1. Площадь
  2. Стратегия торговли роботом MACD

Стратегия торговли роботом MACD

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-18 17:30:15
Тэги:

img

Обзор

Эта стратегия называется MACD Robot Trading Strategy. Она определяет сроки покупки и продажи на рынке путем расчета отношения между быстрой и медленной линиями индикатора MACD и использует стоп-лосс для контроля рисков.

Принцип стратегии

Эта стратегия в основном разработана на основе индикатора MACD. Индикатор MACD состоит из быстрой линии и медленной линии. Быстрая линия - это краткосрочная скользящая средняя, а медленная линия - долгосрочная скользящая средняя. Отношения между ними отражают состояние покупки и продажи на рынке. Когда быстрая линия пересекает медленную линию, это сигнал покупки, а когда она пересекает ниже, это сигнал продажи.

В этой стратегии быстрая линия и медленная линия рассчитываются с использованием алгоритма EMA соответственно, и периоды могут быть настроены.

При определении времени покупки проверяйте не только золотой крест быстрых и медленных линий, но и то, больше ли абсолютное значение MACD, чем индивидуальная линия покупки.

При определении сроков продажи необходимо одновременно соблюдать границу между быстрой и медленной линиями и позитивную линию сигнала, после чего выпускается сигнал продажи для закрытия позиции.

Анализ преимуществ

Стратегия имеет следующие преимущества:

  1. Использование индикатора MACD для определения торговых сигналов с высокой надежностью
  2. Увеличение линии сигналов улучшает качество сигнала
  3. Отслеживание стоп-лосса эффективно контролирует риски
  4. Настраиваемая линия покупки регулирует чувствительность стратегии
  5. Все условия основаны на расчете показателей, на которые не влияют внешние факторы

Анализ рисков

Стратегия также сопряжена с некоторыми рисками:

  1. Индикатор MACD отстает, может упустить краткосрочные торговые возможности
  2. Неправильное установление точки остановки может привести к ненужным потерям
  3. Настройка параметров требует много времени для тестирования и настройки
  4. Влияние затрат на транзакции и скольжения

Эти риски могут быть уменьшены путем надлежащей корректировки параметров, сочетания других показателей и т.д.

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть оптимизирована в следующих направлениях:

  1. Комбинировать с другими индикаторами для фильтрации сигналов, таких как KDJ, RSI и т.д.
  2. Добавить алгоритмы машинного обучения для определения пунктов входа и выхода
  3. Использование динамического стоп-лосса вместо статического стоп-лосса
  4. Тест и оптимизация параметров MACD и линии покупки
  5. Рассмотреть влияние затрат на транзакции для корректировки стратегии

Заключение

В целом, это стратегия, следующая за трендом, с высокой надежностью. Судя по тренду через индикатор MACD и контролируя риски с последующей остановкой потери, можно получить стабильную доходность инвестиций.

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(shorttitle = "GBPUSD MACD", title = "GBPUSD MACD")
fastMA = input(title="Fast moving average",  defval = 12, minval = 7)
slowMA = input(title="Slow moving average",  defval = 26, minval = 7)
lastColor = yellow
[currMacd,_,_] = macd(close[0], fastMA, slowMA, 9)
[prevMacd,_,_] = macd(close[1], fastMA, slowMA, 9)
plotColor = currMacd > 0 ? currMacd > prevMacd ? lime : green : currMacd < prevMacd ? maroon : red
plot(currMacd, style = histogram, color = plotColor, linewidth = 3)
plot(0, title = "Zero line", linewidth = 1, color = gray)

//MACD
// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length",  defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length",  defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 50, defval =9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=bool, defval=false)

// 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=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)
///END OF MACD

//Long and Close Long Lines
linebuy = input(title="Enter Long", type=float, defval=-0.00045)
linesell = input(title="Close Long", type=float, defval=0.0001)

//Plot Long and Close Long Lines
plot(linebuy,color=green),plot(linesell,color=red)


//Stop Loss Input
sl_inp = input(0.05, title='Stop Loss %', type=float)/100


//Order Conditions
longCond = crossover(currMacd, linebuy)
exitLong = crossover(currMacd, signal) and signal > 0
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp)


//Order Entries
strategy.entry("long", strategy.long,  when=longCond==true)
strategy.close("long", when=exitLong==true)
strategy.exit("Stop Loss", stop=stop_level)
Больше

2019 FMZ - Все права защищены.