Chiến lược giao dịch tín hiệu đường trung bình động hàng ngày MacD200


Ngày tạo: 2024-01-03 11:50:56 sửa đổi lần cuối: 2024-01-03 11:50:56
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 930
1
tập trung vào
1621
Người theo dõi

Chiến lược giao dịch tín hiệu đường trung bình động hàng ngày MacD200

Tổng quan

Chiến lược giao dịch này là một chiến lược định lượng để giao dịch chéo tín hiệu dựa trên đường trung bình di chuyển 200 ngày của MACD. Nó kết hợp hai chức năng của MACD để đánh giá tín hiệu mua và bán thị trường và đường trung bình di chuyển 200 ngày để đánh giá xu hướng thị trường, nhằm tìm ra thời điểm đưa vào và ra thị trường chính xác hơn.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này có hai điểm cốt lõi:

  1. Giao nhau của đường nhanh và đường chậm của chỉ số MACD tạo ra tín hiệu mua và bán. Khi đường nhanh từ phía dưới phá vỡ đường chậm, tạo ra tín hiệu mua; Khi đường nhanh từ phía trên xuống phá vỡ đường chậm, tạo ra tín hiệu bán.

  2. Đường trung bình di chuyển 200 ngày đánh giá xu hướng chung của thị trường. Giá trên đường trung bình 200 ngày là thị trường đa đầu, dưới là thị trường trống. Chỉ mua khi thị trường đa đầu tạo ra tín hiệu mua và bán khi thị trường trống tạo ra tín hiệu bán.

Theo hai điểm này, các quy tắc giao dịch cụ thể của chiến lược này là:

Giao dịch mua được thực hiện khi đường MACD nhanh từ phía dưới phá vỡ đường MACD chậm, biểu đồ cột là giá trị âm và giá trị cao hơn đường trung bình di chuyển 200 ngày; giao dịch bán được thực hiện khi đường MACD nhanh từ phía trên giảm xuống đường MACD dài, biểu đồ cột là giá trị tích cực và giá trị thấp hơn đường trung bình di chuyển 200 ngày.

Lợi thế chiến lược

  1. Xác định kép giúp tăng sự ổn định và tỷ lệ thành công của chiến lược. MACD đánh giá tín hiệu mua và bán, đường trung bình 200 ngày đánh giá xu hướng thị trường, Xác định kép có thể lọc một số tín hiệu giao dịch không chắc chắn.

  2. Trong thị trường có xu hướng mạnh, chiến lược này có thể mang lại lợi nhuận cao. Đặc biệt là trong thị trường bò, nó có thể nhanh chóng nắm bắt cơ hội tăng giá.

  3. Chỉ số MACD cũng rất nhạy cảm với việc thoát khỏi giai đoạn thu hẹp xung đột, chiến lược này có thể nhanh chóng nắm bắt hướng xu hướng mới khi giá kết thúc giai đoạn thu hẹp xung đột kéo dài và đi vào xu hướng.

Phân tích rủi ro

  1. Chính sách này rất nhạy cảm với cài đặt tham số. Nếu cài đặt tham số chỉ số MACD không đúng, có thể tạo ra lỗi nhập lỗi xuất.

  2. Gần điểm chuyển hướng, tín hiệu mua và bán của MACD sẽ có nhiều lỗi hơn. Tại thời điểm này, lợi nhuận của chiến lược này có thể bị rút lui lớn hơn.

  3. Khi giá ở trong trạng thái sắp xếp ngang trong thời gian dài, chiến lược này không thể xác định được hướng xu hướng rõ ràng, điều này có thể dẫn đến sự biến động của lợi nhuận và mất mát, kéo dài thời gian rút lui.

Hướng tối ưu hóa chiến lược

  1. Có thể thử nghiệm các kết hợp tham số khác nhau để tìm tham số MACD chính xác hơn để tạo ra tín hiệu.

  2. Có thể xem xét thêm các chỉ số kỹ thuật khác để xác nhận, chẳng hạn như RSI, KD, v.v., tạo ra cộng hưởng nhiều chỉ số để tăng độ tin cậy của chiến lược.

  3. Có thể thiết lập điểm dừng để kiểm soát rút lui tối đa. Khi giá có đột phá ngược lớn, dừng lỗ ngay lập tức, có thể ngăn chặn hiệu quả sự mở rộng.

Tóm tắt

Chiến lược giao dịch MACD 200 đường trung bình hàng ngày kết hợp hai chức năng phán đoán xu hướng và phán đoán tín hiệu giao dịch, có thể làm tăng khả năng lợi nhuận một cách hiệu quả, là một chiến lược giao dịch định lượng ổn định và đáng tin cậy. Tuy nhiên, chiến lược này cũng có một số phụ thuộc vào các tham số và tình trạng thị trường, bằng cách tiếp tục tối ưu hóa thử nghiệm có thể nâng cao khả năng lợi nhuận ổn định của chiến lược.[/

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © x11joe

//@version=4
//This strategy is based on a youtube strategy that suggested I do this...so I did!

strategy(title="MacD 200 Day Moving Average Signal Crossover Strategy", overlay=false, precision=2,commission_value=0.26, initial_capital=10000, currency=currency.USD, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

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

moving_avg_length = input(title="Moving Average Length", type=input.integer, defval=200)
moving_avg = sma(close,moving_avg_length)

moving_avg_normalized = close - moving_avg
plot(moving_avg_normalized, title="Moving Average Normalized", style=plot.style_line, color=color.orange,linewidth=3)

plot(hist, title="Histogram", style=plot.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)

if(macd>signal and macd<0 and close>moving_avg)
    strategy.entry("buy",strategy.long)

if(close<moving_avg and macd<signal and macd>0)
    strategy.entry("sell",strategy.short)