資源の読み込みに... 荷物...

MACD-Vとフィボナ・チドロ時間枠動的ストローク戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年4月26日 12:00:21
タグ:マックドマックド-VATRエイママルチ

MACD-V和斐波那契多时间框架动态止盈策略

概要

この戦略は,複数のタイムフレームで取引決定を行うために,MACD-V (ATR波動率のMACD) とフィボナッチリコールを使用する.これは,異なるタイムフレームのMACD-Vとフィボナッチレベルを計算し,現在の価格とフィボナッチレベルとの関係とMACD-Vの値に基づいて,ポジションとポジションを決定する.この戦略は,市場のトレンドとリコールを捉え,リスクを制御することを目的としています.

戦略の原理

異なる時間枠 (例えば5分と30分) のMACD-V指標を計算するMACD-Vは,MACDに基づいて異なる市場状況に合わせてATR波動率調整を導入する.
高級時間枠 (例えば30分) で過去一定周期 (例えば9サイクル) の上位価格と下位価格を計算し,この範囲に基づいてフィボナッチ回帰レベルを計算する.
現在の閉じる価格とフィボナッチレベルとの関係,MACD-Vの値と変化の方向性に基づいて,開場条件を満たすかどうかを判断する.例えば,価格が38.2%のフィボナッチレベルに近い回帰値に達し,MACD-Vが50から150の間下向きに動いているとき,空きポジションを開く.
取引を開いた後,移動ストップ (trailing stop) を使って利益を保護し,リスクを制御する.移動ストップの位置は,価格動きと戦略パラメータに応じて動的に調整される.
価格が移動停止または固定停止レベルに触れた場合,平衡します.

優位性分析

戦略は,市場動向と変動をより全面的に把握するために,多時間枠分析を使用します.
MACD-Vは価格変動を考慮し,トレンドと波動の市場の両方で効果的に動作する.
フィボナッチレベルは,価格の重要なサポートとレジスタンス領域をよく把握し,取引決定の参考になります.
移動ストップは,トレンドが続く間,継続的に利益を得ることができ,価格が逆転するときに,適切な平衡を図り,リスクを制御します.
戦略論理は明確で,パラメータは調整可能で,適応性が強い.

リスク分析

戦略は,波動する市場で頻繁に取引が起こり,高い取引コストを引き起こす可能性がある.
技術指標の判断傾向によって,偽の突破や継続的な波動が起こる場合,誤った判断が起こる可能性があります.
固定ストップダースポジションは,急激な状況に及ばない可能性があり,より大きな損失をもたらす.
パラメータの選択が不適切である場合,戦略のパフォーマンスが悪くなる可能性があります.

優化方向

傾向判断の正確性を高めるため,より長い周期MAsなどのより多くの時間枠と指標を導入した.
ポジション管理を最適化,例えばATRまたは価格区間によるポジションサイズを動的に調整する.
異なる市場状況に対して異なるパラメータの組み合わせを設定し,適応性を向上させる.
移動ストップの基礎として,移動ストップを導入し,ダウンリスクをよりよく制御する.
戦略を再テストし,パラメータを最適化して最適なパラメータ組み合わせを見つけます.

概要

この戦略は,マルチタイムフレームのMACD-Vとフィボナッチリコールレベルによって,トレンドと開場タイミングを判断し,移動式ストップを活用して,リスクと利益を動的に制御する. 戦略の論理は明確で,適応性が強いが,波動的な市場では頻繁な取引と誤判のリスクが発生する可能性があります. より多くの指標を導入し,ポジション管理とストップロジックを最適化し,パラメータを最適化することで,戦略の安定性と収益性をさらに向上させることができます.

ありがとうございました

この戦略で使用されているMACD-v指標は,その原作者であるAlex Spiroglouに功績がある.詳細については彼の作品を参照してください: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)

関連コンテンツ

もっと見る

2019 - FMZ - 発明者定量化

MACD-Vとフィボナ・チドロ時間枠 動的ストローク戦略

概要