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比特币_MACD_ATR_TS_策略模型

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Brad 发表于 2019-8-8 07:09:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 Brad 于 2019-8-8 07:14 编辑

策略名称:MACD_ATR_TS (TS代表TRAILSTOP,即跟踪止盈止损)

1. 策略概述

比特币策略poBBS_权益曲线.png

交易记录3.png 在这里我们只优化前三个参数,即MACD的三个参数,ATR的1和26保持不变,98和102代表止盈止损点位/100,10代表每次进仓只用全部权益的10%

交易记录2.png

交易记录1.png

1.1 研究目的
本策略试图将 MACD 趋势指标和 ATR 波动指标进行组合,结合二者的优点,同
时把握标的价格的趋势和波动,又加入追踪止盈止损的限制,保证较小的最大回
撤。


1.2 研究过程
首先研究了如何将三者组合起来生成策略,然后将相同参数下的该策略
结果与 MACD 策略、MACD 加追踪止盈止损的限制后的策略结果进行了比较,接着
又进行了在最优状态下的比较,并进行了最优参数的敏感性分析。


1.3 研究结论
MACD_ATR_TRAIL_STOP 策略可以很好的控制最大回撤,并且再固定参数下和
最优参数下都表现出了优于 MACD 策略的的特性



2. 策略细节:

2.1 策略思路


2.1.1MACD 公式:
DIFF = EMA_fast_line – EMA_slow_line
MACD_fast_line = EMA_DIFF(fast_n) (通常设为 1,即 DIFF 本身)
MACD_slow_line = EMA_DIFF(slow_n)
2.1.2ATR 公式:
TR = Max[(H-L), Abs(H-C(-1)), Abs(L-C(-1))]
ATR_fast_line = EMA_TR(fast_n)
ATR_slow_line = EMA_TR(slow_n)
2.1.3 追踪止盈止损的限制(TRAIL_STOP):
T0 = 买入或卖出点
T1 = 当前点Pricemax = High(T0--T1)(T0 到 T1 之前最高价格)
Pricemin = Low(T0--T1)(T0 到 T1 之前最低价格)
做多的情况下:
若 Price(T1)< Pricemax*k 平仓,其中 k 为小于 1 的常数
做空的情况下:
若 Price(T1)> Pricemax*k 平仓,其中 k 为大于 1 的常数
2.1.4 策略逻辑:
在 MACD 的基础上加上 ATR 和 TRAIL_STOP 的信号,在金叉和死叉时当且仅当
ATR 快线在慢线下面时才进行开仓和空仓,否则只平仓,然后再等待 ATR 信号进
行开仓和空仓,而处在多仓或空仓时,设置‘停时’(多仓时,当当前价格低于
开仓到现在中的最大价格的一定比例时平仓;空仓时,当当前价格高于开仓到现
在中的最低价格的一定比例时平仓)



3. 敏感性分析:


敏感性分析的基本思路是对参数和净利润的对数作回归,看每个参数对应的
系数大小和对净利润的贡献。回归结果如下
敏感性分析1.png
每个系数大小可以解释为参数每变动一个单位,净收益变动的百分比。我们
可以看到 r 方为 0.548,说明净收益中有 54.8%是由参数解释的,剩下的 45.2%
则是由策略本身所解释的。再具体的看每一个参数的解释力度。
敏感性分析2.png


我们可以发现净收益对 ma 快线和 macd 慢线的参数敏感度比较高,因此具体
做模型时应着重这两个参数的调整。


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