1. Quảng trường
  2. Chiến lược đột phá MACD BB

Chiến lược đột phá MACD BB

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-04-25 17:16:28
Tags:MACDEMABBSMA

img

Tổng quan

Chiến lược MACD BB Breakout là một chiến lược giao dịch dựa trên chỉ số MACD và Bollinger Bands. Chiến lược sử dụng chỉ số MACD để nắm bắt xu hướng thị trường ngắn hạn trong khi sử dụng Bollinger Bands để xác định các khu vực mua quá nhiều và bán quá nhiều trên thị trường. Khi chỉ số MACD vượt qua Bollinger Band trên, chiến lược đi vào vị trí dài; khi chỉ số MACD vượt qua Bollinger Band dưới, chiến lược đi vào vị trí ngắn.

Nguyên tắc chiến lược

Nguyên tắc của Chiến lược Breakout MACD BB là như sau:

  1. Tính toán chỉ số MACD: Sử dụng một đường trung bình chuyển động hàm số nhanh (EMA) và đường EMA chậm để tính toán chỉ số MACD.
  2. Tính toán Bollinger Bands: Sử dụng Simple Moving Average (SMA) của chỉ số MACD và độ lệch chuẩn để tính toán Bollinger Bands trên và dưới.
  3. Tín hiệu dài: Khi chỉ số MACD vượt trên Bollinger Band trên cùng, chiến lược đi vào một vị trí dài.
  4. Tín hiệu ngắn: Khi chỉ số MACD phá vỡ dưới Bollinger Band dưới, chiến lược đi vào vị trí ngắn.
  5. Lợi nhuận và dừng lỗ: Chiến lược có thể thiết lập tỷ lệ phần trăm lợi nhuận và dừng lỗ để quản lý rủi ro giao dịch.

Ưu điểm chiến lược

  1. Trend Capture: Chỉ số MACD có thể nắm bắt hiệu quả xu hướng thị trường ngắn hạn, cho phép chiến lược bắt đầu giao dịch trong giai đoạn đầu hình thành xu hướng.
  2. Xem xét biến động: Bollinger Bands tính đến biến động giá, giúp chiến lược tránh các tín hiệu giao dịch sai trong thời gian biến động thị trường gia tăng.
  3. Tính linh hoạt của các thông số: Các thông số của chiến lược, chẳng hạn như giai đoạn nhanh và chậm của MACD, giai đoạn Bollinger Bands và nhân lệ lệch chuẩn, có thể được tối ưu hóa và điều chỉnh dựa trên các đặc điểm của thị trường.

Rủi ro chiến lược

  1. Rủi ro rút vốn: Chiến lược này tham gia giao dịch trong giai đoạn đầu của sự hình thành xu hướng, có thể khiến nó phải chịu rủi ro rút vốn đáng kể.
  2. Giao dịch thường xuyên: Nếu các tham số không được thiết lập đúng cách, chiến lược có thể tạo ra các tín hiệu giao dịch quá mức, dẫn đến giao dịch thường xuyên và chi phí giao dịch cao.
  3. Tối ưu hóa tham số: Hiệu suất của chiến lược phụ thuộc vào việc lựa chọn các tham số và các tham số không phù hợp có thể dẫn đến hiệu suất kém.

Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược

  1. Xác nhận xu hướng: Sau khi tạo ra tín hiệu giao dịch, các chỉ số bổ sung hoặc hành động giá có thể được sử dụng để xác nhận tính hợp lệ của xu hướng, lọc ra một số tín hiệu sai.
  2. Động thái dừng lỗ: Điều chỉnh vị trí dừng lỗ theo động dựa trên biến động thị trường hoặc hành động giá để kiểm soát tốt hơn rủi ro.
  3. Điều chỉnh tham số: Sử dụng máy học hoặc tối ưu hóa thuật toán để đạt được điều chỉnh thích nghi của các tham số chiến lược để thích nghi với các điều kiện thị trường khác nhau.

Tóm lại

Chiến lược MACD BB Breakout kết hợp chỉ số MACD và Bollinger Bands để bắt đầu giao dịch trong giai đoạn đầu hình thành xu hướng. Sức mạnh của chiến lược nằm trong khả năng nắm bắt xu hướng ngắn hạn và xem xét sự biến động giá. Tuy nhiên, nó cũng phải đối mặt với những thách thức như rủi ro rút vốn, giao dịch thường xuyên và tối ưu hóa tham số. Thông qua xác nhận xu hướng, dừng lỗ năng động và thích nghi tham số, tính mạnh mẽ và khả năng thích nghi của chiến lược có thể được tăng thêm.

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//AK MACD BB 
strategy("AK MACD BB strategy", overlay = true)

// Inputs for TP and SL
tp_percent = input.float(1.0, title="Take Profit %") / 100
sl_percent = input.float(1.0, title="Stop Loss %") / 100

length = input.int(10, minval=1, title="BB Periods")
dev = input.float(1, minval=0.0001, title="Deviations")

//MACD
fastLength = input.int(12, minval=1, title="fastLength") 
slowLength=input.int(26,minval=1)
signalLength=input.int(9,minval=1)
fastMA = ta.ema(close, fastLength)
slowMA = ta.ema(close, slowLength)
macd = fastMA - slowMA

//BollingerBands

Std = ta.stdev(macd, length)
Upper = (Std * dev + (ta.sma(macd, length)))
Lower = ((ta.sma(macd, length)) - (Std * dev))


Band1 = plot(Upper, color=color.gray, style=plot.style_line, linewidth=2,title="Upper Band")
Band2 = plot(Lower, color=color.gray, style=plot.style_line, linewidth=2,title="lower Band")
fill(Band1, Band2, color=color.blue, transp=75,title="Fill")

mc = macd >= Upper ? color.lime:color.red

// Indicator

plot(macd, color=mc, style =plot.style_circles,linewidth = 3, title="macd")
zeroline = 0 
plot(zeroline,color= color.orange,linewidth= 2,title="Zeroline")

//buy
barcolor(macd >Upper ? color.yellow:na)
//short
barcolor(macd <Lower ? color.aqua:na)
if macd > Upper
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    // strategy.exit("Long TP/SL", "Long", limit=close * (1 + tp_percent), stop=close * (1 - sl_percent), comment = "Long Exit" )

if macd < Lower
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    // strategy.exit("Short TP/SL", "Short", limit=close * (1 - tp_percent), stop=close * (1 + sl_percent), comment = "Short Exit")
Có liên quan
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu