Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Khối lượng trọng số trung bình động Convergence Divergence

Khối lượng trọng số trung bình động Convergence Divergence

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-13 17:58:11
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược này là một phiên bản cải tiến của chỉ số MACD cổ điển, sử dụng 11 loại trung bình động khác nhau để làm mịn đường cong giá và giảm các tín hiệu gây hiểu nhầm. Chỉ số bao gồm đường nhanh, đường chậm và biểu đồ.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính toán đường trung bình động nhanh MA12. 11 phương pháp tính toán khác nhau cho đường trung bình động có sẵn để lựa chọn, với đường VAR Tỷ lệ biến đổi khối lượng theo mặc định.

  2. Tính toán đường trung bình động chậm MA26. 11 phương pháp tính toán khác nhau cho các đường trung bình động có sẵn để lựa chọn, với đường VAR Tỷ lệ biến đổi khối lượng theo mặc định.

  3. Tính toán sự khác biệt giữa đường nhanh và đường chậm SRC2 = MA12 - MA26.

  4. Tính toán đường kích hoạt MATR cho SRC2 bằng cách sử dụng đường trung bình động có chiều dài 9. Có 11 phương pháp tính toán khác nhau có sẵn để lựa chọn, với đường VAR Tỷ lệ biến đổi khối lượng theo mặc định.

  5. Tính toán biểu đồ MACD HIST = SRC2 - MATR. Các tín hiệu mua được tạo ra khi biểu đồ thay đổi từ âm sang dương. Các tín hiệu bán được tạo ra khi biểu đồ thay đổi từ dương sang âm.

Phân tích lợi thế

  1. 11 loại đường trung bình động khác nhau có thể được chọn để tính toán đường nhanh, đường chậm và đường kích hoạt, làm giảm đáng kể sự chậm trễ của các đường trung bình động phổ biến và cải thiện độ chính xác của các tín hiệu dự đoán.

  2. Dòng tỷ lệ biến đổi khối lượng VAR có thể tự động điều chỉnh trọng lượng của đường trung bình động để thích nghi tốt hơn với những thay đổi của thị trường.

  3. Các đường trung bình động đôi với vùng đệm có thể lọc hiệu quả tiếng ồn thị trường.

  4. Biểu đồ MACD như là tín hiệu kích hoạt có thể khắc phục vấn đề trì hoãn do sự vượt qua truyền thống của các đường MACD nhanh và chậm.

Phân tích rủi ro

  1. Chỉ số MACD có khả năng yếu trong việc đánh giá xu hướng hoặc hợp nhất thị trường.

  2. Đường trung bình động có một mức độ chậm nhất định. VAR làm giảm một phần nhưng không thể giải quyết hoàn toàn vấn đề.

  3. Sự tích lũy lỗi có thể dẫn đến tín hiệu sai hoặc thiếu tín hiệu hiệu quả.

Hướng dẫn tối ưu hóa

  1. Chọn phương pháp tính toán trung bình động phù hợp cho các điều kiện thị trường cụ thể dựa trên kết quả backtest.

  2. Tối ưu hóa các thông số chiều dài của đường nhanh, đường chậm và đường kích hoạt để tìm kết hợp thông số tốt nhất để giảm tín hiệu sai.

  3. Thêm các chỉ số phụ như RSI và Bollinger Bands để xác nhận tín hiệu mua / bán.

Kết luận

Chiến lược này là một phiên bản tối ưu hóa cho chỉ số MACD cổ điển. Bằng cách sử dụng nhiều mô hình trung bình động để tính toán đường nhanh, đường chậm và biểu đồ MACD, nó làm tăng đáng kể tính hữu ích của chỉ số này. Trong khi đó, nó cũng có một số hạn chế nhất định. Nâng cao tối ưu hóa liên tục theo điều kiện thị trường thực tế là cần thiết để tối đa hóa hiệu quả trong giao dịch.

/*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)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu