Estratégia de acompanhamento da tendência cruzada da MACD EMA

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-18 15:17:36
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Resumo

Esta estratégia determina a direção da tendência, calculando o cruzamento entre o indicador MACD e sua média móvel da linha de sinal, e julga a força da tendência atual com o indicador EMA para rastrear a tendência.

Estratégia lógica

O núcleo desta estratégia é determinar a direção da tendência e o tempo de entrada com base no indicador MACD. O cruzamento entre a linha MACD e a linha de sinal indica uma reversão na tendência do preço. Portanto, as posições longas e curtas são determinadas de acordo com a direção de ruptura. Especificamente, quando o preço de fechamento está acima da linha EMA e a linha MACD atravessa a linha de sinal de baixo, vá longo; quando o preço de fechamento está abaixo da linha EMA e a linha MACD atravessa a linha de sinal de cima, vá curto.

A linha EMA serve para ajudar a julgar a tendência. Se o preço estiver acima da linha EMA, ele indica uma tendência ascendente. Neste momento, um avanço do MACD abaixo provavelmente formará um sinal de cruz de ouro. Se o preço estiver abaixo da linha EMA, ele indica uma tendência descendente. Neste momento, um avanço acima do MACD provavelmente formará um sinal de cruz de morte. O comprimento da EMA também determina o grau de tendência do julgamento de médio a longo prazo.

Desta forma, podemos entrar no mercado em tempo útil quando o preço começa a reverter para formar uma nova tendência, alcançando um efeito de rastreamento da tendência.

Análise das vantagens

Esta estratégia combina duas condições de julgamento, tendo em conta tanto a direcção da tendência dos preços como a utilização de indicadores para determinar o momento de entrada específico, evitando o risco de falsas rupturas, e aumenta a fiabilidade da estratégia.

A aplicação da linha EMA também permite à estratégia filtrar os efeitos das flutuações de curto prazo e bloquear em certa medida as tendências de médio e longo prazo.

Além disso, a estratégia estabelece condições tanto para o longo como para o curto prazo, que podem ser aplicadas aos mercados de touros e ursos, aumentando assim a adaptabilidade da estratégia.

Análise de riscos

O principal risco desta estratégia é que o próprio indicador MACD tem uma alta probabilidade de julgar erroneamente os sinais de Fakeout.

Além disso, a estratégia adota um fator de lucro para definir condições de stop loss e take profit, o que envolve alguma subjetividade.

Por último, a estratégia simplesmente fixa o tamanho da posição em 100% do capital próprio da conta, sem considerar a questão da gestão de fundos, que também apresenta alguns riscos na negociação em tempo real.

Orientações de otimização

As principais direcções de otimização desta estratégia incluem:

  1. Aumentar outros indicadores para julgamento para formar combinações de múltiplos indicadores para evitar ainda mais a probabilidade de o MACD gerar sinais errados.

  2. O comprimento da linha EMA pode ser otimizado por vários parâmetros para encontrar os parâmetros ideais para julgar a direção da tendência.

  3. Os parâmetros MACD podem também ser otimizados para encontrar os valores mais precisos para determinar o tempo de reversão.

  4. Adicionar um módulo de gestão de capital. Por exemplo, o fator de lucro pode ser usado como uma entrada dinâmica, e paradas de deslizamento também pode ser definido.

  5. Teste os efeitos sobre diferentes tipos de contratos, como criptomoedas, futuros de índices, etc., para encontrar a variedade de negociação mais adequada.

Conclusão

Em geral, esta estratégia de rastreamento de tendências MACD EMA Crossover é relativamente simples e prática. Ela garante a confiabilidade do sinal através de condições de indicador duplo e bloqueia os lucros através de métodos razoáveis de stop loss e take profit. O principal espaço de otimização está na seleção de parâmetros, combinações de indicadores, gerenciamento de capital, etc. Com otimização e testes adicionais, acredita-se que esta estratégia pode se tornar uma das estratégias de rastreamento de tendências mais eficientes.


/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

strategy(title="MACD EMA Strategy", shorttitle="MACD EMA STRAT", overlay = true, pyramiding = 0, max_bars_back=3000, calc_on_order_fills = false, commission_type =  strategy.commission.percent, commission_value = 0, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, initial_capital=5000, currency=currency.USD)

// Time Range
FromMonth=input(defval=1,title="FromMonth",minval=1,maxval=12)
FromDay=input(defval=1,title="FromDay",minval=1,maxval=31)
FromYear=input(defval=2020,title="FromYear",minval=2016)
ToMonth=input(defval=1,title="ToMonth",minval=1,maxval=12)
ToDay=input(defval=1,title="ToDay",minval=1,maxval=31)
ToYear=input(defval=9999,title="ToYear",minval=2017)
start=timestamp(FromYear,FromMonth,FromDay,00,00)
finish=timestamp(ToYear,ToMonth,ToDay,23,59)
window()=>true

// STEP 2:
// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = true

//EMA
emasrc = close
res = input(title="EMA Timeframe", type=input.resolution, defval="15")
len1 = input(title="EMA Length", type=input.integer, defval=206)
col1 = color.yellow
// Calculate EMA
ema1 = ema(emasrc, len1)
emaSmooth = security(syminfo.tickerid, res, ema1, barmerge.gaps_on, barmerge.lookahead_off)
// Draw EMA
plot(emaSmooth, title="EMA", linewidth=1, color=col1)

//MACD
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=15)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=24)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA (Oscillator)", type=input.bool, defval=true)
sma_signal = input(title="Simple MA (Signal Line)", type=input.bool, defval=true)
zeroline = 0

// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )
//plot(macd, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
//plot(signal, title="Signal", color=col_signal, transp=0)
//plot(zeroline, title="Zero Line", color=color.black, transp=0)

///////////////////////////LONG////////////////////////////////////////////////////////////////////

enablelong = input(true, title="Enable long?")

//Long Signal
upcondition = close > emaSmooth and close[1] > emaSmooth[1]
macdunderhis = macd < zeroline
macdcrossup = crossover(macd, signal)

longcondition = upcondition and macdunderhis and macdcrossup

//strategy buy long
if (longcondition) and (afterStartDate) and strategy.opentrades < 1 and (enablelong == true)
    strategy.entry("long", strategy.long)

//////////////////////////////////////SHORT//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

enableshort = input(true, title="Enable short?")

//Short Signal
downcondition = close < emaSmooth and close[1] < emaSmooth[1]
macdoverhis = macd > zeroline
macdcrosunder = crossunder(macd, signal)

shortcondition = downcondition and macdoverhis and macdcrosunder

//strategy buy short
if (shortcondition) and (afterStartDate) and strategy.opentrades < 1 and (enableshort == true)
    strategy.entry("short", strategy.short)


//////////////////////////////////////EXIT CONDITION//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
bought = strategy.position_size[1] < strategy.position_size
sold = strategy.position_size[1] > strategy.position_size
barsbought = barssince(bought)
barssold = barssince(sold)
//////LOWEST LOW//////
//Lowest Low LONG
profitfactorlong = input(title="ProfitfactorLong", type=input.float, step=0.1, defval=1.9)
loLen = input(title="Lowest Low Lookback", type=input.integer,
  defval=46, minval=2)
stop_level_long = lowest(low, loLen)[1]

if strategy.position_size>0 
    profit_level_long = strategy.position_avg_price + ((strategy.position_avg_price - stop_level_long[barsbought])*profitfactorlong)
    strategy.exit(id="TP/ SL", stop=stop_level_long[barsbought], limit=profit_level_long)

//Lowest Low SHORT
profitfactorshort = input(title="ProfitfactorShort", type=input.float, step=0.1, defval=2.1)
highLen = input(title="highest high lookback", type=input.integer,
  defval=25, minval=2)
stop_level_short = highest(high, highLen)[1]

if strategy.position_size<0 
    profit_level_short = strategy.position_avg_price - ((stop_level_short[barssold] - strategy.position_avg_price)*profitfactorshort)
    strategy.exit(id="TP/ SL", stop=stop_level_short[barssold], limit=profit_level_short)
    
//PLOTT TP SL
plot(stop_level_long, title="SL Long", linewidth=1, color=color.red)
plot(stop_level_short, title="SL Short", linewidth=1, color=color.red)

Mais.