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El MACD-V y el marco de tiempo Fibonacci estrategias de frenado dinámico

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-04-26 12:00:21
Las etiquetas:El MACDEl valor de las emisiones de CO2El ATREl EMA- ¿Qué es?

MACD-V和斐波那契多时间框架动态止盈策略

Resumen

La estrategia utiliza el MACD-V (el MACD con la volatilidad ATR) y las retrocesiones de Fibonacci para tomar decisiones comerciales en varios marcos de tiempo. Calcula el MACD-V y los niveles de Fibonacci en diferentes marcos de tiempo, y luego decide abrir y cerrar posiciones en función de la relación del precio actual con los niveles de Fibonacci y el valor del MACD-V. La estrategia tiene como objetivo capturar las tendencias y retrocesiones del mercado, al tiempo que controla el riesgo.

Principios estratégicos

  1. Para calcular indicadores MACD-V en diferentes marcos de tiempo (como 5 minutos y 30 minutos), el MACD-V introduce un ajuste de la volatilidad de ATR basado en el MACD para adaptarse a diferentes estados del mercado.
  2. Se calcula el precio más alto y el precio más bajo en un marco de tiempo de alto nivel (por ejemplo, 30 minutos) en un ciclo determinado (por ejemplo, 9 ciclos) y se calcula el nivel de retraso de Fibonacci en función de este intervalo.
  3. Para determinar si se cumplen las condiciones de apertura, se considera la relación entre el precio de cierre actual y el nivel de Fibonacci, así como el valor y la dirección de cambio del MACD-V. Por ejemplo, se abre una posición baja cuando el precio se recupera cerca del 38.2% del nivel de Fibonacci y el MACD-V se mueve hacia abajo entre 50 y 150.
  4. Una vez abierto, se utiliza un alto móvil para proteger los beneficios y controlar el riesgo. La posición del alto móvil se ajusta dinámicamente según el movimiento del precio y los parámetros estratégicos.
  5. Si el precio toca los niveles de stop loss móviles o fijos, se estabiliza.

Análisis de ventajas

  1. La estrategia utiliza análisis de múltiples marcos de tiempo para obtener una idea más completa de las tendencias y las fluctuaciones del mercado.
  2. El indicador MACD-V tiene en cuenta la volatilidad de los precios y funciona de manera efectiva en mercados de tendencia y agitación.
  3. Los niveles de Fibonacci son capaces de capturar las áreas de soporte y resistencia clave en el precio, proporcionando una referencia para la toma de decisiones comerciales.
  4. El movimiento de los parámetros permite obtener ganancias continuas durante la continuación de la tendencia, mientras que el equilibrio en el momento de la reversión del precio, controlando el riesgo.
  5. La estrategia tiene una lógica clara, ajustable y adaptable.

Análisis de riesgos

  1. La estrategia es que en un mercado turbulento, las transacciones pueden ser frecuentes, lo que lleva a altos costos de transacción.
  2. Dependiendo de la tendencia de los indicadores técnicos, puede haber errores en los juicios cuando hay un falso avance en el mercado o una continua agitación.
  3. Las posiciones de stop loss fijas pueden no responder a los mercados extremos en el momento adecuado, lo que puede causar mayores pérdidas.
  4. La elección incorrecta de parámetros puede causar un mal desempeño de la política.

Dirección de optimización

  1. Introducción de más marcos de tiempo e indicadores, como MA con ciclos más largos, para mejorar la precisión de las estimaciones de tendencias.
  2. Optimización de la gestión de posiciones, como ajustar el tamaño de las posiciones en función del ATR o el intervalo de precios.
  3. Para mejorar la adaptabilidad, se establecen diferentes combinaciones de parámetros para diferentes estados del mercado.
  4. La introducción de un alto móvil basado en el alto móvil, para controlar mejor el riesgo a la baja.
  5. La estrategia se vuelve a evaluar y se optimiza para encontrar la mejor combinación de parámetros.

Resumen

La estrategia determina la tendencia y el momento de apertura de la posición a través de los niveles de retroceso MACD-V y Fibonacci de varios marcos de tiempo, y utiliza los parámetros de parada móvil para controlar el riesgo y los beneficios dinámicamente. La lógica de la estrategia es clara y adaptable, pero puede presentar riesgos de operaciones frecuentes y errores en los mercados turbulentos. Se puede mejorar aún más la solidez y la rentabilidad de la estrategia mediante la introducción de más indicadores, la optimización de la gestión de posiciones y la lógica de parada, así como la optimización de parámetros.

Gracias.

El indicador MACD-v utilizado en esta estrategia fue creado por Alex Spiroglou. Para más detalles, puedes consultar su trabajo:MACD-v.

/*backtest
start: 2024-03-26 00:00:00
end: 2024-04-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © catikur

//@version=5
strategy("Advanced MACD-V and Fibonacci Strategy with EMA Trailing TP", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1000, margin_long=1./10*50, margin_short=1./10*50, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.05)

// Parametreler
fast_len = input.int(12, title="Fast Length", minval=1, group="MACD-V Settings")
slow_len = input.int(26, title="Slow Length", minval=1, group="MACD-V Settings")
signal_len = input.int(9, title="Signal Smoothing", minval=1, group="MACD-V Settings")
atr_len = input.int(26, title="ATR Length", minval=1, group="MACD-V Settings")
source = input.source(close, title="Source", group="MACD-V Settings")

//ema_length = input.int(20, title="EMA Length for Trailing TP", group="Trailing TP Settings")
trailing_profit = input.float(1000, title="Trailing Profit", minval=0.01, maxval=1000000, step=0.01, group="Trailing TP Settings")
trailing_offset = input.float(30000, title="Trailing Offset", minval=0.01, maxval=1000000, step=0.01, group="Trailing TP Settings")
trailing_factor = input.float(0.01, title="Trailing Factor", minval=0.01, maxval=1000000, step=0.01, group="Trailing TP Settings")
fix_loss = input.float(20000, title="Fix Loss", minval=0.01, maxval=1000000, step=0.01, group="Trailing TP Settings")

fib_lookback = input.int(9, title="Fibonacci Lookback Periods", minval=1, group="Fibonacci Settings")

macd_tf = input.timeframe("5", title="MACD Timeframe", group="Timeframe Settings")
fib_tf = input.timeframe("30", title="Fibonacci Timeframe", group="Timeframe Settings")
//ema_tf = input.timeframe("30", title="EMA Timeframe for Trailing TP", group="Timeframe Settings")




// MACD-V Hesaplama
atr = ta.atr(atr_len)
ema_slow = ta.ema(source, slow_len)
ema_fast = ta.ema(source, fast_len)

atr_tf = request.security(syminfo.tickerid, macd_tf , atr)
ema_slow_tf = request.security(syminfo.tickerid, macd_tf , ema_slow)
ema_fast_tf = request.security(syminfo.tickerid, macd_tf , ema_fast)

macd = ( ema_fast_tf - ema_slow_tf ) / atr_tf * 100
signal = ta.ema(macd, signal_len)
hist = macd - signal
hist_prev = hist[1]

// log.info("MACD {0} ", macd)
// log.info("Signal {0} ", signal)
// log.info("Histogram {0} ", hist)
// log.info("Previous Histogram {0} ", hist_prev)

// EMA for Trailing TP
//ema_trailing_tf = ta.ema(close, ema_length)

//ema_trailing = request.security(syminfo.tickerid, ema_tf, ema_trailing_tf)

//log.info("EMA Trailing {0} ", ema_trailing)

// Fibonacci Seviyeleri

high_val_tf = ta.highest(high, fib_lookback)
low_val_tf = ta.lowest(low, fib_lookback)

h1 = request.security(syminfo.tickerid, fib_tf, high_val_tf)
l1 = request.security(syminfo.tickerid, fib_tf, low_val_tf)

fark = h1 - l1

//Low ile fark
hl236 = l1 + fark * 0.236
hl382 = l1 + fark * 0.382
hl500 = l1 + fark * 0.5
hl618 = l1 + fark * 0.618
hl786 = l1 + fark * 0.786
//High ile fark
lh236 = h1 - fark * 0.236
lh382 = h1 - fark * 0.382
lh500 = h1 - fark * 0.5
lh618 = h1 - fark * 0.618
lh786 = h1 - fark * 0.786

hbars_tf = -ta.highestbars(high, fib_lookback)
lbars_tf = -ta.lowestbars(low, fib_lookback)

hbars = request.security(syminfo.tickerid, fib_tf , hbars_tf)
lbars = request.security(syminfo.tickerid, fib_tf , lbars_tf)

fib_236 = hbars > lbars ? hl236 : lh236
fib_382 = hbars > lbars ? hl382 : lh382
fib_500 = hbars > lbars ? hl500 : lh500
fib_618 = hbars > lbars ? hl618 : lh618
fib_786 = hbars > lbars ? hl786 : lh786

// log.info("Fibo 382 {0} ", fib_382)
// log.info("Fibo 618 {0} ", fib_618)

// Keep track of the strategy's highest and lowest net profit
var highestNetProfit = 0.0
var lowestNetProfit  = 0.0

var bool sell_retracing = false
var bool sell_reversing = false
var bool buy_rebound = false
var bool buy_rallying = false

// Satış Koşulları
sell_retracing := (signal > -20) and (macd > -50 and macd < 150) and (macd < signal) and (hist < hist_prev) and (close < fib_382)
sell_reversing := (macd > -150 and macd < -50) and (macd < signal) and (hist < hist_prev) and (close < fib_618)

// log.info("Retracing var mi: {0} ", sell_retracing)
// log.info("Reversing var mi: {0} ", sell_reversing)

// Alım Koşulları
buy_rebound := (signal < 20) and (macd > -150 and macd < 50) and (macd > signal) and (hist > hist_prev) and ((fib_618 < close) or ((fib_618 > close ) and (close > fib_382)))
buy_rallying := (macd > 50 and macd < 150) and (macd > signal) and (hist > hist_prev) and (close > fib_618)

// log.info("Rallying var mi: {0} ", buy_rallying)
// log.info("Rebound var mi: {0} ", buy_rebound)

// Emirleri Yerleştirme
if (sell_retracing == true and strategy.opentrades == 0 )
    strategy.entry("sell_retracing", strategy.short)

if (sell_reversing == true and strategy.opentrades == 0 )
    strategy.entry("sell_reversing", strategy.short)

if (buy_rebound == true and strategy.opentrades == 0 )
    strategy.entry("buy_rebound", strategy.long)

if (buy_rallying == true and strategy.opentrades == 0 )
    strategy.entry("buy_rallying", strategy.long)


// log.info("open order: {0} ", strategy.opentrades )


highestNetProfit := math.max(highestNetProfit, strategy.netprofit)
lowestNetProfit  := math.min(lowestNetProfit, strategy.netprofit)




// Plot the net profit, as well as its highest and lowest value
//plot(strategy.netprofit, style=plot.style_area, title="Net profit",
//     color=strategy.netprofit > 0 ? color.green : color.red)

//plot(highestNetProfit, color=color.green, title="Highest net profit")
//plot(lowestNetProfit, color=color.red, title="Lowest net profit")

// Trailing Take Profit
//long_trailing_stop = ema_trailing * trailing_factor
//short_trailing_stop = ema_trailing / trailing_factor

//log.info("long trailing stop {0} ", long_trailing_stop)
//log.info("short trailing stop {0} ", short_trailing_stop)
//log.info("avg price {0} ", strategy.position_avg_price)
//trail_price1 = strategy.position_avg_price * (1 + trailing_factor)
//trail_price2 = strategy.position_avg_price * (1 - trailing_factor)
// log.info("position_size {0} ", strategy.position_size)

// Trailing Take Profit
var float long_trailing_stop = 0.0
var float short_trailing_stop = 0.0

//if (strategy.position_size > 0)
 //   long_trailing_stop := math.max(long_trailing_stop, close * (1 + trailing_factor))  // Yeni bir maksimum değer belirlendiğinde güncelle
//if (strategy.position_size < 0)
 //  short_trailing_stop := math.min(short_trailing_stop, close * (1 - trailing_factor))  // Yeni bir minimum değer belirlendiğinde güncelle

//log.info("long trailing {0} ", long_trailing_stop)
// log.info("trailing factor{0} ", trailing_factor)
//log.info("short trailing {0} ", short_trailing_stop)

if (strategy.position_size != 0 )
    strategy.exit("Exit Long", from_entry="buy_rebound", trail_points = trailing_profit, trail_offset = trailing_offset, loss = fix_loss)
    strategy.exit("Exit Long", from_entry="buy_rallying", trail_points = trailing_profit, trail_offset = trailing_offset, loss = fix_loss)
    strategy.exit("Exit Short", from_entry="sell_retracing", trail_points = trailing_profit, trail_offset = trailing_offset, loss = fix_loss)
    strategy.exit("Exit Short", from_entry="sell_reversing", trail_points = trailing_profit, trail_offset = trailing_offset, loss = fix_loss)
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