La stratégie MACD Trend Following Intraday est une stratégie de trading intraday qui combine les moyennes mobiles, l'indicateur MACD et l'indicateur Williams.
La logique de négociation clé de cette stratégie repose sur plusieurs aspects:
En ce qui concerne les prix à la consommation, les prix à la consommation sont les prix à la consommation, les prix à la consommation et les prix à la consommation.
Passer long lorsque la ligne rapide du MACD est au-dessus de la ligne lente, et passer court lorsqu'elle est en dessous;
Passez long lorsque la ligne de MA rapide de l'indicateur William est au-dessus de la ligne de MA lente, et vice versa;
Utiliser les combinaisons de ces trois scénarios comme conditions d'entrée;
Sortez au signal de retour.
En combinant EMA pour la direction générale de la tendance et MACD pour l'élan à court terme, cette stratégie peut capturer les mouvements de tendance des prix à des points d'entrée décents pour les bénéfices.
Cette structure combinée de plusieurs indicateurs crée une tendance à court terme typique suivant la stratégie, avec des avantages principaux tels que:
Triple vérification croisée pour réduire les faux signaux;
EMA pour la tendance principale, MACD pour la dynamique à court terme;
L'indicateur Williams évite de chasser les sommets ou le fond de la pêche lors de mouvements volatiles;
La combinaison inversion garantit que le contrôle des risques s'aligne avec les sorties.
Il y a également des risques importants à prendre en compte pour cette stratégie:
La structure complexe rend le réglage des paramètres difficile;
Les transactions à court terme fréquentes peuvent entraîner des coûts de transaction plus élevés;
L'échec à détecter les véritables points de renversement de tendance peut entraîner des pertes.
Les principales atténuations sont l'optimisation des paramètres et le stop loss pour maximiser les combinaisons de bénéfices et contrôler la perte maximale d'un seul commerce.
Principaux aspects pour améliorer la stratégie:
Tester plus de combinaisons de paramètres pour obtenir un ensemble optimal;
Ajouter plus de flux de données comme le volume pour la validation de l'entrée;
Utiliser un stop-loss dynamique ou à retard pour renforcer la maîtrise des risques;
Incorporer l'apprentissage automatique pour détecter les véritables inversions.
Cette tendance MACD suivant la stratégie intraday combine efficacement des indicateurs pour identifier les tendances à court terme et gérer les risques. Des améliorations supplémentaires des paramètres de réglage, la définition de niveaux de stop loss et l'intégration de plus de flux de données peuvent augmenter le taux de gain et la rentabilité de la stratégie. Les concepts valent la peine d'être étudiés pour l'avancement de la stratégie.
/*backtest start: 2023-11-18 00:00:00 end: 2023-12-18 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m 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/ // © platsn //@version=5 strategy("MACD Willy Strategy", overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000) // ******************** Trade Period ************************************** startY = input(title='Start Year', defval=2011, group = "Trading window") startM = input.int(title='Start Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group = "Trading window") startD = input.int(title='Start Day', defval=1, minval=1, maxval=31, group = "Trading window") finishY = input(title='Finish Year', defval=2050, group = "Trading window") finishM = input.int(title='Finish Month', defval=12, minval=1, maxval=12, group = "Trading window") finishD = input.int(title='Finish Day', defval=31, minval=1, maxval=31, group = "Trading window") timestart = timestamp(startY, startM, startD, 00, 00) timefinish = timestamp(finishY, finishM, finishD, 23, 59) // t1 = time(timeframe.period, "0945-1545:23456") // window = time >= timestart and time <= timefinish and t1 ? 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ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length) slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length) macd = fast_ma - slow_ma signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length) hist = macd - signal // ---------------------------------------- William %R -------------------------------------- w_length = input.int(defval=34, minval=1) w_upper = ta.highest(w_length) w_lower = ta.lowest(w_length) w_output = 100 * (close - w_upper) / (w_upper - w_lower) fast_period = input(defval=5, title='Smoothed %R Length') slow_period = input(defval=13, title='Slow EMA Length') w_fast_ma = ta.wma(w_output,fast_period) w_slow_ma = ta.ema(w_output,slow_period) // ------------------------------------------------ Entry Conditions ---------------------------------------- L_entry1 = close > ema1 and hist > 0 and w_fast_ma > w_slow_ma S_entry1 = close < ema1 and hist < 0 and w_fast_ma < w_slow_ma // -------------------------------------------------- Entry ----------------------------------------------- strategy.initial_capital = 50000 profit = strategy.netprofit trade_amount = math.floor(strategy.initial_capital*leverage / close) if strategy.netprofit > 0 and reinvest trade_amount := math.floor((strategy.initial_capital+(profit*reinvest_percent*0.01))*leverage / close) else trade_amount := math.floor(strategy.initial_capital*leverage/ close) if L_entry1 //and window strategy.entry("Long", strategy.long, trade_amount) if S_entry1 //and window strategy.entry("Short", strategy.short, trade_amount) // --------------------------------------------------- Exit Conditions ------------------------------------- L_exit1 = hist < 0 and w_fast_ma < w_slow_ma and w_fast_ma < -20 S_exit1 = hist > 0 and w_fast_ma > w_slow_ma and w_fast_ma > -80 // ----------------------------------------------------- Exit --------------------------------------------- if L_exit1 //and window2 strategy.close("Long") if S_exit1 //and window2 strategy.close("Short") // if time(timeframe.period, "1530-1600:23456") // strategy.close_all()