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SMC戦略 MACD と EMA を組み合わせる

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年3月19日17時37分45秒
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戦略の概要

この戦略は,主にLux Algo SMC指標からの買い売り信号と組み合わせて,市場動向を決定するためにMACD指標とEMA指標を使用する.トレンドが上昇し価格がEMA以上になると購入し,トレンドが低下し価格がEMA以下になると販売する.この方法により,戦略はトレンド市場から利益を得ることができ,頻繁な取引インバウンドレンジ市場を避ける.

戦略原則

この戦略の核心はMACD指標とEMA指標である.MACD指標はMACD線とシグナル線という2つの線で構成される.MACD線が下からシグナル線の上を横切ると,トレンドが上昇する可能性があることを示し,MACD線が上からシグナルラインの下を横切ると,トレンドが低下する可能性があることを示します.EMA指標は価格が移動平均線の上にあるかどうかを決定するために使用され,現在のトレンド方向性を確認します.

具体的には,この戦略の論理は次のとおりです.

  1. MACD指標の3つの変数を計算します: macdLine, signalLine, hist.
  2. EMA指標 emaValueの値を計算する.
  3. Lux Algo SMCインジケーターから買い・売るシグナルを取得します. buySignalと sellSignal.
  4. buySignalが trueで,macdLineが signalLineより大きく,閉じる価格が emaValueより大きくなった場合,ロングポジションを開きます.
  5. sellSignalが trueで,macdLineが signalLineより小さいとき,閉じる価格が emaValueより小さいとき,ショートポジションを開きます.

この方法により,戦略はトレンド市場中に適時市場に参入し,範囲内市場での頻繁な取引を回避し,戦略の安定性と収益性を向上させることができます.

戦略 の 利点

  1. 強いトレンド追跡能力:MACDとEMA指標を組み合わせることで,戦略は市場のトレンドを適時に決定し,トレンド市場から利益を得ることができます.
  2. EMA指標を導入することで,この戦略は,レンジバインド市場での頻繁な取引を回避し,取引コストと引き上げを削減することができます.
  3. 調整可能なパラメータ: 戦略のパラメータは,市場の状況に応じて調整され,戦略の適応性が向上します.
  4. 簡潔なコード: 戦略のコードロジックは明確で,理解し,修正するのが簡単です.

戦略リスク

  1. パラメータ感度: 戦略の性能はパラメータ設定に比較的敏感であり,異なるパラメータ組み合わせによって戦略の性能が大きく異なる可能性があります.したがって,パラメータは最適化され,実用的なアプリケーションでテストする必要があります.
  2. トレンド誤判: トレンドを決定するために戦略は主にMACDおよびEMA指標に依存するが,両方の指標は誤った信号を送り,戦略損失につながる可能性がある.したがって,トレンドの信頼性を検証するために他の指標または方法を組み合わせることが必要である.
  3. 突然発生リスク: 戦略は,大きな下落ニュース,ブラック・スワン・イベントなど,戦略が大きな引き下げを起こす可能性があるような突然発生に対応できない.したがって,リスクを制御するために適切なストップ・ロスの措置を設定する必要があります.

戦略の最適化方向

  1. より多くの指標を導入する:MACDとEMA指標の信頼性を検証し,傾向判断の精度を向上させるため,ADX,DMIなどの他の傾向型指標を導入することを検討する.
  2. パラメータを最適化: 遺伝アルゴリズム,グリッド検索,その他の方法を使用して戦略のパラメータを最適化し,最適なパラメータの組み合わせを見つけ,戦略のパフォーマンスを向上させる.
  3. ストップ・ロスの対策を加える: ストップ・ロスの対策を加える.例えば,固定ストップ・ロスの対策,ストップ・ロスの対策など,戦略の引き下げリスクを制御する.
  4. 複数のタイムフレームを組み合わせる: 戦略を異なるタイムフレームで実行することを検討し,主要なトレンドを決定するためにより高いタイムフレームとエントリーポイントを決定するためにより短いタイムフレームを使用して,戦略の安定性と収益性を向上させる.

概要

この戦略は,市場動向を決定するためにMACD指標とEMA指標を組み合わせ,Lux Algo SMC指標の買い売り信号を使用してエントリーポイントを決定し,トレンド市場から利益を得,レンジバインド市場での頻繁な取引を避けます.この戦略には明らかな利点,簡潔なコード,調整可能なパラメータがありますが,パラメータ敏感性,トレンド誤判,突然発生リスクなど,いくつかのリスクもあります.戦略のパフォーマンスをさらに改善するために,より多くの指標を導入し,パラメータを最適化し,ストップロスの対策を追加し,複数のタイムフレームを組み合わせ,その他の方法を検討することができます.全体として,この戦略はさらなる研究と最適化に値する有望な定量的な取引戦略です.


/*backtest
start: 2023-03-13 00:00:00
end: 2024-03-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("SMC with MACD and EMA", overlay=true)

// 1. MACD Settings
fastLength = input(12, title="MACD Fast Length")
slowLength = input(26, title="MACD Slow Length")
signalLength = input(9, title="MACD Signal Length")

// 2. EMA Settings
emaLength = input(200, title="EMA Length")

// 3. Calculating MACD and assigning variables correctly
[macdLine, signalLine, hist] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalLength)

// 4. EMA Calculation
emaValue = ta.ema(close, emaLength)

// 5. Get Buy/Sell Signals from Lux Algo SMC Indicator (Modify as needed)
buySignal = input.bool(true, title="Buy Signal from Lux Algo SMC") 
sellSignal = input.bool(true, title="Sell Signal from Lux Algo SMC")

// 6. Strategy Logic (Using the corrected variables)
if buySignal and macdLine > signalLine and close > emaValue 
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if sellSignal and macdLine < signalLine and close < emaValue 
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// 7. Optional: Plot MACD for visualization 
plot(macdLine, color=color.blue, title="MACD")
plot(signalLine, color=color.orange, title="Signal")

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