이중 이동 평균 반전 추적 전략은 이동 평균 크로스오버를 거래 신호로 활용하는 양적 거래 전략이다. 이 전략은 MACD 지표의 빠르고 느린 이동 평균 차이와 신호 라인과 거래 부피의 긴 / 짧은 비율을 결합하여 거래 신호를 형성하고 시장 반전 기회를 포착합니다.
이 전략은 주로 빠른 라인과 느린 라인의 관계를 판단합니다. 빠른 라인이 느린 라인을 넘을 때 구매 신호를 생성하고 빠른 라인이 느린 라인을 넘을 때 판매 신호를 생성합니다. 또한 MACD 차이 값의 긴 / 짧은 상태, 차이와 신호 라인의 관계, 거래 부피의 긴 / 짧은 상황 등을 기반으로 시장의 긴 / 짧은 상태를 포괄적으로 판단합니다.
구체적으로, 전략은 MACD 차이 값의 크기와 방향, 차이와 신호 라인 사이의 교차, 차이와 신호 라인 사이의 일관성 또는 반대 방향 등을 판단합니다. 이러한 상황은 침몰 후 하위 시장 리바운드 특성을 반영합니다. 또한, 거래 부피의 긴 / 짧은 분포는 보조 판단 지표로 사용됩니다.
차이와 신호선이 시장 반전 신호를 표시하고 거래 부피가 시장 반전을 확인하는 것과 일치하면 거래 신호가 생성됩니다.
이중 이동 평균 반전 추적 전략은 이동 평균, MACD 및 거래량과 같은 지표를 포괄적으로 고려합니다. 반전 신호를 캡처하여 적절한 반전 지점을 선택하여 포지션을 설정합니다. 이 전략을 최적화 할 수있는 많은 공간이 여전히 있으며 기계 학습 및 리스크 관리와 같은 기술로 탄력성과 수익성이 더 향상 될 수 있습니다.
/*backtest start: 2024-01-20 00:00:00 end: 2024-02-19 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true) 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) 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(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume") //plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume") intrabarRange = high - low getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack] 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 float s = 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 - signalBiasValue ) j += 1 j getSignalNoBias(lookBack) => j = 0 for i = 1 to lookBack if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 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 and signalSlope[1] > 0 bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0 bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0 bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0 bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0 bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0 bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue ) bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0 bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0 bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 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 ) // 7.48 Profit 52.5% if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion) strategy.entry("Short1", strategy.short) strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - 0.75, stop=strategy.position_avg_price + 0.5) // 32.53 Profit 47.91% if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias) strategy.entry("Long1", strategy.long) strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + 0.75, stop=strategy.position_avg_price - 0.5)