Scillator Профиль обратная стратегия на основе многовременного MACD нулевого пересечения

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-18 15:27:21
Тэги:

Обзор

Стратегия 3 10.0 Oscillator Profile Reversal идентифицирует потенциальные изменения цен путем расчета индикаторов MACD в разные временные рамки.

Логика стратегии

Стратегия рассчитывает скользящие средние SMA 3 и 10 периодов для построения быстрых и медленных линий и индикатора MACD и линии сигнала. Когда быстрая линия и линия сигнала пересекают нулевую линию вверх или вниз, это указывает на то, что цена достигла критической точки и может произойти перелом. Кроме того, она также включает в себя суждение о давлении объема, индекс RSI и т. Д. Для определения надежности сигналов перелома.

В частности, стратегия рассматривает изменения цен на основе:

Переход от нуля MACD указывает на то, что цена достигает критической точки.
Давление объема определяет настроение на рост или падение
Индекс RSI с изменением наклона MACD определяет силу сигналов отмены
Скоростная линия и сигнальная линия, пересекающиеся в обратном направлении, образуют обратный сигнал

Когда надежность сигналов обворота высока, стратегия использует стоп-лосс, следующий за трендом, для получения большей прибыли.

Анализ преимуществ

Стратегия имеет следующие преимущества:

Многочисленные индикаторы делают сигналы обратного движения более надежными
MACD с нулевым пересечением точно определяет точки перелома
RSI и объем помогают судить для повышения надежности
Следование тенденции стоп-лосса повышает эффективность капитала

Анализ рисков

Существуют также некоторые риски:

Высокая вероятность ложных сигналов MACD и попадания в ловушку
Высокая вероятность того, что стоп-лосс будет достигнут во время чередования трендов
Неправильное установление параметров может увеличить частоту и стоимость торговли

Риски могут быть уменьшены путем:

Разрешить более широкий стоп-потеря, чтобы избежать ловушки
Оптимизировать параметры для снижения частоты торговли
Рассматривать только вход вблизи ключевых уровней поддержки/сопротивления

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть дополнительно оптимизирована путем:

Добавление алгоритмов машинного обучения для поддержки надежности обратного сигнала
Добавить индексы настроения, чтобы определить менталитет быка/медведя
Комбинировать ключевые уровни поддержки/сопротивления для улучшения точности входа
Оптимизация стоп-лосса для повышения эффективности капитала
Испытать оптимальные комбинации параметров для снижения частоты торговли

Заключение

Стратегия обратного движения MACD с нулевым пересечением многочасовых рамок всесторонне рассматривает индикаторы цены, объема и волатильности для определения времени входа через многоиндикаторную оценку. Она устанавливает своевременную остановку потери при достаточной прибыльности. Она может достигать хорошей доходности во время обратных рынков. Дальнейшие улучшения машинного обучения и интеграции ключевого уровня могут снизить риски и частоту торговли при одновременном повышении прибыльности.

/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("3 10.0 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10.0 Oscillator Profile Flagging", overlay=false)

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=10.0)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.8)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.75)

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(macd, color=color.blue, title="Total Volume")
plot(signal, color=color.orange, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low
rsi = ta.rsi(close, 14)
rsiSlope = rsi - rsi[1]

getRSISlopeChange(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 0 to lookBack
        if ( rsi[i] - rsi[ i + 1 ] ) > -5
            j += 1
    j

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 = 0.0
    float s = 0.0
    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] < ( 0.0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getSignalNoBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0.0 - 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 < 0.0 and signalSlope[1] > 0.0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0.0 and macdSlope[1] > 0.0

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0.0 and signalSlope[1] < 0.0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0.0 and macdSlope[1] < 0.0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0.0 and macdSlope < 0.0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0.0 and macdSlope > 0.0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0.0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0.0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0.0

bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0.0 - 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 )

// 393.60 Profit 52.26% 15m
if ( hasBullInversion and rsiSlope > 1.5 and volume > 300000.0 )
    strategy.entry("15C1", strategy.long, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15C1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

// 356.10 Profit 51,45% 15m
if ( getVolBias(shortLookBack) == false and rsiSlope > 3.0 and signalSlope > 0)
    strategy.entry("15C2", strategy.long, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15C2", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

// 124 Profit 52% 15m
if ( rsiSlope < -11.25 and macdSlope < 0.0 and signalSlope < 0.0)
    strategy.entry("15P1", strategy.short, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15P1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

// 455.40 Profit 49% 15m
if ( math.abs(math.abs(macd) - math.abs(signal)) < .1 and buyVolume > sellVolume and hasBullInversion)
    strategy.entry("15P2", strategy.short, qty=10.0)
strategy.exit("TPS", "15P2", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

Больше