趋势消除MACD策略
Author: ChaoZhang, Date: 2023-10-30 17:08:16Tags:
概述
该策略采用消除股票价格的趋势,从而更清晰地观察MACD指标的形态。通过计算DEMA快线和DEMA慢线,进而得到MACD直线和信号线,判断它们的交叉来产生交易信号。该策略还结合了月份、日期的条件过滤,以及止损平仓逻辑,形成一个较为完整的策略系统。
策略原理
首先,计算价格的EMA,以消除价格的趋势,得到趋势消除后的价格EMA。然后基于EMA分别计算快线DEMA、慢线DEMA和MACD直线。其中,快线DEMA计算方法是:先计算快线的EMA1,再计算EMA1的EMA2,然后计算DEMA=(2*EMA1-EMA2)。慢线DEMA和信号线的计算同理。得到MACD直线(快线DEMA - 慢线DEMA)和信号线之后,如果MACD直线上穿信号线,产生买入信号;如果MACD直线下穿信号线,产生卖出信号。最后,结合月份、日期条件过滤信号,并设置止损逻辑。
该策略的核心逻辑是:
消除价格趋势,更清晰看到MACD指标形态
计算DEMA快线、慢线,得到MACD直线和信号线
MACD直线和信号线交叉产生交易信号
加入日期、月份条件过滤
设置止损逻辑
优势分析
该策略的主要优势有:
消除价格趋势,能更清楚看到MACD指标的交叉情况,避免被趋势误导。
使用DEMA算法计算MACD指标,可以过滤掉一些噪音,使信号更清晰。
结合日期和月份进行过滤,可以减少一些不必要的交易。
设置止损逻辑,可以及时止损,控制风险。
使用交叉产生信号,可以减少错误交易。
整体来说,该策略结合趋势消除、DEMA计算和条件过滤,可以产生较为清晰和可靠的交易信号。
风险分析
该策略也存在一些风险需要注意:
消除趋势以后,MACD交叉信号可能会增多,需要实盘验证是否可行。
DEMA算法虽过滤了部分噪音,但指标计算还是可能出现较多假信号。
日期和月份过滤条件可能过于死板,错过了一些交易机会。
止损位置设置需要考虑是否合理,过于宽松会增加风险,过于严格会频繁止损。
该策略主要依靠MACD指标,如果市场不适合使用该指标,效果可能会受到影响。
策略参数优化空间还很大,需要通过回测和实盘进一步测试。
对策:
增加其他指标确认,避免假信号。
优化日期过滤条件,适当放宽。
细致测试并优化止损点位。
加入趋势判断机制,避免逆势交易。
全面回测和优化参数,提高稳定性。
优化方向
该策略可以从以下几个方面进行优化:
测试不同的价格平均线,寻找更合适的替代EMA的线型。
尝试不同的参数组合,优化MACD的快线长度、慢线长度和信号线长度。
增加量能指标等辅助判断指标,避免假信号。
优化止损策略,设置合理的移动止损或挂单止损。
优化日期、月份过滤条件,使其更具弹性。
添加趋势判断,避免逆势操作。
进行全面的参数优化,提高策略稳定性。
在更长的时间周期进行回测,检查策略的长期效果。
进行实盘验证,根据实盘情况进一步修改策略参数。
总结
总体来说,该策略采用消除趋势的思路,计算DEMA形式的MACD指标,并结合日期过滤产生交易信号,是一个简单但可行的策略思路。它最大的优势是可以清晰看到MACD形态,避免被价格趋势影响判断。但是该策略也存在一定的风险,需要进行参数优化和风控手段的加入,方可实际应用。该策略还有较大的优化空间,如果经过充分验证和优化,可以成为一个稳定可靠的短线策略。
/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy(title = "Trendless MACD Strategy",shorttitle="MACD-T Strategy",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.01,initial_capital=100000)
maperiod=input(9)
ema=ema(close,maperiod)
fastmacd = input(12,title='MACD Fast Line Length')
slowmacd = input(26,title='MACD Slow Line Length')
signalmacd = input(9,title='Signal Line Length')
macdslowline1 = ema(ema,slowmacd)
macdslowline2 = ema(macdslowline1,slowmacd)
DEMAslow = ((2 * macdslowline1) - macdslowline2 )
macdfastline1 = ema(ema,fastmacd)
macdfastline2 = ema(macdfastline1,fastmacd)
DEMAfast = ((2 * macdfastline1) - macdfastline2)
MACDLine = (DEMAfast - DEMAslow)
SignalLine1 = ema(MACDLine, signalmacd)
SignalLine2 = ema(SignalLine1, signalmacd)
SignalLine = ((2 * SignalLine1) - SignalLine2 )
MACDSignal = MACDLine-SignalLine
colorbar= MACDSignal>0?green:red
plot(MACDSignal,color=colorbar,style=columns,title='Histogram',histbase=0)
p1 = plot(MACDLine,color=blue,title='MACDLine')
p2=plot(SignalLine,color=red,title="SignalLine")
fill(p1,p2,color=blue)
longCond = crossover(MACDLine,SignalLine)
shortCond = crossunder(MACDLine,SignalLine)
monthfrom =input(1)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)
yearfrom= input(2018)
yearuntil=input(2021)
if ( longCond )
strategy.entry("LONG", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND", comment="LONG")
else
strategy.cancel(id="LONG")
if ( shortCond )
strategy.entry("SHORT", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND", comment="SHORT")
else
strategy.cancel(id="SHORT")