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이동 평균 집계 MACD 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-07 17:35:41
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전반적인 설명

이 전략은 5 가지 다른 유형의 이동 평균을 결합하고 5 개의 이동 평균의 방향이 일관할 때 거래 신호를 생성합니다. 여러 이동 평균의 집계로 시장 소음을 효과적으로 필터하고 트렌드 방향을 식별 할 수 있습니다.

전략 논리

이 전략은 SMA, EMA, RMA, WMA 및 VWMA를 5 가지 종류의 이동 평균을 사용합니다. 5 개의 8 일 빠른 MA와 5 개의 144 일 느린 MA를 계산합니다. 모든 빠른 MA가 상승하고 모든 느린 MA가 상승할 때 긴 신호를 생성합니다. 모든 빠른 MA가 떨어지고 모든 느린 MA가 떨어지면 짧은 신호를 생성합니다.

이점 분석

  • 여러 이동 평균을 집계하면 신호가 더 신뢰할 수 있고 잘못된 신호를 피합니다.
  • 다른 MAs의 장점을 활용합니다. 예를 들어 SMA가 가격을 매끄럽히고, VWMA가 부피를 고려하고, WMA가 무게를 부여합니다.
  • 매개 변수는 빠르고 느린 MA 길이를 최적화하기 위해 조절이 가능합니다.

위험 분석

  • 집계된 MA 중 하나 또는 두 개가 잘못된 신호를 생성하면 전략에도 영향을 미칩니다.
  • 트렌드가 시작될 때 적시에 신호를 생성할 수 없습니다.
  • 최적의 매개 변수를 찾기 위해 매개 변수 최적화가 필요합니다

최적화 방향

  • 다른 MA 조합과 매개 변수를 테스트 할 수 있습니다.
  • MACD, RSI 등과 같은 확인을 위해 다른 지표와 결합 할 수 있습니다.
  • 시장 조건에 따라 MA 매개 변수를 동적으로 조정할 수 있습니다.

요약

이 전략은 모든 주요 이동 평균이 방향에 대한 합의에 도달 할 때 거래 신호를 생성합니다. 시장 트렌드 방향을 식별하기 위해 약간의 소음을 필터하면서 다른 MAs의 강점을 효과적으로 활용합니다. 매개 변수 최적화 및 지표 컴보와 같은 추가 개선은 전략의 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 전반적으로 간단하고 실용적인 트렌드 다음 전략.

//@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)
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