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MACD-KDJ kombinierte Martingale-Pyramiden-Quantitative Handelsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-12-05 16:35:26
Tags:MACDKDJSMA

 MACD-KDJ Combined Martingale Pyramiding Quantitative Trading Strategy

Übersicht

Diese Strategie ist ein Martingale-Handelssystem, das auf MACD- und KDJ-Indikatoren basiert und die Größenordnung der Positionen und das dynamische Gewinn-/Verlustmanagement kombiniert.

Strategieprinzipien

Die Kernlogik besteht aus vier Schlüsselelementen: Eintrittssignale, Positionszusatzmechanismus, Gewinn/Verlustmanagement und Risikokontrolle. Die Eintrittssignale basieren auf der Konvergenz der MACD-Linie, die die Signallinie überquert, und der KDJs %K, die %D-Linie überquert; der Positionszusatzmechanismus verwendet die Martingale-Theorie und passt die Positionsgröße durch einen Multiplikatorfaktor dynamisch an und unterstützt bis zu 10 zusätzliche Positionen; die Gewinnnahme verwendet Trailing-Stops, um die Profitniveaus dynamisch anzupassen; der Stop-Loss umfasst sowohl feste als auch Trailing-Mechanismen. Die Strategie unterstützt eine flexible Anpassung der Indikatorparameter, Positionskontrollparameter und Risikokontrollparameter.

Strategische Vorteile

  1. Hohe Signalsystemzuverlässigkeit: kombiniert MACD-Trendindikator und KDJ-Oszillator, um falsche Signale effektiv zu filtern
  2. Wissenschaftliche Positionsverwaltung: Martingale-System kann durch Hinzufügen von Positionen in Gegentrends die Haltekosten senken
  3. Umfassende Risikokontrolle: Mehrere Stop-Loss-Mechanismen und Positionslimits kontrollieren das Risiko wirksam
  4. Optimierte Renditestruktur: Pyramiden können in Trendmärkten bessere Renditen erzielen
  5. Flexible Parameter: Unterstützt die Optimierung der Strategieparameter für verschiedene Marktmerkmale

Strategische Risiken

  1. Marktrisiko: Häufige Positionserhöhungen auf verschiedenen Märkten können zu größeren Verlusten führen
  2. Positionsrisiko: Das Martingale-System kann zu übermäßigen Positionsgrößen führen
  3. Liquiditätsrisiko: Bei hohen Kapitalzuflüssen kann es zu unzureichenden Liquiditätsproblemen kommen
  4. Systemrisiko: Übermäßige Optimierung von Parametern kann zu einer Überanpassung der Strategie führen

Strategieoptimierungsrichtlinien

  1. Optimierung des Signalsystems: Einbeziehung von Volatilitätsindikatoren zur Anpassung der Signalempfindlichkeit in Umgebungen mit hoher Volatilität
  2. Optimierung des Positionsmanagements: Entwicklung dynamischer Multiplikatorfaktoren für eine anpassungsfähige Anpassung an die Marktbedingungen
  3. Optimierung der Risikokontrolle: Hinzufügen eines Zugriffskontrollmoduls zur Verringerung von Positionen bei erheblichen Zugriffen
  4. Parameteroptimierung: Einführung von Methoden des maschinellen Lernens für die adaptive Parameteranpassung

Zusammenfassung

Die Strategie baut ein vollständiges quantitatives Handelssystem auf, indem sie klassische technische Indikatoren mit fortschrittlichen Positionsmanagementmethoden kombiniert. Ihre Kernvorteile liegen in der Signalzuverlässigkeit und umfassender Risikokontrolle, während sie eine starke Anpassungsfähigkeit durch Parametrierung beibehält. Obwohl inhärente Risiken bestehen, ermöglichen kontinuierliche Optimierung und Verbesserung, dass die Strategie eine stabile Performance in verschiedenen Marktumgebungen aufreibt.


/*backtest
start: 2024-11-04 00:00:00
end: 2024-12-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © aaronxu567
//@version=5
strategy("MACD and KDJ Opening Conditions with Pyramiding and Exit", overlay=true) // pyramiding

// Setting
initialOrder = input.float(50000.0, title="Initial Order") 
initialOrderSize = initialOrder/close
//initialOrderSize = input.float(1.0, title="Initial Order Size") // Initial Order Size
macdFastLength = input.int(9, title="MACD Fast Length") // MACD Setting
macdSlowLength = input.int(26, title="MACD Slow Length")
macdSignalSmoothing = input.int(9, title="MACD Signal Smoothing")
kdjLength = input.int(14, title="KDJ Length")
kdjSmoothK = input.int(3, title="KDJ Smooth K")
kdjSmoothD = input.int(3, title="KDJ Smooth D")
enableLong = input.bool(true, title="Enable Long Trades")
enableShort = input.bool(true, title="Enable Short Trades")

// Additions Setting
maxAdditions = input.int(5, title="Max Additions", minval=1, maxval=10) // Max Additions
addPositionPercent = input.float(1.0, title="Add Position Percent", minval=0.1, maxval=10) // Add Conditions
reboundPercent = input.float(0.5, title="Rebound Percent (%)", minval=0.1, maxval=10) // Rebound 
addMultiplier = input.float(1.0, title="Add Multiplier", minval=0.1, maxval=10) // 

// Stop Setting
takeProfitTrigger = input.float(2.0, title="Take Profit Trigger (%)", minval=0.1, maxval=10) // 
trailingStopPercent = input.float(0.3, title="Trailing Stop (%)", minval=0.1, maxval=10) // 
stopLossPercent = input.float(6.0, title="Stop Loss Percent", minval=0.1, maxval=10) // 

// MACD Calculation
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, macdFastLength, macdSlowLength, macdSignalSmoothing)

// KDJ Calculation
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, kdjLength), kdjSmoothK)
d = ta.sma(k, kdjSmoothD)
j = 3 * k - 2 * d

// Long Conditions
enterLongCondition = enableLong and ta.crossover(macdLine, signalLine) and ta.crossover(k, d)

// Short Conditions
enterShortCondition = enableShort and ta.crossunder(macdLine, signalLine) and ta.crossunder(k, d)

// Records
var float entryPriceLong = na
var int additionsLong = 0 // 记录多仓加仓次数
var float nextAddPriceLong = na // 多仓下次加仓触发价格
var float lowestPriceLong = na // 多头的最低价格
var bool longPending = false // 多头加仓待定标记

var float entryPriceShort = na
var int additionsShort = 0 // 记录空仓加仓次数
var float nextAddPriceShort = na // 空仓下次加仓触发价格
var float highestPriceShort = na // 空头的最高价格
var bool shortPending = false // 空头加仓待定标记

var bool plotEntryLong = false
var bool plotAddLong = false
var bool plotEntryShort = false
var bool plotAddShort = false

// Open Long
if (enterLongCondition and strategy.opentrades == 0)
    strategy.entry("long", strategy.long, qty=initialOrderSize,comment = 'Long')
    entryPriceLong := close
    nextAddPriceLong := close * (1 - addPositionPercent / 100)
    additionsLong := 0
    lowestPriceLong := na
    longPending := false
    plotEntryLong := true

// Add Long
if (strategy.position_size > 0 and additionsLong < maxAdditions)
    // Conditions Checking
    if (close < nextAddPriceLong) and not longPending
        lowestPriceLong := close
        longPending := true

    if (longPending)
        // Rebound Checking
        if (close > lowestPriceLong * (1 + reboundPercent / 100))
            // Record Price
            float addQty = initialOrderSize*math.pow(addMultiplier,additionsLong+1)
            strategy.entry("long", strategy.long, qty=addQty,comment = 'Add Long')
            additionsLong += 1
            longPending := false
            nextAddPriceLong := math.min(nextAddPriceLong, close) * (1 - addPositionPercent / 100) // Price Updates
            plotAddLong := true
        else
            lowestPriceLong := math.min(lowestPriceLong, close)

// Open Short
if (enterShortCondition and strategy.opentrades == 0)
    strategy.entry("short", strategy.short, qty=initialOrderSize,comment = 'Short')
    entryPriceShort := close
    nextAddPriceShort := close * (1 + addPositionPercent / 100)
    additionsShort := 0
    highestPriceShort := na
    shortPending := false
    plotEntryShort := true

// add Short
if (strategy.position_size < 0 and additionsShort < maxAdditions)
    // Conditions Checking
    if (close > nextAddPriceShort) and not shortPending
        highestPriceShort := close
        shortPending := true

    if (shortPending)
        // rebound Checking
        if (close < highestPriceShort * (1 - reboundPercent / 100))
            // Record Price
            float addQty = initialOrderSize*math.pow(addMultiplier,additionsShort+1)
            strategy.entry("short", strategy.short, qty=addQty,comment = "Add Short")
            additionsShort += 1
            shortPending := false
            nextAddPriceShort := math.max(nextAddPriceShort, close) * (1 + addPositionPercent / 100) // Price Updates
            plotAddShort := true
        else
            highestPriceShort := math.max(highestPriceShort, close)

// Take Profit or Stop Loss
if (strategy.position_size != 0)
    float stopLossLevel = strategy.position_avg_price * (strategy.position_size > 0 ? (1 - stopLossPercent / 100) : (1 + stopLossPercent / 100))
    float trailOffset = strategy.position_avg_price * (trailingStopPercent / 100) / syminfo.mintick

    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="long", stop=stopLossLevel, trail_price=strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitTrigger / 100), trail_offset=trailOffset)
    else
        strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="short", stop=stopLossLevel, trail_price=strategy.position_avg_price * (1 - takeProfitTrigger / 100), trail_offset=trailOffset)

// Plot
plotshape(series=plotEntryLong, location=location.belowbar, color=color.blue, style=shape.triangleup, size=size.small, title="Long Signal")
plotshape(series=plotAddLong, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small, title="Add Long Signal")
plotshape(series=plotEntryShort, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, title="Short Signal")
plotshape(series=plotAddShort, location=location.abovebar, color=color.orange, style=shape.triangledown, size=size.small, title="Add Short Signal")

// Plot Clear
plotEntryLong := false
plotAddLong := false
plotEntryShort := false
plotAddShort := false



// // table
// var infoTable = table.new(position=position.top_right,columns = 2,rows = 6,bgcolor=color.yellow,frame_color = color.white,frame_width = 1,border_width = 1,border_color = color.black)
// if barstate.isfirst
//     t1="Open Price"
//     t2="Avg Price"
//     t3="Additions"
//     t4='Next Add Price'
//     t5="Take Profit"
//     t6="Stop Loss"
//     table.cell(infoTable, column = 0, row = 0,text=t1       ,text_size=size.auto)
//     table.cell(infoTable, column = 0, row = 1,text=t2       ,text_size=size.auto)
//     table.cell(infoTable, column = 0, row = 2,text=t3       ,text_size=size.auto)
//     table.cell(infoTable, column = 0, row = 3,text=t4       ,text_size=size.auto)
//     table.cell(infoTable, column = 0, row = 4,text=t5       ,text_size=size.auto)
//     table.cell(infoTable, column = 0, row = 5,text=t6       ,text_size=size.auto)
// if barstate.isconfirmed and strategy.position_size!=0
//     ps=strategy.position_size
//     pos_avg=strategy.position_avg_price
//     opt=strategy.opentrades
//     t1=str.tostring(strategy.opentrades.entry_price(0),format.mintick)
//     t2=str.tostring(pos_avg,format.mintick)
//     t3=str.tostring(opt>1?(opt-1):0)
//     t4=str.tostring(ps>0?nextAddPriceLong:nextAddPriceShort,format.mintick)
//     t5=str.tostring(pos_avg*(1+(ps>0?1:-1)*takeProfitTrigger*0.01),format.mintick)
//     t6=str.tostring(pos_avg*(1+(ps>0?-1:1)*stopLossPercent*0.01),format.mintick)
//     table.cell(infoTable, column = 1, row = 0,text=t1  ,text_size=size.auto)
//     table.cell(infoTable, column = 1, row = 1,text=t2  ,text_size=size.auto)
//     table.cell(infoTable, column = 1, row = 2,text=t3  ,text_size=size.auto)
//     table.cell(infoTable, column = 1, row = 3,text=t4  ,text_size=size.auto)
//     table.cell(infoTable, column = 1, row = 4,text=t5  ,text_size=size.auto)
//     table.cell(infoTable, column = 1, row = 5,text=t6  ,text_size=size.auto)
    

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