3 10 Estratégia de marcação de contorno do oscilador
ChaoZhang
Visão geral
3 10 A estratégia de marcação do contorno do oscilador determina a força e a fraqueza do mercado de compra e venda, combinando a análise de volume de transação com o cálculo do diferencial entre a média móvel simples de 3 e 10 dias como indicador MACD, gerando assim um sinal de negociação. A estratégia combina simultaneamente as principais regiões de preços, as características de volume de transação e a inversão do indicador MACD para confirmar oportunidades de entrada e saída.
Princípio da estratégia
O indicador central da estratégia é o MACD, que é composto por uma média móvel rápida e uma média móvel lenta. A linha rápida é a média móvel simples de 3 dias e a linha lenta é a média móvel simples de 10 dias. O diferencial entre eles compõe a linha em forma de coluna do MACD.
Além disso, a estratégia combina o volume de compra e venda de cada linha K com a relação entre o volume de compra e venda, para determinar a força relativa da posição de compra e venda no mercado. O método específico é: volume de compra = volume de compra x (preço de fechamento - preço mais baixo) ÷ (preço mais alto - preço mais baixo); volume de venda = volume de compra x (preço mais alto - preço de compra) ÷ (preço mais alto - preço mais baixo).
Através de uma combinação de indicadores MACD e análise de volume de transação, a estratégia pode efetivamente julgar a relação de oferta e demanda do mercado e a direção da tendência pendente. Ao mesmo tempo, a estratégia também verifica se o preço está na região-chave, se o MACD está efetivamente invertido e se a diferença de volume de transação entre a compra e a venda é grande o suficiente para filtrar o ruído de algumas operações de impulso, garantindo alta probabilidade e alta eficiência de entrada.
Análise de vantagens
- Indicadores MACD para determinar a direção do mercado
- Análise de diferença de volume de transação para determinar a força do mercado de compra e venda
- Filtragem de condições múltiplas para garantir operações de alta probabilidade
- Adotar estratégias de stop-loss para controlar o risco
A maior vantagem da estratégia reside no julgamento da combinação da oferta e demanda do mercado. A linha MACD pode efetivamente determinar a contraposição de forças de compra e venda e a direção da dinâmica do mercado. A análise da diferença de volume de transação pode identificar claramente a força dominante da bolsa de compra e venda.
Análise de Riscos
- Risco de falha do MACD. O MACD pode produzir um falso sinal quando o mercado está em um momento de agitação ou de equilíbrio.
- Risco de falha de volume de transação. O mercado pode ter um aumento de volume de transação, o que reduz a precisão da análise de volume de transação.
- A estratégia inclui vários parâmetros e é difícil de otimizar, não sendo adequada para investidores com fraca capacidade de ajuste de parâmetros.
Os riscos acima mencionados podem ser evitados através dos seguintes métodos: julgar com precisão as principais tendências do mercado, evitando o uso da estratégia em discos de choque; prestar atenção ao lado da informação do mercado, identificando situações em que o volume de transações é manipulado; ajustar os parâmetros com cautela, com base nas recomendações de instituições especializadas.
Direção de otimização
A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:
- Utilização de indicadores como KD, Brin e outros para substituir ou complementar o MACD para melhorar a precisão de julgamento
- Adição de mecanismos de gerenciamento de posições para ajuste dinâmico de parâmetros de estratégia
- Optimizar o ponto de parada para obter maiores lucros individuais
- Funciona em múltiplos ciclos de tempo, aumentando a estabilidade
Em suma, é possível ver que a estratégia tem muito espaço para otimização, e os investidores podem fazer ajustes e melhorias apropriados de acordo com suas próprias circunstâncias e com o ambiente do mercado, para melhorar a eficácia da estratégia.
Resumir
3 10 estratégia de marcação de contorno do agitador combina com sucesso a análise MACD, comparação de volume de transação e verificação de filtragem de múltiplos termos. Ele tem uma forte capacidade de determinar a relação de oferta e demanda e a direção da dinâmica do mercado, além de controlar o risco com um mecanismo de parada e parada embutido. A estratégia de otimização é ampla e tem amplas perspectivas de aplicação, merecendo consideração e pesquisa aprofundada por parte dos 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)