MACD-V dan Fibonacci Multi-Timeframe Dynamic Take Profit Strategi

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-04-26 12:00:21
Tag:MACDMACD-VATREMAMA

Ringkasan

Strategi ini menggunakan MACD-V (MACD dengan turun naik ATR) dan retracement Fibonacci untuk membuat keputusan perdagangan dalam pelbagai jangka masa. Ia mengira tahap MACD-V dan Fibonacci pada jangka masa yang berbeza, kemudian memutuskan sama ada untuk membuka atau menutup kedudukan berdasarkan hubungan harga semasa dengan tahap Fibonacci dan nilai MACD-V. Strategi ini bertujuan untuk menangkap trend pasaran dan retracement sambil mengawal risiko.

Prinsip Strategi

Mengira penunjuk MACD-V pada jangka masa yang berbeza (contohnya, 5 minit dan 30 minit).
Pada jangka masa yang lebih tinggi (contohnya, 30 minit), mengira tertinggi tertinggi dan terendah terendah dari tempoh tertentu yang lalu (contohnya, 9 tempoh), kemudian mengira tahap retracement Fibonacci berdasarkan julat ini.
Tentukan sama ada untuk membuka kedudukan berdasarkan hubungan antara harga penutupan semasa dan tahap Fibonacci, serta nilai dan arah MACD-V. Sebagai contoh, apabila harga kembali ke sekitar tahap Fibonacci 38.2% dan MACD-V bergerak ke bawah antara -50 dan 150, buka kedudukan pendek.
Selepas membuka kedudukan, gunakan penangguhan penghantaran untuk melindungi keuntungan dan mengawal risiko.
Jika harga mencapai paras stop atau stop loss tetap, tutup kedudukan.

Analisis Kelebihan

Strategi ini menggunakan analisis pelbagai jangka masa, memberikan pemahaman yang lebih komprehensif mengenai trend dan turun naik pasaran.
Penunjuk MACD-V mempertimbangkan turun naik harga, menjadikannya berkesan di kedua-dua pasaran trend dan julat.
Tahap Fibonacci dapat menangkap kawasan sokongan dan rintangan utama dengan berkesan, menyediakan rujukan untuk keputusan perdagangan.
Penghentian penghantaran membolehkan keuntungan berterusan semasa trend berterusan sambil menutup kedudukan tepat pada masanya semasa pembalikan harga, mengawal risiko.
Logik strategi jelas, parameter boleh disesuaikan, dan daya adaptasi kuat.

Analisis Risiko

Strategi ini mungkin mengalami perdagangan yang kerap di pasaran yang berbeza, yang membawa kepada kos transaksi yang tinggi.
Mengandalkan penunjuk teknikal untuk menilai trend boleh menyebabkan penilaian yang salah apabila pasaran mengalami pecah palsu atau goyangan yang berpanjangan.
Posisi stop loss tetap mungkin tidak bertindak balas tepat pada masanya terhadap keadaan pasaran yang melampau, yang membawa kepada kerugian yang ketara.
Pemilihan parameter yang tidak betul boleh mengakibatkan prestasi strategi yang buruk.

Arahan pengoptimuman

Memperkenalkan lebih banyak jangka masa dan penunjuk, seperti MA jangka panjang, untuk meningkatkan ketepatan penilaian trend.
Mengoptimumkan pengurusan kedudukan, seperti menyesuaikan saiz kedudukan secara dinamik berdasarkan ATR atau julat harga.
Tetapkan kombinasi parameter yang berbeza untuk keadaan pasaran yang berbeza untuk meningkatkan kesesuaian.
Sebagai tambahan kepada penangguhan penangguhan, memperkenalkan kerugian penangguhan penangguhan untuk mengawal risiko penurunan yang lebih baik.
Backtest dan mengoptimumkan parameter untuk mencari kombinasi parameter terbaik.

Ringkasan

Strategi ini menggunakan tahap retracement MACD-V dan Fibonacci merentasi pelbagai kerangka masa untuk menentukan trend dan masa kemasukan, dan menggunakan hentian yang mengikuti untuk mengawal risiko dan keuntungan secara dinamik. Logik strategi adalah jelas dan dapat disesuaikan, tetapi mungkin mengalami risiko perdagangan dan penilaian yang salah dalam pasaran yang berbeza. Dengan memperkenalkan lebih banyak penunjuk, mengoptimumkan pengurusan kedudukan dan logik kehilangan henti, dan mengoptimumkan parameter, kekuatan dan keuntungan strategi dapat ditingkatkan lagi.

/*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)

Berkaitan

Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi