ChaoZhang
개요
MACD 지표 밑바닥 반전 경고 전략은 MACD 지표의 빠른 느린 선을 분석하여 현재 가격이 역사적인 최고점이나 최저점에 있는지, 반전이 임박하는지 판단하여 시장 가격 움직임을 신속하게 판단합니다.
전략 원칙
이 전략은 MACD 표준 지표의 출력에서 빠른 선과 느린 선에 해당하는 데이터를 필터링하고 필터링하여 가격이 반전하기 전의 비판 영역에 들어갔는지 판단하여 구매 또는 판매 신호를 발송합니다.
구체적으로, 전략은 MACD의 빠른 선과 느린 선의 골드 포크와 데드 포크를 계산하여 가격이 상승 추세의 하위 지역 또는 하위 추세의 상위 지역으로 진입하는 것을 판단합니다. 금 포크의 경우, 클로즈 가격이 이전 바의 클로즈 가격보다 높고, 디피드는 이전 바의 디피드 값보다 높으면, 하위 지역으로 진입하는 것으로 판단되며, 하위 반전 경고 신호를 냅니다.
우위 분석
- MACD 지표를 사용하여 큰 시장의 움직임을 정확하게 판단하십시오.
- 아래와 위의 역전 경보로 역전 기회를 잡을 수 있습니다.
- 빠른 속도와 느린 속도 관계를 결합하여 과잉 판단과 잘못된 정보를 피하십시오.
- 알람을 추가하여 시장 변화를 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.
위험 분석
- MACD 지표 자체는 지연되어 정확한 전환점을 결정할 수 없습니다.
- 다른 거래 종류와 시간 주기에 적합한 매개 변수를 적절히 조정해야 합니다.
- 이 사건의 전후의 전개와 전향에 대해서는 명확히 알 수 없습니다.
- 거래량 변화에 대한 판단의 역전성에도 주의를 기울여야 합니다.
해결책:
- K선 형태, 거래량 변화 등의 다른 지표와 함께 판단
- 다른 거래 종류와 시간 주기에 맞게 변수를 조정합니다.
- 적당히 상쇄하고 위험을 통제하는 방법
최적화 방향
- MACD 지표 매개 변수를 최적화하여 바닥과 윗부분을 더 잘 판단합니다.
- 손실을 막기 위한 논리
- 거래량 변화와 결합된 역전 신뢰성 판단
- 기계학습 모델의 역전률을 높이는 것
요약하다
MACD 지표의 하위 반전 경고 전략은 MACD 빠른 느린 라인 교차 상황을 분석하여 가격이 반전의 중요한 영역에 진입했는지 판단하여 하위와 상부를 효과적으로 발견하여 거래 의사 결정에 지침을 제공합니다. 그러나 MACD 자체는 판단이 지연되어 정확한 반전 포인트와 반전력을 결정할 수 없습니다. 따라서, 적절한 변수를 조정하고 다른 지표와 결합하여 사용해야 합니다. 이 전략의 효용을 발휘하기 위해 위험을 제어합니다. 머신 학습과 같은 기술을 도입하여 판단 정확도를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-11-06 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
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/
// © blackcat1402
//@version=5
strategy("[blackcat] L2 Reversal Labels Strategy", overlay=true, max_bars_back=5000, max_labels_count=500)
[diff, dea, macd] = ta.macd(close,12, 26, 9)
a1 = ta.barssince(ta.crossover(diff,dea)[1])
a2 = ta.barssince(ta.crossunder(diff,dea)[1])
bottom_zone = (close[a1+1]>close) and (diff>diff[a1+1]) and ta.crossover(diff,dea)
top_zone = (close[a2+1]<close) and (diff[a2+1]>diff) and ta.crossunder(diff,dea)
// Plot labels
l0 = top_zone ? label.new(bar_index, high * 1.0, 'Near Top', color=color.new(color.red, 50), textcolor=color.white, style=label.style_label_down, yloc=yloc.price, size=size.small) : bottom_zone ? label.new(bar_index, low * 1.0, 'Near Bottom', color=color.new(color.green, 50), textcolor=color.white, style=label.style_label_up, yloc=yloc.price, size=size.small) : na
if bottom_zone
longmsg = 'Bottom Reversal Soon!'
alert(message=longmsg, freq=alert.freq_once_per_bar_close)
else if top_zone
shortmsg = 'Top Reversal Soon!'
alert(message=shortmsg, freq=alert.freq_once_per_bar_close)
longCondition = bottom_zone
if (longCondition)
strategy.entry("long", strategy.long)
shortCondition = top_zone
if (shortCondition)
strategy.entry("short", strategy.short)