info("Reversing var mi: {0} ", sell_reversing)
// Alım Koşulları
buy_rebound := (signal < 20) and (macd > -150 and macd < 50) and (macd > signal) and (hist > hist_prev) and ((fib_618 < close) or ((fib_618 > close ) and (close > fib_382)))
buy_rallying := (macd > 50 and macd < 150) and (macd > signal) and (hist > hist_prev) and (close > fib_618)
// log.info("Rallying var mi: {0} ", buy_rallying)
// log.info("Rebound var mi: {0} ", buy_rebound)
// Emirleri Yerleştirme
if (sell_retracing == true and strategy.opentrades == 0 )
strategy.entry("sell_retracing", strategy.short)
if (sell_reversing == true and strategy.opentrades == 0 )
strategy.entry("sell_reversing", strategy.short)
if (buy_rebound == true and strategy.opentrades == 0 )
strategy.entry("buy_rebound", strategy.long)
if (buy_rallying == true and strategy.opentrades == 0 )
strategy.entry("buy_rallying", strategy.long)
// log.info("open order: {0} ", strategy.opentrades )
highestNetProfit := math.max(highestNetProfit, strategy.netprofit)
lowestNetProfit := math.min(lowestNetProfit, strategy.netprofit)
// Plot the net profit, as well as its highest and lowest value
//plot(strategy.netprofit, style=plot.style_area, title="Net profit",
// color=strategy.netprofit > 0 ? color.green : color.red)
//plot(highestNetProfit, color=color.green, title="Highest net profit")
//plot(lowestNetProfit, color=color.red, title="Lowest net profit")
// Trailing Take Profit
//long_trailing_stop = ema_trailing * trailing_factor
//short_trailing_stop = ema_trailing / trailing_factor
//log.info("long trailing stop {0} ", long_trailing_stop)
//log.info("short trailing stop {0} ", short_trailing_stop)
//log.info("avg price {0} ", strategy.position_avg_price)
//trail_price1 = strategy.position_avg_price * (1 + trailing_factor)
//trail_price2 = strategy.position_avg_price * (1 - trailing_factor)
// log.info("position_size {0} ", strategy.position_size)
// Trailing Take Profit
var float long_trailing_stop = 0.0
var float short_trailing_stop = 0.0
//if (strategy.position_size > 0)
// long_trailing_stop := math.max(long_trailing_stop, close * (1 + trailing_factor)) // Yeni bir maksimum değer belirlendiğinde güncelle
//if (strategy.position_size < 0)
// short_trailing_stop := math.min(short_trailing_stop, close * (1 - trailing_factor)) // Yeni bir minimum değer belirlendiğinde güncelle
//log.info("long trailing {0} ", long_trailing_stop)
// log.info("trailing factor{0} ", trailing_factor)
//log.info("short trailing {0} ", short_trailing_stop)
if (strategy.position_size != 0 )
strategy.exit("Exit Long", from_entry="buy_rebound", trail_points = trailing_profit, trail_offset = trailing_offset, loss = fix_loss)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="buy_rallying", trail_points = trailing_profit, trail_offset = trailing_offset, loss = fix_loss)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="sell_retracing", trail_points = trailing_profit, trail_offset = trailing_offset, loss = fix_loss)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="sell_reversing", trail_points = trailing_profit, trail_offset = trailing_offset, loss = fix_loss)
関連性
- 上方ウィック・ブイッシュ・キャンドル・ブレークアウト戦略なし
- エリオット波理論 4-9 インパルス波自動検出 取引戦略
- H1 トレンドバイアス + M15 MACD シグナル + M5 急速波動ギャップ戦略
- AlphaTradingBotの取引戦略
- 戦略をフォローする多指標の傾向
- MACDバレー検出器戦略
- ダイナミックリスク管理戦略を踏まえた多指標の動向
- RSI/MACD/ATRとの強化されたEMAクロスオーバー戦略
- トレンドをフォローする変数位置グリッド戦略
- マックド・インパルスと二重移動平均クロスオーバーに基づいた多期トレンド追跡戦略
もっと
- RSIと二重EMAのクロスオーバー・シグナル量的な戦略
- エリオット波理論 4-9 インパルス波自動検出 取引戦略
- ストーカスティック・オシレーターとストップ・ロストとストーカスティック・フィルター付きの移動平均クロスオーバー戦略
- 日中の可拡大波動性取引戦略
- KRK aDa ストーカスティック AI 強化の遅い平均逆転戦略
- Pivot Point と Slope をベースにしたリアルタイムトレンドライン取引
- EMA23/EMA50 ダブル移動平均のクロスオーバー量的な取引戦略
- トレンドキャプチャ戦略と水平線突破
- 移動平均のクロスオーバーと多重得益戦略
- MACD ゴールデンクロスとデスクロス戦略
- トレンドキャッチャー戦略
- 移動平均値とボリンジャー帯に基づいた定量的な取引戦略
- ボリンジャー・バンドのブレイクアウト戦略
- 2つのタイムフレームモメント戦略
- MACD BB ブレイクストラテジー
- Wavetrend 大幅のリバウンド・グリッド・トレード戦略
- MACDクロスオーバー戦略
- ATRベースのリスク管理による最適化されたMACDトレンドフォロー戦略
- ZeroLag MACD ロングショート戦略
- BBSR エクストリーム戦略