MACD EMA 金のクロストレンド追跡戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-18 15:17:36
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MACD EMA黄金交叉趋势追踪策略

概要

この戦略は,MACD指標と移動平均線信号線の交差を計算し,現在の傾向の強弱を判断するEMA指標と組み合わせて,傾向追跡を実現する.MACD線が信号線を下から上へと突破すると,上から下へと突破すると空白になり,EMA線も傾向の強弱を判断し,偽の突破をフィルタリングする.

戦略の原理

この戦略は主にMACD指標によるトレンド方向とエントリータイミングを判断する.MACD線突破信号線は価格傾向が逆転していることを示しており,突破方向に基づいて多空を判断する.具体的な判断の論理は,閉じる価格がEMA平均線より高く,MACD線が下から突破信号線である場合,多空を決定する.閉じる価格がEMA平均線より低く,MACD線が上から突破信号線である場合,多空を決定する.

EMA均線の作用は,価格がEMA均線より高い場合上昇傾向にある場合,MACDの下の突破は容易な走行形成の黄金交差信号である.価格がEMA均線より低い場合下落傾向にある場合,MACD上部の突破は容易な交差信号を形成する.EMAの長さは,中長期の傾向判断の程度も決定する.

上記の方法により,価格が逆転し新しいトレンドを形成し始めたときに,タイミングで場に入り,トレンド追跡効果を実現することができます.

優位性分析

この戦略は,価格のトレンド方向を考慮し,また指針によって特定のエントリータイミングを判断し,偽の突破のリスクを避けるという二重判断条件を組み合わせて,戦略の信頼性を強化する.この戦略は,単一のMACD指針を使用するよりも新しいトレンドの開始をより正確に判断する.

EMAの均線の使用は,戦略が短期波動の影響を一定程度にフィルタリングし,中長線傾向をロックすることを可能にします.これはMACDの判断逆転の効果を発揮するのに役立ちます.

さらに,戦略は多や空の条件を同時に設定し,落した蓮の市場環境に適用できるので,戦略の適応性を強化する.

リスク分析

この戦略の主なリスクは,MACD指標がFakeoutを判断する確率が高く,シグナルが誤って認識される可能性があることである.このとき,均線EMAの補助機能が必要であるが,特殊な市場でも失敗する可能性もある.

さらに,戦略では,損益比率を用いて止損・止損条件を設定している.これはある程度の主観性があり,正しく設定されていない場合,戦略効果に影響を与える.

最後に,戦略では,単に開場額を100%に設定し,資金管理の問題を考慮していない.これは実物でもリスクがある.

優化方向

この戦略には,以下のいくつかの最適化方向があります.

  1. 他の指標判断を加え,複数の指標の組み合わせを形成することで,MACDが誤った信号を発する確率をさらに回避することができる.例えば,KDJ,BOLLなどを考えることができる.

  2. EMAの均線長さは,傾向の方向を判断する最適なパラメータを見つけるために多組合せ最適化を行うことができます.

  3. MACD パラメータはさらに最適化され,反転時刻を決定する最も正確なパラメータ値を取ることを発見することができる.

  4. 資金管理モジュールを追加し,例えば,利益損失比率を動的インプットとして使用したり,スライドポイントストップ損失を設定したりできます.

  5. 異なる種類の契約の効果をテストし,最も適合する取引種を探します. 例えば,暗号通貨,株式先物など.

概要

MACD EMAの金クロストレンド追跡戦略は,全体としてシンプルで実用的なもので,信号の信頼性を保証する二重指標判断,合理的なストップ・ロスト・ストップ・ブレーキ方式を設定することで利益をロックする.主要にパラメータ選択,指標组合,資金管理などで最適化する余地がある.さらにテストを最適化すれば,この戦略が効率的なトレンド追跡戦略の一つになると信じている.


/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

strategy(title="MACD EMA Strategy", shorttitle="MACD EMA STRAT", overlay = true, pyramiding = 0, max_bars_back=3000, calc_on_order_fills = false, commission_type =  strategy.commission.percent, commission_value = 0, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, initial_capital=5000, currency=currency.USD)

// Time Range
FromMonth=input(defval=1,title="FromMonth",minval=1,maxval=12)
FromDay=input(defval=1,title="FromDay",minval=1,maxval=31)
FromYear=input(defval=2020,title="FromYear",minval=2016)
ToMonth=input(defval=1,title="ToMonth",minval=1,maxval=12)
ToDay=input(defval=1,title="ToDay",minval=1,maxval=31)
ToYear=input(defval=9999,title="ToYear",minval=2017)
start=timestamp(FromYear,FromMonth,FromDay,00,00)
finish=timestamp(ToYear,ToMonth,ToDay,23,59)
window()=>true

// STEP 2:
// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = true

//EMA
emasrc = close
res = input(title="EMA Timeframe", type=input.resolution, defval="15")
len1 = input(title="EMA Length", type=input.integer, defval=206)
col1 = color.yellow
// Calculate EMA
ema1 = ema(emasrc, len1)
emaSmooth = security(syminfo.tickerid, res, ema1, barmerge.gaps_on, barmerge.lookahead_off)
// Draw EMA
plot(emaSmooth, title="EMA", linewidth=1, color=col1)

//MACD
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=15)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=24)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA (Oscillator)", type=input.bool, defval=true)
sma_signal = input(title="Simple MA (Signal Line)", type=input.bool, defval=true)
zeroline = 0

// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )
//plot(macd, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
//plot(signal, title="Signal", color=col_signal, transp=0)
//plot(zeroline, title="Zero Line", color=color.black, transp=0)

///////////////////////////LONG////////////////////////////////////////////////////////////////////

enablelong = input(true, title="Enable long?")

//Long Signal
upcondition = close > emaSmooth and close[1] > emaSmooth[1]
macdunderhis = macd < zeroline
macdcrossup = crossover(macd, signal)

longcondition = upcondition and macdunderhis and macdcrossup

//strategy buy long
if (longcondition) and (afterStartDate) and strategy.opentrades < 1 and (enablelong == true)
    strategy.entry("long", strategy.long)

//////////////////////////////////////SHORT//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

enableshort = input(true, title="Enable short?")

//Short Signal
downcondition = close < emaSmooth and close[1] < emaSmooth[1]
macdoverhis = macd > zeroline
macdcrosunder = crossunder(macd, signal)

shortcondition = downcondition and macdoverhis and macdcrosunder

//strategy buy short
if (shortcondition) and (afterStartDate) and strategy.opentrades < 1 and (enableshort == true)
    strategy.entry("short", strategy.short)


//////////////////////////////////////EXIT CONDITION//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
bought = strategy.position_size[1] < strategy.position_size
sold = strategy.position_size[1] > strategy.position_size
barsbought = barssince(bought)
barssold = barssince(sold)
//////LOWEST LOW//////
//Lowest Low LONG
profitfactorlong = input(title="ProfitfactorLong", type=input.float, step=0.1, defval=1.9)
loLen = input(title="Lowest Low Lookback", type=input.integer,
  defval=46, minval=2)
stop_level_long = lowest(low, loLen)[1]

if strategy.position_size>0 
    profit_level_long = strategy.position_avg_price + ((strategy.position_avg_price - stop_level_long[barsbought])*profitfactorlong)
    strategy.exit(id="TP/ SL", stop=stop_level_long[barsbought], limit=profit_level_long)

//Lowest Low SHORT
profitfactorshort = input(title="ProfitfactorShort", type=input.float, step=0.1, defval=2.1)
highLen = input(title="highest high lookback", type=input.integer,
  defval=25, minval=2)
stop_level_short = highest(high, highLen)[1]

if strategy.position_size<0 
    profit_level_short = strategy.position_avg_price - ((stop_level_short[barssold] - strategy.position_avg_price)*profitfactorshort)
    strategy.exit(id="TP/ SL", stop=stop_level_short[barssold], limit=profit_level_short)
    
//PLOTT TP SL
plot(stop_level_long, title="SL Long", linewidth=1, color=color.red)
plot(stop_level_short, title="SL Short", linewidth=1, color=color.red)

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