В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

MACD-V и многовременная динамическая стратегия получения прибыли Фибоначчи

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-04-26 12:00:21
Тэги:MACDMACD-VATRЕМАМ.А.

Обзор

Эта стратегия использует MACD-V (MACD с волатильностью ATR) и ретрекшемы Фибоначчи для принятия торговых решений в нескольких временных рамках. Она рассчитывает уровни MACD-V и Фибоначчи в разные временные рамки, а затем решает, открывать или закрывать позиции на основе текущей цены на отношения к уровням Фибоначчи и значениям MACD-V. Стратегия направлена на захват рыночных тенденций и ретрекшемов при одновременном контроле риска.

Принципы стратегии

Вычислить индикатор MACD-V на разные временные рамки (например, 5-минутный и 30-минутный).
На более высоком временном интервале (например, 30 минут) вычислить самый высокий максимум и самый низкий минимум за последние определенные периоды (например, 9 периодов), а затем вычислить уровни ретрасеации Фибоначчи на основе этого диапазона.
Определить, стоит ли открывать позицию на основе взаимосвязи между текущей ценой закрытия и уровнями Фибоначчи, а также значения и направления MACD-V. Например, когда цена возвращается к уровню Фибоначчи 38,2% и MACD-V движется вниз между -50 и 150, открыть короткую позицию.
После открытия позиции используйте последующую остановку для защиты прибыли и контроля риска.
Если цена достигнет фиксированного уровня остановки или фиксированного уровня остановки, закрыть позицию.

Анализ преимуществ

В стратегии используется анализ нескольких временных рамок, обеспечивающий более полное понимание рыночных тенденций и колебаний.
Показатель MACD-V учитывает волатильность цен, что делает его эффективным как на трендовых, так и на колеблющихся рынках.
Уровни Фибоначчи могут эффективно отслеживать ключевые области поддержки и сопротивления, обеспечивая ориентиры для принятия торговых решений.
Последующие остановки позволяют сохранять прибыльность во время продолжения тренда, своевременно закрывая позиции во время переворотов цен, контролируя риск.
Логика стратегии ясна, параметры регулируемы, а адаптивность сильна.

Анализ рисков

Стратегия может часто торговаться на различных рынках, что приводит к высоким затратам на транзакции.
Опираясь на технические индикаторы для оценки тенденций, можно ошибочно оценить, когда рынок испытывает ложные прорывы или длительные колебания.
Фиксированные позиции стоп-лосса могут не реагировать своевременно на экстремальные рыночные условия, что приводит к значительным потерям.
Неправильный выбор параметров может привести к плохой реализации стратегии.

Руководство по оптимизации

Внедрить больше временных рамок и показателей, таких как более длительные МР, для улучшения точности оценки тенденций.
Оптимизировать управление позициями, например, динамически регулировать размер позиций на основе ATR или ценового диапазона.
Установка различных комбинаций параметров для различных рыночных условий для улучшения адаптивности.
В дополнение к последующим остановкам, введите последующие остановки для лучшего контроля риска снижения.
Проверьте и оптимизируйте параметры, чтобы найти лучшую комбинацию параметров.

Резюме

Эта стратегия использует уровни MACD-V и Фибоначчи для определения трендов и времени входа, а также использует последующие остановки для динамического контроля риска и прибыли. Логика стратегии ясна и адаптируема, но может испытывать частые риски торговли и ошибочного суждения на различных рынках.

Признание

Индикатор MACD-v, используемый в этой стратегии, приписывается Алексу Спироглу, его первоначальному создателю.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)

Связанные

Больше