ChaoZhang
개요
이 전략은 MACD-V ((ATR의 변동성을 가진 MACD) 와 피보나치 리드어를 사용하여 여러 시간 프레임에서 거래 결정을 내립니다. 그것은 다른 시간 프레임의 MACD-V와 피보나치 수준을 계산하고, 현재 가격과 피보나치 레벨의 관계와 MACD-V의 값에 따라 포지션을 개시하고 포지션을 결정합니다. 이 전략은 시장의 추세와 리드어를 포착하는 동시에 위험을 제어하는 것을 목표로합니다.
전략 원칙
- 다른 시간 프레임 (예를 들어 5분과 30분) 을 계산하는 MACD-V 지표, MACD-V는 MACD를 기반으로 ATR의 변동률 조정을 도입하여 다른 시장 상태에 맞게 조정한다.
- 고급 시간 프레임 (예: 30분) 에서 지난 일정 주기 (예: 9주기) 의 최고 가격과 최저 가격을 계산하고, 이 간격을 기반으로 피포나치 리모컨 수준을 계산한다.
- 현재 종결 가격과 피보나치 레벨의 관계, MACD-V의 값과 변화의 방향에 따라 포지션 개시 조건이 충족되는지 판단하십시오. 예를 들어, 가격이 38.2%의 피보나치 레벨 근처로 회수되고 MACD-V가 50 ~ 150 사이로 아래로 이동할 때 포지션을 열십시오.
- 포지션을 개시한 후, 모바일 스톱을 사용하여 수익을 보호하고 위험을 제어하십시오. 모바일 스톱의 위치는 가격 운동과 전략 파라미트에 따라 동적으로 조정됩니다.
- 가격이 이동식 스톱로스 또는 고정식 스톱로스 수준에 도달하면 평점이다.
우위 분석
- 이 전략은 다중 시간 프레임 분석을 통해 시장의 추세와 변동에 대해 더 포괄적으로 파악할 수 있습니다.
- MACD-V 지표는 가격 변동성을 고려하여 추세와 흔들리는 시장에서 효과적으로 작동합니다.
- 피보나치 레벨은 가격의 핵심 지지 및 저항 영역을 잘 포착하여 거래 의사 결정에 대한 참고 자료를 제공합니다.
- 이동 스톱은 트렌드가 지속되는 동안 지속적으로 수익을 올릴 수 있으며, 가격 반전 시에는 적시에 포지션을 청산하여 위험을 통제할 수 있다.
- 전략 논리는 명확하고, 변수는 조정 가능하며, 적응력이 강하다.
위험 분석
- 전략: 불안정한 시장에서 거래가 자주 발생하여 거래 비용이 높을 수 있습니다.
- 기술 지표 판단 경향에 의존하여, 시장이 가짜 돌파구 또는 지속적인 흔들림이 있을 때, 잘못된 판단이 발생할 수 있다.
- 고정 스톱 포지션은 극단적 인 상황에 적절하게 대처하지 못할 수 있으며, 이로 인해 더 큰 손실이 발생할 수 있습니다.
- 잘못된 변수 선택으로 인해 전략이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
최적화 방향
- 트렌드 판단의 정확성을 높이기 위해 더 많은 시간 프레임과 더 긴 MA와 같은 지표를 도입하십시오.
- 포지션 관리를 최적화, 예를 들어 ATR 또는 가격 범위에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정한다.
- 다양한 시장 상황에 맞게 다양한 파라미터 조합을 설정하여 적응력을 높여줍니다.
- 모바일 스톱을 기반으로 모바일 스톱을 도입하여 하향 위험을 더 잘 제어합니다.
- 전략에 대한 피드백과 변수 최적화를 통해 최적의 변수 조합을 찾습니다.
요약하다
이 전략은 다중 시간 프레임의 MACD-V 및 피보나치 리커드 레벨을 통해 트렌드 및 포지션 개시 시기를 판단하고, 이동 스톱을 사용하여 위험과 수익을 동적으로 제어한다. 전략의 논리는 명확하고, 적응력이 강하지만, 불안정한 시장에서 자주 거래되고 잘못된 판단의 위험이 발생할 수 있다. 더 많은 지표를 도입하고, 포지션 관리 및 스톱 로직을 최적화하고, 변수 최적화를 수행함으로써 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다.
감사합니다.
이 전략에 사용된 MACD-v 지표는 알렉스 스피로글루 (Alex Spiroglou) 의 작품에 기인한다.MACD-v.
전략 소스 코드
/*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)