Использование количественной торговой стратегии MACD
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия использует MACD-индикатор для создания сигналов для длинных линий, чтобы сделать больше, когда MACD-индикатор находится ниже определенного уровня, и использовать возможность обратной торговли для получения прибыли.
Стратегический принцип
Когда MACD-индикаторная линия ниже SIGNAL-сигнальной линии и MACD-абсолютная величина ниже -0.00025, создается многосигнал. После многосигнала, если MACD-линия снова пересекает SIGNAL-линию, то позиция равномерна.
Эта стратегия использует MACD-индикатор для обнаружения перепродажи, согласно теории средней линии, вероятность обратного изменения цены акций в краткосрочной перспективе, и на основе этой вероятности создается полисигнал.
Стратегические преимущества
- Использование MACD для определения перепродажи имеет определенную надежность.
- Простые торговые сигналы и правила, которые легко реализовать.
- Продолжительное удержание позиций, нечастое совершение сделок, снижение стоимости сделок и убытки от скольжения.
Стратегический риск
- Риск неудачи поворота. Если не поворачивать - потерять.
- Неправильные параметры приводят к сбоям. Неправильные параметры MACD приводят к ошибочному сигналу.
Оптимизируя параметры, можно снизить риск.
Оптимизация стратегии
- Оптимизация MACD-параметров, чтобы найти оптимальную комбинацию.
- Тестируйте различные периоды хранения, чтобы найти оптимальный период хранения.
- Добавление механизмов сдерживания убытков.
Подвести итог
Эта стратегия использует MACD-индикатор для определения вероятности обратного обращения, формируемого в пределах перепродажи, чтобы создать многосигналы, чтобы получить прибыль с помощью длинных позиций. Обеспечивает оптимизацию параметров MACD и повышает надежность механизма остановки убытков. В целом, используя более простые показатели и правила, создается количественная стратегия, которую легко понять и реализовать.
//@version=3
strategy(title="MACD - EURUSD", shorttitle="MACD EURUSD")
// 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)
longCond = crossover(macd, signal) and macd < -0.00025
exitLong = crossover(macd, hist)
strategy.entry("long", strategy.long, when=longCond==true)
strategy.close("long", when=exitLong==true)