Estratégia de negociação de criptomoedas baseada em MACD
ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia é baseada em uma média móvel agregada de diferença de preço (MACD) e um índice de força relativa (RSI) para julgar os pontos de venda e venda de criptomoedas. Ela fornece sinais para decisões de negociação, calculando o diferencial entre as médias móveis de curto e longo prazo, combinadas com o RSI para julgar a tendência do mercado e os casos de sobrevenda e sobrecompra.
Princípio da estratégia
Calculação da EMA de 12 dias e da EMA de 26 dias como médias móveis de curto e longo prazo, respectivamente
Calculação da diferença entre EMAs de curto e longo prazo, como um gráfico MACD
Calculando a EMA de 9 dias do MACD como linha de sinal
Calcule o RSI de 14 dias para determinar a tendência de sobrecompra e sobrevenda
Quando o MACD atravessa a linha de sinal e o RSI é maior que 81, mostra um sinal de compra
Quando o MACD atravessa a linha de sinal e o RSI é menor que 27, mostra um sinal de venda
Entradas e saídas com o módulo de estratégia embutido
Análise de vantagens
O indicador MACD pode identificar tendências e mudanças de tendência, o indicador RSI pode mostrar sobrecompra e sobrevenda, e a combinação pode melhorar a precisão do sinal de negociação
Os movimentos acima e abaixo do eixo zero do MACD representam a direção e a intensidade das mudanças nas tendências de curto e longo prazo, fornecendo uma base para determinar a direção do mercado
A região alta do RSI representa a possibilidade de superaquecimento e sobrecompra, enquanto a baixa representa a possibilidade de sobrevenda, fornecendo uma base para a busca de pontos de venda e compra
Os sinais de negociação são simples e claros, facilitando a execução de operações de acordo com as regras.
Parâmetros configuráveis para otimização e adaptação a diferentes cenários de mercado
Análise de Riscos
Os dados baseados no MACD e no RSI são vulneráveis a falhas e anomalias, podendo emitir sinais errados
Parâmetros fixos podem não se adaptar às mudanças do mercado e precisam ser otimizados
Os sinais de compra e venda podem estar atrasados e não permitir a compra e venda no ponto de viragem.
A posição com apenas dois vagos não pode ser aproveitada para lucrar com a crise.
Direção de otimização
Teste diferentes combinações de parâmetros para encontrar o melhor
Adição de condições de filtragem para evitar falsas brechas
Aumentar as estratégias de suspensão de perdas e reduzir os prejuízos das negociações unilaterais
Aumentar a gestão de posições, aumentar as posições durante a tendência e diminuir as posições durante a turbulência
Em combinação com outros indicadores, procura por pontos de venda mais precisos
Testes em diferentes variedades e períodos de tempo
Resumir
A estratégia utiliza as vantagens complementares dos dois indicadores MACD e RSI para identificar a direção da tendência e os pontos de venda e venda. A estabilidade e o fator de lucro da estratégia podem ser melhorados através da otimização dos parâmetros e do aumento das condições de filtragem. O ajuste apropriado do stop loss e da gestão de posições também ajuda a aumentar os níveis de lucro e reduzir o risco.
/*backtest
start: 2023-09-11 00:00:00
end: 2023-09-12 04:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// Revision: 5
// Author: @Hugo_Moriceau
//study("Thesis_EMLYON_Withdate-strategies-Daily_Crypto_Moriceau_indicator",overlay=true)
// Pyramide 10 order size 100, every tick
strategy("Daily_Crypto_Moriceau_indicator",overlay=true)
// === GENERAL INPUTS ===
fast = 12, slow = 26
fastMA = ema(close, fast)
slowMA = ema(close, slow)
macd = fastMA - slowMA
signal = sma(macd, 9)
rsi = rsi(close,14)
tradeInvert = input(defval = false, title = "Invert Trade Direction?")
// === LOGIC ===
// is fast ma above slow ma?
aboveBelow = fastMA >= slowMA ? true : false
// are we inverting our trade direction?
tradeDirection = tradeInvert ? aboveBelow ? false : true : aboveBelow ? true : false
// === Plot Setting ===
//plot(fastMA,color=red)
//plot(slowMA,color=blue)
//barcolor(color=iff(fastMA > slowMA, yellow, na))
//barcolor(color=iff(fastMA < slowMA, black, na))
barcolor(color=iff(macd > 0.12*close , fuchsia, na))
barcolor(color=iff(macd < -0.1*close , lime, na))
dataS= macd > 0.125 and rsi>81 and fastMA > slowMA
dataB= macd < -0.1 and rsi<27 and fastMA< slowMA
plotchar(dataB, char='B',color=black,size = size.tiny,location = location.belowbar,transp= 0)
plotchar(dataS, char='S',color=black,size = size.tiny,location = location.abovebar,transp= 0)
// === BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 01, title = "From Month", minval = 1)
FromDay = input(defval = 01, title = "From Day", minval = 1)
FromYear = input(defval = 2017, title = "From Year", minval = 2014)
ToMonth = input(defval = 2, title = "To Month", minval = 1)
ToDay = input(defval = 10, title = "To Day", minval = 1)
ToYear = input(defval = 2019, title = "To Year", minval = 2018)
// === STRATEGY RELATED INPUTS ===+
// the risk management inputs
inpTakeProfit = input(defval = 20000, title = "Take Profit", minval = 0)
inpStopLoss = input(defval = 1500, title = "Stop Loss", minval = 0)
inpTrailStop = input(defval = 100, title = "Trailing Stop Loss", minval = 0)
inpTrailOffset = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 0)
// === RISK MANAGEMENT VALUE PREP ===
// if an input is less than 1, assuming not wanted so we assign 'na' value to disable it.
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na
// === STRATEGY - LONG POSITION EXECUTION ===
enterLong() => not tradeDirection[1] and tradeDirection
exitLong() => tradeDirection[1] and not tradeDirection
strategy.entry(id = "Long", long = true, when = enterLong()) // use function or simple condition to decide when to get in
strategy.close(id = "Long", when = exitLong()) // ...and when to get out
// === STRATEGY - SHORT POSITION EXECUTION ===
enterShort() => tradeDirection[1] and not tradeDirection
exitShort() => not tradeDirection[1] and tradeDirection
strategy.entry(id = "Short", long = false, when = enterShort())
strategy.close(id = "Short", when = exitShort())
// === STRATEGY RISK MANAGEMENT EXECUTION ===
// finally, make use of all the earlier values we got prepped
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)