3 10 Estratégia de sinalização do perfil do oscilador

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-02-18 16:17:26
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Resumo

A estratégia de sinalização de perfil de oscilador 3 10 gera sinais de negociação calculando a diferença entre as médias móveis simples de 3 e 10 dias como o indicador MACD e combinando a análise de volume para determinar a força dos compradores e vendedores no mercado.

Princípio da estratégia

O indicador central desta estratégia é o MACD, que consiste em uma linha média móvel rápida e uma linha média móvel lenta. A linha rápida é uma média móvel simples de 3 dias e a linha lenta é uma média móvel simples de 10 dias. A diferença entre eles forma o histograma MACD. Quando a linha rápida cruza acima da linha lenta de baixo, representa o fortalecimento do poder de compra e gera um sinal de compra.

Além disso, a estratégia incorpora a análise da força relativa do volume de compra e venda com base na relação de tamanho entre o volume de compra e o volume de venda de cada candelabro. O método específico é: Volume de compra = Volume x (Close - Low) ÷ (High - Low); Volume de venda = Volume x (High - Close) ÷ (High - Low).

Ao combinar o indicador MACD e a análise de volume, a estratégia pode determinar efetivamente a relação entre oferta e demanda e a direção pendente no mercado. Ao mesmo tempo, a estratégia também verifica condições como se o preço está em uma área chave, se o MACD tem uma reversão efetiva e se a diferença entre o volume de compra e venda é grande o suficiente, de modo a filtrar algum ruído impulsivo e garantir uma entrada de alta probabilidade e alta eficiência.

Análise das vantagens

Usar o indicador MACD para julgar a direcção pendente do mercado
Análise da diferença de volume para determinar a força dos compradores e vendedores
O rastreamento de várias condições garante uma operação de alta probabilidade
Adotar uma estratégia de stop profit e stop loss para controlar os riscos

A maior vantagem desta estratégia é que incorpora totalmente o julgamento da relação de oferta e demanda do mercado. O histograma MACD pode determinar efetivamente o contraste entre o poder de compra e venda e a direção pendente no mercado; a análise da diferença de volume pode identificar claramente o poder dominante entre compradores e vendedores. Ao mesmo tempo, a estratégia estabelece várias condições para revisão para evitar perseguir aumentos e vencer quedas, garantindo uma probabilidade relativamente alta de lucro. Além disso, o mecanismo de stop profit e stop loss da estratégia também pode limitar perdas individuais.

Análise de riscos

Risco de falha do MACD: quando o mercado flutua ou se consolida num padrão plano, o MACD pode gerar falsos sinais.
Risco de falha do volume: pode haver manipulação do mercado para aumentar o volume de negociação, o que reduziria a precisão da análise do volume.
Dificuldade de otimização de parâmetros. A estratégia contém múltiplos parâmetros que são difíceis de otimizar, tornando-a inadequada para investidores com capacidades de ajuste de parâmetros relativamente fracas.

Os riscos acima mencionados podem ser evitados através de: determinação precisa da principal tendência do mercado para evitar o uso desta estratégia durante a flutuação do mercado; prestar atenção às informações do mercado para identificar volumes de negociação artificialmente inflados; ajustar os parâmetros cuidadosamente ou procurar aconselhamento de profissionais.

Orientações de otimização

A estratégia pode ser otimizada nos seguintes aspectos:

Usar indicadores como KD, Bollinger Bands, etc. para substituir ou auxiliar o MACD e melhorar a precisão do julgamento
Adicionar mecanismos de gestão de posição para ajuste de parâmetros dinâmicos
Otimizar os pontos de stop profit e stop loss para obter um lucro único mais elevado
Executar em vários prazos para melhorar a estabilidade

Em resumo, pode-se ver que há amplo espaço para a otimização desta estratégia. Os investidores podem fazer os ajustamentos e melhorias adequados de acordo com a sua própria situação e condições de mercado para alcançar uma melhor eficácia da estratégia.

Resumo

A estratégia 3 10 Oscillator Profile Flagging integra com sucesso as ideias de análise MACD, comparação de volume e verificação de filtragem multicondicional. Tem fortes capacidades na determinação de relações oferta-demanda e direções pendentes do mercado, enquanto controla os riscos através de mecanismos de stop profit e stop loss embutidos. A estratégia tem grande espaço de otimização e amplas perspectivas de aplicação que valem a pena uma consideração fundamental e pesquisa aprofundada para os investidores.

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

//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true)

signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.75)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.5)

fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)

buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
//plot(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume")
//plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low

getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
getBuyerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if buyVolume[i] > sellVolume[i]
            j += 1
    j

getSellerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if sellVolume[i] > buyVolume[i]
            j += 1
    j

getVolBias(lookBack) =>
    float b = 0
    float s = 0
    for i = 1 to lookBack
        b += buyVolume[i]
        s += sellVolume[i]
    b > s

getSignalBuyerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] > signalBiasValue
            j += 1
    j

getSignalSellerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getSignalNoBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getPriceRising(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] > close[i + 1]
            j += 1
    j


getPriceFalling(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] < close[i + 1] 
            j += 1
    j

getRangeNarrowing(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

getRangeBroadening(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0 and signalSlope[1] > 0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0

bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0 - macdBiasValue )

bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)

bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )

// 7.48 Profit 52.5% 
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack  and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
    strategy.entry("Short1", strategy.short, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
    strategy.entry("Long1", strategy.long, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

Mais.