3 10.0 오시일레이터 프로필 역전 전략은 다른 시간 프레임에 걸쳐 MACD 지표를 계산함으로써 잠재적 인 가격 역전을 식별합니다. 더 높은 자본 효율성을 추구하기 위해 트렌드를 따르는 스톱 로스 접근 방식을 채택합니다.
이 전략은 빠른 및 느린 라인과 MACD 지표 및 신호 라인을 구성하기 위해 3 및 10 기간의 SMA 이동 평균을 계산합니다. 빠른 라인과 신호 라인이 0 라인을 상향 또는 하향으로 넘을 때 가격이 중요한 지점에 도달하고 반전이 발생할 수 있음을 나타냅니다. 또한 반전 신호의 신뢰성을 확인하기 위해 볼륨 압력 판단, RSI 지표 등을 포함합니다. 반전 신호가 특정 신뢰성 요구 사항을 충족하면 길거나 짧습니다.
구체적으로, 전략은 다음과 같은 방법으로 가격 반전을 판단합니다.
반전 신호의 신뢰도가 높을 때, 전략은 높은 수익을 추구하기 위해 트렌드를 따르는 스톱 손실을 채택합니다.
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
또한 몇 가지 위험이 있습니다.
위험은 다음을 통해 줄일 수 있습니다.
이 전략은 다음을 통해 더 이상 최적화 될 수 있습니다.
멀티 타임프레임 MACD 제로 크로싱 역전 전략은 멀티 지표 평가를 통해 입시 시기를 결정하기 위해 가격, 부피 및 변동성 지표를 포괄적으로 고려합니다. 충분한 수익성에 따라 적시에 스톱 로스를 설정합니다. 역전 시장에서 좋은 수익을 얻을 수 있습니다. 기계 학습 및 키 레벨 통합에 대한 추가 개선은 수익성을 향상시키는 동시에 위험과 거래 빈도를 줄일 수 있습니다.
/*backtest start: 2023-02-11 00:00:00 end: 2024-02-17 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("3 10.0 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10.0 Oscillator Profile Flagging", overlay=false) signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26) macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8) shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3) longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10.0) takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.8) stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.75) fast_ma = ta.sma(close, 3) slow_ma = ta.sma(close, 10) macd = fast_ma - slow_ma signal = ta.sma(macd, 16) hline(0, "Zero Line", color = color.black) buyVolume = volume*((close-low)/(high-low)) sellVolume = volume*((high-close)/(high-low)) buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1] sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1] signalSlope = ( signal - signal[1] ) macdSlope = ( macd - macd[1] ) plot(macd, color=color.blue, title="Total Volume") plot(signal, color=color.orange, title="Total Volume") intrabarRange = high - low rsi = ta.rsi(close, 14) rsiSlope = rsi - rsi[1] getRSISlopeChange(lookBack) => j = 0 for i = 0 to lookBack if ( rsi[i] - rsi[ i + 1 ] ) > -5 j += 1 j getBuyerVolBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if buyVolume[i] > sellVolume[i] j += 1 j getSellerVolBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if sellVolume[i] > buyVolume[i] j += 1 j getVolBias(lookBack) => float b = 0.0 float s = 0.0 for i = 1 to lookBack b += buyVolume[i] s += sellVolume[i] b > s getSignalBuyerBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if signal[i] > signalBiasValue j += 1 j getSignalSellerBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if signal[i] < ( 0.0 - signalBiasValue ) j += 1 j getSignalNoBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0.0 - signalBiasValue ) j += 1 j getPriceRising(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if close[i] > close[i + 1] j += 1 j getPriceFalling(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if close[i] < close[i + 1] j += 1 j getRangeNarrowing(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] j+= 1 j getRangeBroadening(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] j+= 1 j bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0.0 and signalSlope[1] > 0.0 bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0.0 and macdSlope[1] > 0.0 bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0.0 and signalSlope[1] < 0.0 bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0.0 and macdSlope[1] < 0.0 bool hasBearInversion = signalSlope > 0.0 and macdSlope < 0.0 bool hasBullInversion = signalSlope < 0.0 and macdSlope > 0.0 bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0.0 - signalBiasValue ) bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0.0 bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0.0 bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0.0 - macdBiasValue ) bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal) bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal) bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 ) bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 ) // 393.60 Profit 52.26% 15m if ( hasBullInversion and rsiSlope > 1.5 and volume > 300000.0 ) strategy.entry("15C1", strategy.long, qty=10.0) strategy.exit("TPS", "15C1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss) // 356.10 Profit 51,45% 15m if ( getVolBias(shortLookBack) == false and rsiSlope > 3.0 and signalSlope > 0) strategy.entry("15C2", strategy.long, qty=10.0) strategy.exit("TPS", "15C2", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss) // 124 Profit 52% 15m if ( rsiSlope < -11.25 and macdSlope < 0.0 and signalSlope < 0.0) strategy.entry("15P1", strategy.short, qty=10.0) strategy.exit("TPS", "15P1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss) // 455.40 Profit 49% 15m if ( math.abs(math.abs(macd) - math.abs(signal)) < .1 and buyVolume > sellVolume and hasBullInversion) strategy.entry("15P2", strategy.short, qty=10.0) strategy.exit("TPS", "15P2", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)