Взвешенная по объему скользящая средняя конвергенция Дивергенция
Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-13 17:58:11Тэги:
Обзор
Эта стратегия является улучшенной версией классического индикатора MACD, используя 11 различных типов скользящих средних для сглаживания кривой цен и уменьшения вводящих в заблуждение сигналов. Индикатор состоит из быстрой линии, медленной линии и гистограммы. Быстрая линия и медленная линия соответственно принимают быструю скользящую среднюю и медленную скользящую среднюю цены. Гистограмма представляет разницу между быстрой линией и медленной линией. Сигналы покупки генерируются, когда быстрая линия пересекает медленную линию снизу вверх, в то время как сигналы продажи генерируются сверху вниз.
Принципы стратегии
-
Вычислить скоростную скользящую среднюю линию MA12. 11 различных методов расчета для скользящих средних линий доступны для выбора, с линией VAR скорости изменчивости объема по умолчанию.
-
Вычислить медленную скользящую среднюю линию MA26. 11 различных методов расчета для скользящих средних линий доступны для выбора, с линией VAR скорости изменчивости объема по умолчанию.
-
Вычислить разницу между быстрыми и медленными линиями SRC2 = MA12 - MA26.
-
Вычислить триггерную линию MATR для SRC2 с использованием скользящей средней линии длиной 9. 11 различных методов расчета доступны для выбора, с линией VAR скорости изменчивости объема по умолчанию.
-
Вычислить гистограмму MACD HIST = SRC2 - MATR. Сигналы покупки генерируются при изменении гистограммы с отрицательной на положительную. Сигналы продажи генерируются при изменении гистограммы с положительной на отрицательную.
Анализ преимуществ
-
Для расчета быстрой линии, медленной линии и триггерной линии можно выбрать 11 различных типов линий скользящих средних, что значительно снижает отставание от обычных скользящих средних и улучшает точность сигналов прогнозирования.
-
Линия VAR по коэффициенту изменчивости объема может автоматически корректировать вес скользящей средней, чтобы лучше адаптироваться к изменениям рынка.
-
Двойные скользящие средние линии с буферной зоной могут эффективно отфильтровывать рыночный шум.
-
Гистограмма MACD как сигнальный сигнал может преодолеть проблему задержки, вызванную традиционным пересечением быстрых и медленных линий MACD.
Анализ рисков
-
Индикатор MACD имеет слабую способность оценивать тенденции или консолидацию рынка.
-
Сам по себе скользящий средний имеет определенную степень отставания.
-
Накопление ошибок может привести к ошибочным сигналам или отсутствию эффективных сигналов.
Руководство по оптимизации
-
Выбирать методы расчета скользящей средней соответствия для конкретных рыночных условий на основе результатов обратных испытаний.
-
Оптимизируйте параметры длины быстрой линии, медленной линии и триггерной линии, чтобы найти лучшие комбинации параметров для уменьшения неправильных сигналов.
-
Добавить вспомогательные индикаторы, такие как RSI и полосы Боллинджера для подтверждения сигналов покупки/продажи.
Заключение
Эта стратегия является оптимизированной версией классического индикатора MACD. Используя несколько движущихся средних моделей для вычисления быстрой линии, медленной линии и гистограммы MACD, она значительно повышает полезность этого индикатора. Между тем, у нее также есть определенные ограничения. Непрерывная оптимизация, отвечающая реальным рыночным условиям, необходима для максимизации эффективности в торговле.
/*backtest
start: 2023-11-12 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © KivancOzbilgic
//developer: Gerald Appel
//author: @kivancozbilgic
strategy("MACD ReLoaded","MACDRe", overlay=true)
src = input(close, title="Source")
length=input(12, "Short Moving Average Length", minval=1)
length1=input(26, "Long Moving Average Length", minval=1)
length2=input(9, "Trigger Length", minval=1)
T3a1 = input(0.7, "TILLSON T3 Volume Factor", step=0.1)
barcoloring = input(title="Bar Coloring On/Off ?", type=input.bool, defval=true)
mav = input(title="Moving Average Type", defval="VAR", options=["SMA", "EMA", "WMA", "DEMA", "TMA", "VAR", "WWMA", "ZLEMA", "TSF", "HULL", "TILL"])
Var_Func(src,length)=>
valpha=2/(length+1)
vud1=src>src[1] ? src-src[1] : 0
vdd1=src<src[1] ? src[1]-src : 0
vUD=sum(vud1,9)
vDD=sum(vdd1,9)
vCMO=nz((vUD-vDD)/(vUD+vDD))
VAR=0.0
VAR:=nz(valpha*abs(vCMO)*src)+(1-valpha*abs(vCMO))*nz(VAR[1])
VAR=Var_Func(src,length)
DEMA = ( 2 * ema(src,length)) - (ema(ema(src,length),length) )
Wwma_Func(src,length)=>
wwalpha = 1/ length
WWMA = 0.0
WWMA := wwalpha*src + (1-wwalpha)*nz(WWMA[1])
WWMA=Wwma_Func(src,length)
Zlema_Func(src,length)=>
zxLag = length/2==round(length/2) ? length/2 : (length - 1) / 2
zxEMAData = (src + (src - src[zxLag]))
ZLEMA = ema(zxEMAData, length)
ZLEMA=Zlema_Func(src,length)
Tsf_Func(src,length)=>
lrc = linreg(src, length, 0)
lrc1 = linreg(src,length,1)
lrs = (lrc-lrc1)
TSF = linreg(src, length, 0)+lrs
TSF=Tsf_Func(src,length)
HMA = wma(2 * wma(src, length / 2) - wma(src, length), round(sqrt(length)))
T3e1=ema(src, length)
T3e2=ema(T3e1,length)
T3e3=ema(T3e2,length)
T3e4=ema(T3e3,length)
T3e5=ema(T3e4,length)
T3e6=ema(T3e5,length)
T3c1=-T3a1*T3a1*T3a1
T3c2=3*T3a1*T3a1+3*T3a1*T3a1*T3a1
T3c3=-6*T3a1*T3a1-3*T3a1-3*T3a1*T3a1*T3a1
T3c4=1+3*T3a1+T3a1*T3a1*T3a1+3*T3a1*T3a1
T3=T3c1*T3e6+T3c2*T3e5+T3c3*T3e4+T3c4*T3e3
getMA(src, length) =>
ma = 0.0
if mav == "SMA"
ma := sma(src, length)
ma
if mav == "EMA"
ma := ema(src, length)
ma
if mav == "WMA"
ma := wma(src, length)
ma
if mav == "DEMA"
ma := DEMA
ma
if mav == "TMA"
ma := sma(sma(src, ceil(length / 2)), floor(length / 2) + 1)
ma
if mav == "VAR"
ma := VAR
ma
if mav == "WWMA"
ma := WWMA
ma
if mav == "ZLEMA"
ma := ZLEMA
ma
if mav == "TSF"
ma := TSF
ma
if mav == "HULL"
ma := HMA
ma
if mav == "TILL"
ma := T3
ma
ma
MA12=getMA(src, length)
Var_Func1(src,length1)=>
valpha1=2/(length1+1)
vud11=src>src[1] ? src-src[1] : 0
vdd11=src<src[1] ? src[1]-src : 0
vUD1=sum(vud11,9)
vDD1=sum(vdd11,9)
vCMO1=nz((vUD1-vDD1)/(vUD1+vDD1))
VAR1=0.0
VAR1:=nz(valpha1*abs(vCMO1)*src)+(1-valpha1*abs(vCMO1))*nz(VAR1[1])
VAR1=Var_Func1(src,length1)
DEMA1 = ( 2 * ema(src,length1)) - (ema(ema(src,length1),length1) )
Wwma_Func1(src,length1)=>
wwalpha1 = 1/ length1
WWMA1 = 0.0
WWMA1 := wwalpha1*src + (1-wwalpha1)*nz(WWMA1[1])
WWMA1=Wwma_Func1(src,length1)
Zlema_Func1(src,length1)=>
zxLag1 = length1/2==round(length1/2) ? length1/2 : (length1 - 1) / 2
zxEMAData1 = (src + (src - src[zxLag1]))
ZLEMA1 = ema(zxEMAData1, length1)
ZLEMA1=Zlema_Func1(src,length1)
Tsf_Func1(src,length1)=>
lrc1 = linreg(src, length1, 0)
lrc11 = linreg(src,length1,1)
lrs1 = (lrc1-lrc11)
TSF1 = linreg(src, length1, 0)+lrs1
TSF1=Tsf_Func1(src,length1)
HMA1 = wma(2 * wma(src, length1 / 2) - wma(src, length1), round(sqrt(length1)))
T3e11=ema(src, length1)
T3e21=ema(T3e11,length1)
T3e31=ema(T3e21,length1)
T3e41=ema(T3e31,length1)
T3e51=ema(T3e41,length1)
T3e61=ema(T3e51,length1)
T3c11=-T3a1*T3a1*T3a1
T3c21=3*T3a1*T3a1+3*T3a1*T3a1*T3a1
T3c31=-6*T3a1*T3a1-3*T3a1-3*T3a1*T3a1*T3a1
T3c41=1+3*T3a1+T3a1*T3a1*T3a1+3*T3a1*T3a1
T31=T3c11*T3e61+T3c21*T3e51+T3c31*T3e41+T3c41*T3e31
getMA1(src, length1) =>
ma1 = 0.0
if mav == "SMA"
ma1 := sma(src, length1)
ma1
if mav == "EMA"
ma1 := ema(src, length1)
ma1
if mav == "WMA"
ma1 := wma(src, length1)
ma1
if mav == "DEMA"
ma1 := DEMA1
ma1
if mav == "TMA"
ma1 := sma(sma(src, ceil(length1 / 2)), floor(length1 / 2) + 1)
ma1
if mav == "VAR"
ma1 := VAR1
ma1
if mav == "WWMA"
ma1:= WWMA1
ma1
if mav == "ZLEMA"
ma1 := ZLEMA1
ma1
if mav == "TSF"
ma1 := TSF1
ma1
if mav == "HULL"
ma1 := HMA1
ma1
if mav == "TILL"
ma1 := T31
ma1
ma1
MA26=getMA1(src, length1)
src2=MA12-MA26
Var_Func2(src2,length2)=>
valpha2=2/(length2+1)
vud12=src2>src2[1] ? src2-src2[1] : 0
vdd12=src2<src2[1] ? src2[1]-src2 : 0
vUD2=sum(vud12,9)
vDD2=sum(vdd12,9)
vCMO2=nz((vUD2-vDD2)/(vUD2+vDD2))
VAR2=0.0
VAR2:=nz(valpha2*abs(vCMO2)*src2)+(1-valpha2*abs(vCMO2))*nz(VAR2[1])
VAR2=Var_Func2(src2,length2)
DEMA2 = ( 2 * ema(src2,length2)) - (ema(ema(src2,length2),length2) )
Wwma_Func2(src2,length2)=>
wwalpha2 = 1/ length2
WWMA2 = 0.0
WWMA2 := wwalpha2*src2 + (1-wwalpha2)*nz(WWMA2[1])
WWMA2=Wwma_Func2(src2,length2)
Zlema_Func2(src2,length2)=>
zxLag2 = length2/2==round(length2/2) ? length2/2 : (length2 - 1) / 2
zxEMAData2 = (src2 + (src2 - src2[zxLag2]))
ZLEMA2 = ema(zxEMAData2, length2)
ZLEMA2=Zlema_Func2(src2,length2)
Tsf_Func2(src2,length2)=>
lrc2 = linreg(src2, length2, 0)
lrc12 = linreg(src2,length2,1)
lrs2 = (lrc2-lrc12)
TSF2 = linreg(src2, length2, 0)+lrs2
TSF2=Tsf_Func2(src2,length2)
HMA2 = wma(2 * wma(src2, length2 / 2) - wma(src2, length2), round(sqrt(length2)))
T3e12=ema(src2, length2)
T3e22=ema(T3e12,length2)
T3e32=ema(T3e22,length2)
T3e42=ema(T3e32,length2)
T3e52=ema(T3e42,length2)
T3e62=ema(T3e52,length2)
T3c12=-T3a1*T3a1*T3a1
T3c22=3*T3a1*T3a1+3*T3a1*T3a1*T3a1
T3c32=-6*T3a1*T3a1-3*T3a1-3*T3a1*T3a1*T3a1
T3c42=1+3*T3a1+T3a1*T3a1*T3a1+3*T3a1*T3a1
T32=T3c12*T3e62+T3c22*T3e52+T3c32*T3e42+T3c42*T3e32
getMA2(src2, length2) =>
ma2 = 0.0
if mav == "SMA"
ma2 := sma(src2, length2)
ma2
if mav == "EMA"
ma2 := ema(src2, length2)
ma2
if mav == "WMA"
ma2 := wma(src2, length2)
ma2
if mav == "DEMA"
ma2 := DEMA2
ma2
if mav == "TMA"
ma2 := sma(sma(src2, ceil(length2 / 2)), floor(length2 / 2) + 1)
ma2
if mav == "VAR"
ma2 := VAR2
ma2
if mav == "WWMA"
ma2 := WWMA2
ma2
if mav == "ZLEMA"
ma2 := ZLEMA2
ma2
if mav == "TSF"
ma2 := TSF2
ma2
if mav == "HULL"
ma2 := HMA2
ma2
if mav == "TILL"
ma2 := T32
ma2
ma2
MATR=getMA2(MA12-MA26, length2)
hist = src2 - MATR
FromMonth = input(defval = 9, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 999)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 999)
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)
window() => time >= start and time <= finish ? true : false
buySignal = crossover(hist, 0)
if (crossover(hist, 0))
strategy.entry("MacdLong", strategy.long, comment="MacdLong")
sellSignal = crossunder(hist, 0)
if (crossunder(hist, 0))
strategy.entry("MacdShort", strategy.short, comment="MacdShort")
buy1= barssince(buySignal)
sell1 = barssince(sellSignal)
color1 = buy1[1] < sell1[1] ? color.green : buy1[1] > sell1[1] ? color.red : na
barcolor(barcoloring ? color1 : na)
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)
- Стратегия комбинации Хайкена Аши и Super Trend
- Стратегия обратного движения вниз
- Стратегия торговли динамическим импульсным осциллятором
- WMX Фракталы Уильямса Стратегия обратного поворота
- Долгая и короткая стратегии стохастического кроссовера
- Линейный MACD раскрывает магию линейной регрессии в торговлеView
- Стратегия свечей с переворотом поворота
- Валериа 181 Робот Стратегия Улучшена 2.4
- Стратегия стохастического RSI для торговли криптовалютами
- Стратегия отслеживания тенденции двойного переворота
- Стратегия комбинированной реверсии, основанная на стохастическом факторе реверсии и ключевом сигнале реверсии
- RSI и скользящая средняя перекрестная тенденция в соответствии со стратегией
- Стратегия кроссовера Хайкена Аши
- Стратегия WAMI
- Стратегия средней скользящей пересечения
- Двойные полосы Боллинджера
- Двухнаправленная стратегия торговли, основанная на бычьих и медвежьих сигналах количественных индикаторов
- Стратегия отслеживания тренда адаптивной скользящей средней Кауфмана
- Стратегия прогнозирования будущего пути MacD
- Количественная стратегия, основанная на обратном движении и сравнительной относительной силе