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Estrategia de combinación de media móvil cruzada y MACD

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-10-24 13:51:02
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Resumen general

Esta estrategia combina el sistema de cruce de promedios móviles y el indicador MACD para implementar una estrategia de negociación automatizada que va largo en los períodos de tendencia y obtiene ganancias / se detiene en las inversiones de tendencia.

Principio

La estrategia se basa principalmente en la combinación del sistema de cruce de promedios móviles y el indicador MACD. Específicamente, va largo cuando el promedio móvil a corto plazo cruza el promedio móvil a largo plazo, y va corto cuando el promedio móvil a corto plazo cruza por debajo del promedio móvil a largo plazo.

Al mismo tiempo, el indicador MACD se utiliza para confirmar las señales de negociación. Sólo cuando la línea MACD DIFF cruza la línea DEA se activará una señal larga. Y una vez que la línea DIFF cruza por debajo de la línea DEA, la posición larga se cerrará para un stop loss.

Además, el RSI se utiliza para evitar el cortocircuito excesivo, con una posición corta iniciada solo cuando el RSI es inferior al 30%.

Para las pérdidas de parada, la estrategia adopta un método de parada de seguimiento de porcentaje fijo, con la pérdida de parada larga establecida en un 1% por debajo del precio de entrada y la pérdida de parada corta establecida en un 1% por encima del precio de entrada.

Análisis de ventajas

La mayor ventaja de esta estrategia es el uso del sistema de promedios móviles para determinar la dirección de la tendencia principal, y luego el uso del indicador MACD para señales de entrada, que pueden filtrar eficazmente las falsas rupturas.

Además, el porcentaje fijo de stop loss y la toma de ganancias móviles ayudan a mantener las pérdidas dentro de límites aceptables, al tiempo que aseguran ganancias temprano cuando sea posible.

Análisis de riesgos

Los principales riesgos de esta estrategia son:

  1. El sistema de cruce de promedios móviles tiene problemas de retraso, que pueden llevar a una entrada tardía y a la falta de los mejores puntos de entrada.

  2. El indicador MACD es propenso a generar señales falsas.

  3. El porcentaje fijo de stop loss a veces no puede salir a tiempo.

  4. La estrategia puede tener grandes reducciones, y el tamaño de las posiciones podría reducirse para mitigar el riesgo.

  5. La estrategia sólo es de largo plazo y no puede beneficiarse de las tendencias a la baja.

Direcciones de optimización

La estrategia puede mejorarse en los siguientes aspectos:

  1. Optimizar los parámetros de MA para señales más precisas.

  2. Se incluyen otros indicadores para filtrar las señales cruzadas de MA, como KDJ, RSI, etc., para reducir las malas operaciones.

  3. Prueba los métodos dinámicos de stop loss como los trailing stops y los ATR stops para controlar mejor los riesgos.

  4. Añadir mecanismos de cortocircuito para que la estrategia pueda beneficiarse de las tendencias bajistas.

  5. Optimizar el tamaño de las posiciones y la gestión del dinero para reducir la extracción máxima.

  6. Prueba de rendimiento en diferentes productos y clases de activos para ampliar la aplicabilidad.

  7. Incorporar algoritmos de aprendizaje automático para optimizar los parámetros y reducir la intervención manual.

Conclusión

Esta estrategia combina las fortalezas del sistema de cruce de promedio móvil y el indicador MACD para una alta rentabilidad. Las mejoras adicionales en el ajuste de parámetros, filtros adicionales, mecanismos de stop loss y mecanismos de cortocircuito pueden mejorar la estabilidad y reducir los drawdowns. La incorporación de aprendizaje automático también puede ampliar la aplicabilidad. En general, proporciona una buena dirección para las estrategias comerciales cuantitativas, pero aún requiere pruebas y optimización continuas para convertirse en una estrategia robusta.


/*backtest
start: 2023-10-16 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 2m
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/
// © Toxic_Cat_

//@version=5
// strategy("MA_50_200_CROSS", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

EMA21 = ta.ema(close, 21)
EMA100 = ta.ema(close, 100)
[macdLine, signalLine, histLine] = ta.macd(close, 12, 26, 9)

plot(EMA21)
plot(EMA100, color = color.orange)

openLong = ta.crossover(EMA21, EMA100) and macdLine > signalLine
openShort = ta.crossunder(EMA21, EMA100) and ta.rsi(close, 14) <= 33

crossunderMACD = ta.crossunder(macdLine, signalLine)


if (strategy.opentrades < 1)
    if openLong 
        strategy.entry("L",strategy.long, 1)

   if openShort
      strategy.entry("S",strategy.short, 1)

// slose long
// if ((strategy.opentrades.entry_price(0) + strategy.opentrades.entry_price(0)*0.03) <= open) 
//     strategy.exit("profit L", "L", limit = close)

// else if strategy.opentrades.entry_price(0) - strategy.opentrades.entry_price(0)*0.01 >= open or crossunderMACD
//     strategy.exit("loss L", "L", stop = close)

// slose short
// if (strategy.opentrades.entry_price(0) - strategy.opentrades.entry_price(0)*0.03) >= open
//     strategy.exit("profit S", "S", limit = (strategy.opentrades.entry_price(0) - strategy.opentrades.entry_price(0)*0.03))

// else if strategy.opentrades.entry_price(0) + strategy.opentrades.entry_price(0)*0.01 <= open
//    strategy.exit("loss S", "S", stop = (strategy.opentrades.entry_price(0) + strategy.opentrades.entry_price(0)*0.01))

















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