Stratégie d'agrégation de moyenne mobile MACD
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie combine 5 types différents de moyennes mobiles pour générer un signal de transaction lorsque les directions des 5 moyennes mobiles sont cohérentes. La stratégie utilise l’agrégation de plusieurs moyennes mobiles pour filtrer efficacement le bruit du marché et identifier la direction de la tendance.
Principe de stratégie
Cette stratégie utilise les cinq moyennes mobiles SMA, EMA, RMA, WMA et VWMA. Les cinq moyennes mobiles de longueur de ligne rapide de 8 jours et de longueur de ligne lente de 144 jours sont respectivement calculées. Un signal polyhedral est généré lorsque toutes les lignes rapides sont en hausse et les lignes lentes en hausse; un signal sans tête est généré lorsque toutes les lignes rapides sont en baisse et les lignes lentes en baisse.
Analyse des avantages
- Agglutination de multiples moyennes mobiles pour une meilleure fiabilité de la détection des signaux et pour éviter la production de faux signaux
- Utiliser les avantages de plusieurs types de moyennes mobiles, telles que le prix de lissage SMA, le volume de transaction pris en compte par VWMA, le poids attribué par WMA, etc.
- Les paramètres peuvent être ajustés pour optimiser la longueur des lignes rapides et lentes
Analyse des risques
- Plusieurs moyennes mobiles sont agrégées, et une ou deux de ces moyennes peuvent avoir un impact sur la stratégie si elles produisent des signaux erronés
- L’incapacité à envoyer des signaux en temps opportun au début d’une tendance
- Optimisation des paramètres pour obtenir le meilleur des paramètres
Direction d’optimisation
- Des combinaisons et des paramètres de différentes moyennes mobiles peuvent être testés
- La confirmation peut être combinée avec d’autres indicateurs, tels que le MACD, le RSI, etc.
- Les paramètres de la moyenne mobile peuvent être ajustés en fonction de l’évolution de l’environnement du marché
Résumer
Cette stratégie génère un signal de transaction en regroupant plusieurs moyennes mobiles principales et en obtenant un consensus sur toutes les moyennes mobiles. Cette stratégie peut tirer parti des avantages des moyennes mobiles, tout en filtrant une partie du bruit et en identifiant la direction des tendances du marché. L’optimisation des paramètres et la confirmation de la combinaison des indicateurs peuvent améliorer encore la stabilité de la stratégie.
//@version=2
strategy(title="MACD Multi-MA Strategy", overlay=false )
src = close
len1 = input(8, "FAST LOOKBACK")
len2 = input(144, "SLOW LOOKBACK")
/////////////////////////////////////////////
length = len2-len1
ma = vwma(src, length)
plot(ma, title="VWMA", color=lime)
length1 = len2-len1
ma1 = rma(src, length1)
plot(ma1, title="RMA", color=purple)
length2 = len2-len1
ma2 = sma(src, length2)
plot(ma2, title="SMA", color=red)
length3 = len2-len1
ma3 = wma(src, length3)
plot(ma3, title="WMA", color=orange)
length4 = len2-len1
ma4 = ema(src, length4)
plot(ma4, title="EMA", color=yellow)
long = ma > ma[1] and ma1 > ma1[1] and ma2 > ma2[1] and ma3 > ma3[1] and ma4 > ma4[1]
short = ma < ma[1] and ma1 < ma1[1] and ma2 < ma2[1] and ma3 < ma3[1] and ma4 < ma4[1]
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)