Esta estrategia identifica las señales de compra y venta calculando el cruce de las dos medias móviles del indicador MACD.
La estrategia primero calcula la línea rápida (EMA de 12 períodos), la línea lenta (EMA de 26 períodos) y la diferencia MACD. Luego determina señales largas y cortas basadas en el cruce de las líneas rápidas y lentas, así como el valor positivo / negativo de la diferencia MACD:
Para filtrar las señales falsas, el código también comprueba la señal del candelabro anterior.
Además, se trazan en el gráfico formas de flechas para indicar señales de compra y venta.
Las ventajas de esta estrategia incluyen:
Algunos riesgos de esta estrategia:
Algunas maneras de mejorar la estrategia:
La estrategia de la flecha de cruce de la media móvil dual es bastante simple y práctica. Al utilizar el cruce de dos medias móviles y el filtrado de diferencias MACD, identifica entradas y salidas durante las tendencias a medio y largo plazo, evitando reversiones de precios perdidas. Las señales de flecha también proporcionan una guía de operación clara. Se pueden lograr mejoras adicionales en la estabilidad y la rentabilidad a través del ajuste de parámetros, filtros adicionales y optimización adaptativa.
/*backtest start: 2022-11-14 00:00:00 end: 2023-11-20 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 //Daniels stolen code strategy(shorttitle="Daniels Stolen Code", title="Daniels Stolen Code", overlay=true, calc_on_order_fills=true, pyramiding=0) //Define MACD Variables fast = 12, slow = 26 fastMACD = ema(hlc3, fast) slowMACD = ema(hlc3, slow) macd = fastMACD - slowMACD signal = sma(macd, 9) hist = macd - signal currMacd = hist[0] prevMacd = hist[1] currPrice = hl2[0] prevPrice = hl2[1] buy = currPrice > prevPrice and currMacd > prevMacd sell = currPrice < prevPrice and currMacd < prevMacd neutral = (currPrice < prevPrice and currMacd > prevMacd) or (currPrice > prevPrice and currMacd < prevMacd) //Plot Arrows timetobuy = buy==1 and (sell[1]==1 or (neutral[1]==1 and sell[2]==1) or (neutral[1]==1 and neutral[2]==1 and sell[3]==1) or (neutral[1]==1 and neutral[2]==1 and neutral[3]==1 and sell[4]==1) or (neutral[1]==1 and neutral[2]==1 and neutral[3]==1 and neutral[4]==1 and sell[5]==1) or (neutral[1]==1 and neutral[2]==1 and neutral[3]==1 and neutral[4]==1 and neutral[5]==1 and sell[6]==1)) timetosell = sell==1 and (buy[1]==1 or (neutral[1]==1 and buy[2]==1) or (neutral[1]==1 and neutral[2]==1 and buy[3]==1) or (neutral[1]==1 and neutral[2]==1 and neutral[3]==1 and buy[4]==1) or (neutral[1]==1 and neutral[2]==1 and neutral[3]==1 and neutral[4]==1 and buy[5]==1) or (neutral[1]==1 and neutral[2]==1 and neutral[3]==1 and neutral[4]==1 and neutral[5]==1 and buy[6]==1)) plotshape(timetobuy, color=blue, location=location.belowbar, style=shape.arrowup) plotshape(timetosell, color=red, location=location.abovebar, style=shape.arrowdown) //plotshape(neutral, color=black, location=location.belowbar, style=shape.circle) //Test Strategy // strategy.entry("long", true, 1, when = timetobuy and time > timestamp(2017, 01, 01, 01, 01)) // buy by market if current open great then previous high // strategy.close("long", when = timetosell and time > timestamp(2017, 01, 01, 01, 01)) strategy.order("buy", true, 1, when=timetobuy==1 and time > timestamp(2019, 01, 01, 01, 01)) strategy.order("sell", false, 1, when=timetosell==1 and time > timestamp(2019, 01, 01, 01, 01)) // strategy.entry(id = "Short", long = false, when = enterShort()) // strategy.close(id = "Short", when = exitShort()) //strategy.entry("long", true, 1, when = open > high[1]) // enter long by market if current open great then previous high // strategy.exit("exit", "long", profit = 10, loss = 5) // ge