ChaoZhang
Visão geral
A estratégia usa MACD-V (MACD com flutuação ATR) e Fibonacci retracções para tomar decisões de negociação em vários prazos. Ela calcula os níveis de MACD-V e Fibonacci em diferentes prazos e, em seguida, decide sobre a abertura de uma posição ou uma posição baseada na relação entre o preço atual e o nível de Fibonacci e o valor do MACD-V. A estratégia visa capturar tendências e retracções do mercado, enquanto controla o risco.
Princípio da estratégia
- O MACD-V é baseado no MACD e introduz um ajuste da taxa de flutuação do ATR para se adaptar a diferentes condições de mercado.
- Calcule os preços mais altos e mais baixos de um determinado período passado (por exemplo, 9 ciclos) em um período de tempo de nível superior (por exemplo, 30 minutos) e, com base nesse intervalo, calcule o nível de ressonância de Fibonacci.
- A correlação entre o preço de fechamento atual e os níveis de Fibonacci, bem como o valor e a direção da mudança do MACD-V, são usados para determinar se a condição de abertura de posição é atendida. Por exemplo, quando o preço retorna para cerca de 38,2% dos níveis de Fibonacci e o MACD-V move-se para baixo entre 50 e 150, a posição é aberta.
- Após a abertura da posição, o stop móvel é usado para proteger os lucros e controlar o risco. A posição do stop móvel é ajustada dinamicamente de acordo com o movimento do preço e os parâmetros da estratégia.
- Se o preço atingir um nível de stop loss móvel ou fixo, o mercado será fechado.
Análise de vantagens
- A estratégia usa análise de múltiplos quadros temporais para obter uma visão mais abrangente das tendências e oscilações do mercado.
- O MACD-V leva em consideração a volatilidade dos preços e funciona de forma eficaz em mercados de tendência e de turbulência.
- Os níveis de Fibonacci são capazes de capturar as principais áreas de suporte e resistência dos preços, fornecendo uma referência para decisões de negociação.
- O stop-loss móvel pode ser usado para manter o lucro enquanto a tendência se mantém, mas também para controlar o risco quando o preço se inverte.
- A lógica da estratégia é clara, os parâmetros são ajustáveis e são adaptáveis.
Análise de Riscos
- A estratégia pode gerar transações frequentes em mercados turbulentos, resultando em altos custos de transação.
- Dependendo da tendência de avaliação dos indicadores técnicos, pode ocorrer um erro de julgamento quando o mercado apresenta uma falsa ruptura ou uma oscilação contínua.
- As posições de stop loss fixas podem não ser capazes de responder a situações extremas em tempo hábil, resultando em maiores perdas.
- A escolha incorreta de parâmetros pode levar a um mau desempenho da estratégia.
Direção de otimização
- A introdução de mais marcos de tempo e indicadores, como os MA de períodos mais longos, para melhorar a precisão do julgamento de tendências.
- Optimizar o gerenciamento de posições, como ajustar o tamanho das posições de acordo com o ATR ou a variação de preços.
- Para diferentes condições de mercado, configure diferentes combinações de parâmetros, aumentando a adaptabilidade.
- Introdução de stop loss móvel, baseado em stop motion móvel, para melhor controlar o risco de queda.
- A estratégia é testada e otimizada para encontrar a melhor combinação de parâmetros.
Resumir
A estratégia julga a tendência e a hora de abrir uma posição através de níveis de reversão MACD-V e Fibonacci em vários quadros temporais e usa paradas móveis para controlar dinamicamente o risco e o lucro. A lógica da estratégia é clara e adaptável, mas pode haver frequência de negociação e risco de erro de julgamento em mercados turbulentos. A solidez e a rentabilidade da estratégia podem ser ainda melhoradas com a introdução de mais indicadores, a otimização do gerenciamento de posições e a lógica de parada de prejuízos e a otimização de parâmetros.
Obrigada.
O indicador MACD-v utilizado nesta estratégia é atribuído ao criador Alex Spiroglou. Para mais detalhes, consulte o seu trabalho:MACD-v.
Código-fonte da estratégia
/*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)