Стратегия торговли MACD на основе адаптивного стоп-лосса ATR
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия использует MACD для создания торговых сигналов и использует адаптивные стопы на основе ATR для управления рисками.
Стратегический принцип
Разрыв от дельта дефракции MACD-индикатора пробивает 0-угол, создавая сигналы покупки и продажи.
Динамические стоп-стопы ATR рассчитываются на основе последних N циклов. ATR может отражать рыночные колебания.
Стоп-пароли адаптируются к изменениям волатильности, а при увеличении волатильности они расширяются.
Обновление стоп-лосса в режиме реального времени при наличии сигнала для блокировки прибыли и контроля риска.
Выйти из позиции, чтобы завершить контроль риска, когда будет задействован стоп-стоп.
Анализ преимуществ
MACD-индикаторы более чувствительны к тенденциям.
Динамический стоп может адаптироваться к рыночным условиям, избегая слишком близкого или слишком дальнего стоп.
Визуализированная стоп-линия, визуально отражающая ситуацию риска.
Правила стратегии простые, понятные и понятные.
Выводы контролируемы, управление рисками эффективное.
Анализ рисков
MACD может давать ложные сигналы, которые приводят к ненужным потерям.
ATR параметры установлены неправильно, что приводит к проблемам с близким или дальним расстоянием.
Опасность слишком частого возбуждения.
Например, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае.
При оптимизации параметров может быть риск пересочетания.
Направление оптимизации
Тестирование комбинаций различных MACD-параметров в поисках оптимальных.
Попробуйте другие методы, такие как отслеживание убытков.
Оптимизация параметров остановки, балансировка частоты остановки и управления рисками.
Добавление механизмов определения трендов, чтобы избежать обратного стоп-лосса.
Учитывайте влияние на стоимость сделки и предотвращайте чрезмерную торговлю.
Применение скольжения или усиленного остановки убытков обеспечивает действие остановки убытков.
Подвести итог
Эта стратегия основана на индикаторе MACD, использует динамический стоп ATR. Она обладает управляемыми рисками и простыми практическими характеристиками. Однако сигналы MACD подвержены ошибочным оценкам, а механизм стоп-лосса требует постоянной оптимизации. В целом, путем корректировки параметров, оптимизации стратегии стоп-лосса и т. Д.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-02-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("MACD BF 🚀", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
/////////////// MACD ///////////////
fastLength = input(13)
slowlength = input(30)
MACDLength = input(12)
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
/////////////// Strategy ///////////////
long = crossover(delta, 0)
short = crossunder(delta, 0)
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
/////////////// Dynamic ATR Stop Losses ///////////////
atrLkb = input(2, minval=1, title='ATR Stop Period')
atrMult = input(1.25, step=0.25, title='ATR Stop Multiplier')
atr1 = atr(atrLkb)
longStop = 0.0
longStop := short_signal ? na : long_signal ? close - (atr1 * atrMult) : longStop[1]
shortStop = 0.0
shortStop := long_signal ? na : short_signal ? close + (atr1 * atrMult) : shortStop[1]
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
strategy.exit("Long SL", "Long", stop=longStop, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("Short SL", "Short", stop=shortStop, when=since_shortEntry > 0)
/////////////// Plotting ///////////////
barcolor(long ? color.lime : short ? color.red : na)
plot(strategy.position_size <= 0 ? na : longStop, title="Long Stop Loss", color=color.yellow, style=plot.style_circles, linewidth=2)
plot(strategy.position_size >= 0 ? na : shortStop, title="Short Stop Loss", color=color.orange, style=plot.style_circles, linewidth=2)
bgcolor(strategy.position_size > 0 ? color.lime : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white, transp=90)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=60)