3 10 Стратегия отметки профиля осциллятора

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-18 16:17:26
Тэги:

img

Обзор

Стратегия 3 10 Oscillator Profile Flagging генерирует торговые сигналы путем расчета разницы между 3-дневными и 10-дневными простыми скользящими средними в качестве индикатора MACD и объединения анализа объема для определения силы покупателей и продавцов на рынке.

Принцип стратегии

Основным показателем этой стратегии является MACD, который состоит из быстро движущейся средней линии и медленно движущейся средней линии. Быстрая линия - это 3-дневная простая скользящая средняя, а медленная линия - 10-дневная простая скользящая средняя. Разница между ними образует гистограмму MACD. Когда быстрая линия пересекает медленную линию снизу, она представляет собой усиление покупательной способности и генерирует сигнал покупки.

Кроме того, стратегия включает анализ относительной силы объема покупки и продажи на основе соотношения размера между объемом покупки и объемом продажи каждой свечи. Конкретный метод: Объем покупки = Объем x (Закрыть - Низко) ÷ (Высокий - Низкий); Объем продажи = Объем x (Высокий - Закрыть) ÷ (Высокий - Низкий). Если объем покупки значительно больше объема продажи, это означает, что свеча закрывается с относительно сильной покупательной способностью, что является сигналом покупки.

Сочетая индикатор MACD и анализ объема, стратегия может эффективно определить соотношение спроса и предложения и ожидаемое направление на рынке. В то же время стратегия также проверяет такие условия, как то, находится ли цена в ключевой области, имеет ли MACD эффективное изменение, и достаточно ли большая разница между объемом покупок и продаж, чтобы отфильтровать некоторый импульсивный шум и обеспечить высокую вероятность и высокую эффективность входа.

Анализ преимуществ

  • Использование индикатора MACD для оценки предстоящего направления рынка
  • Анализ разницы объемов для определения силы покупателей и продавцов
  • Многоуровневый скрининг обеспечивает высокую вероятность работы
  • Принятие стратегии стоп-прибыли и стоп-потери для контроля рисков

Самое большое преимущество этой стратегии заключается в том, что она полностью включает в себя суждение о рыночных отношениях спроса и предложения. Хистограмма MACD может эффективно определить контраст между покупательной и продажной способностью и ожидаемым направлением на рынке; анализ разницы объема может четко определить доминирующую силу между покупателями и продавцами. В то же время стратегия устанавливает несколько условий для обзора, чтобы избежать погони за ростом и победы над падением, обеспечивая относительно высокую вероятность получения прибыли. Кроме того, встроенный в стратегию механизм остановки прибыли и остановки убытков также может ограничить единичные потери.

Анализ рисков

  • Риск сбоя MACD. Когда рынок колеблется или консолидируется в плоской модели, MACD может генерировать ложные сигналы.
  • Риск неисправности объема: может быть манипуляция рынком для увеличения объема торговли, что снизит точность анализа объема.
  • Сложность оптимизации параметров. Стратегия содержит несколько параметров, которые трудно оптимизировать, что делает ее не подходящей для инвесторов с относительно слабыми возможностями настройки параметров.

Вышеперечисленные риски можно избежать, если точно определить основную тенденцию рынка, чтобы избежать использования этой стратегии во время колебаний рынка; обратить внимание на информацию о рынке, чтобы определить искусственно завышенные объемы торговли; тщательно корректировать параметры или обратиться за консультацией к профессионалам.

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:

  • Использование таких индикаторов, как KD, Bollinger Bands и т.д., для замены или поддержки MACD и улучшения точности суждения
  • Добавление механизмов управления позицией для регулировки динамических параметров
  • Оптимизировать точки остановки прибыли и остановки убытков для более высокой единой прибыли
  • Запускать в нескольких временных рамках для улучшения стабильности

В целом, можно увидеть, что есть много возможностей для оптимизации этой стратегии.Инвесторы могут внести соответствующие корректировки и улучшения в соответствии со своей собственной ситуацией и рыночными условиями для достижения лучшей эффективности стратегии.

Резюме

Стратегия 3 10 Oscillator Profile Flagging успешно интегрирует идеи анализа MACD, сравнения объемов и проверки многоусловной фильтрации. Она обладает сильными возможностями в определении отношений спроса и предложения и ожидаемых направлений рынка, контролируя риски с помощью встроенных механизмов остановки прибыли и остановки убытков. Стратегия имеет большое пространство оптимизации и широкие перспективы применения, которые заслуживают ключевого рассмотрения и углубленного исследования для инвесторов.


/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true)

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)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.75)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.5)

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(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume")
//plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low

getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
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
    float s = 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 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

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

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0

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

// 7.48 Profit 52.5% 
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack  and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
    strategy.entry("Short1", strategy.short, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
    strategy.entry("Long1", strategy.long, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

Больше