Когда MACD соединяется с BB в Elasticsearch,…

Схождение скользящих средних (MACD) — это индикатор, основанный на тренде и импульсе, в то время как Bollinger Bands (BB) - индикатор, основанный на волатильности. Когда MACD сочетается с BB, некоторые профессионалы называют это MACD BB, а другие - BB MACD. В этой статье используется название MACD BB. Комбинация двух индикаторов технического анализа наследует возможности двух индикаторов и дает представление о рыночных тенденциях. Судя по моему интенсивному поиску в Интернете, я не могу сказать, кто изобрел этот индикатор. Если кто знает, поделитесь пожалуйста первоисточником. Однако многие торговые платформы и форумы предоставляют этот индикатор как дополнительную функцию. Читателям рекомендуется прочитать две мои предыдущие статьи, чтобы быстро получить общее представление об этих двух индикаторах и их реализации с помощью Elasticsearch.
Согласно уравнению, описанному в статье «Постройте гистограмму MACD с помощью ElasticsearchMACD включает в себя краткосрочную и долгосрочную экспоненциальную взвешенную скользящую среднюю (EWMA). Обычная практика для этих двух терминов — 12 и 26.

В статье «Расчет ширины полосы Боллинджера с помощью Elasticsearch”BB основан на простой скользящей средней (SMA) и стандартном отклонении (SD) дневных цен для построения верхней полосы (BBU) и нижней полосы (BBL). Средняя линия BB - это SMA. По терминологии MACD BB, вместо цены используется MACD. Вычисление BBL и BBU объясняется следующим образом, где скользящее окно (окно) составляет 20 или 26, а стандартное отклонение (n) в обычной практике равно 1 или 2.

По сути, MACD, BBU и BBL будут нанесены на график, и пользователи смогут наблюдать пересечения MACD и двух полос. Когда MACD пробивает BBU, он показывает сильный сигнал восходящего тренда. Точно так же, когда MACD пробивает BBL, он показывает сильный нисходящий сигнал. Намного проще использовать диаграмму для описания смысла. В этой статье мы попытаемся применить MACD и BB к торгуемым на бирже фондам без комиссии (ETF) и сосредоточимся на Elasticsearch в качестве инструмента анализа. В следующем примере случайным образом выбирается «Многофакторный ETF Fidelity International». Его тикер - FDEV. Данные выбраны из временного диапазона с 1 февраля 2021 года по 31 мая 2021 года, предоставленного IEX, Investors Exchange. Наиболее часто используемые параметры MACD - 12 для краткосрочных и 26 для долгосрочных. Согласно многим интернет-статьям, при расчете BB период SMA равен 10, а стандартное отклонение BB равно 1.
На рисунке ниже нанесены MACD и его BBL, BBU и SMA. Если значение MACD выше BBU и является приращением по сравнению со значением в метке времени впереди, это голубая точка. Если значение MACD выше BBU и является уменьшением, это синяя точка. Если значение MACD ниже BBL и является уменьшением, это красная точка. Если значение MACD ниже BBL и является приращением, это оранжевая точка. В остальных случаях это серая точка. Читатели могут легко заметить, что красные / оранжевые линии ниже BBL, а синие / голубые линии выше BBU. Вдобавок, когда значение MACD поднимается ниже нуля и пересекает ноль (рассмотрим бычий сигнал, генерируемый MACD), в большинстве случаев следует соответствующая голубая точка. Таким же образом, когда значение MACD опускается выше нуля и пересекает ноль (рассмотрим медвежий сигнал, генерируемый MACD), появится соответствующая красная точка. Наклон линии указывает на импульс тренда.

Однако, когда мы пытаемся объяснить момент, когда значение MACD выходит за пределы BBU или BBL в сочетании с типичными значениями, кажется, что это не соответствует восходящему или нисходящему тренду цены, как показано на рисунке ниже. Потенциальные признаки повышенной волатильности и возможные будущие торговые возможности нелегко уловить, и иногда направление меняется на противоположное.

Хотя большинство торговых платформ предоставляют индикатор MACD BB и дают один и тот же комментарий: «Он не подходит для начинающих трейдеров», его реализация Elasticsearch демонстрирует бесшовную интеграцию и проста для понимания. Предположим, есть индекс Elasticsearch, заполненный данными, и его отображение данных такое же, как описано в предыдущей статье. Следующие шаги демонстрируют код тела запроса REST API.

Соберите все соответствующие документы с помощью операции поиска.

Используйте запрос типа «bool» с условием «must» для сбора документов с символом FDEV и датой между 1 февраля 2021 г. и 31 мая 2021 г. Из-за вычисления скользящей средней за 26 торговых дней дополнительные данные корректируются. на 1.5 месяца (с 15 декабря 2021 г. по 1 февраля 2021 г.)

{
"запрос": {
"bool": {
"должен": [
{"диапазон": {"дата": {"gte": "2020-12-15", "lte": "2021-05-31"}}},
{"термин": {"символ": "FDEV"}}
]
}
},

Рассчитайте типичную дневную стоимость фонда

Используйте агрегацию «date_histogram», названную MACD, с параметром «field» как «date» и параметром «interval» как «1d», чтобы извлекать цены фонда каждый день. Затем следует агрегация «scripted_metric» с именем TP для вычисления типичной цены, которая равна средней цене самой высокой, самой низкой и цене закрытия.

 "aggs": {
"MACD_BB": {
"date_histogram": {
"поле": "дата",
"interval": "1d",
"формат": "гггг-ММ-дд"
},
"aggs": {
"TP": {
"scripted_metric": {
«init_script»: «state.totals = []»,
"map_script": "state.totals.add ((doc.high.value + doc.low.value + doc.close.value) / 3)",
"comb_script": "double total = 0; for (t in state.totals) {total + = t} вернуть итог",
"reduce_script": "вернуть состояния [0]"
}
},

Извлеките дату ведра

Из-за дополнительных данных последующие операции должны позже отфильтровать часть, выходящую за пределы допустимого диапазона. Агрегация «min» с именем «DateStr» предназначена для получения даты сегмента. На сервере Elasticsearch дата хранится во времени эпохи. Единица времени - миллисекунды, часовой пояс - UTC.

 "DateStr": {
"min": {"field": "date"}
},

Выберите сегменты с более чем 1 документом

Чтобы отфильтровать пустые сегменты (дни, не являющиеся торговыми), используется агрегация bucket_selector с именем STP для выбора сегментов с количеством документов больше 0.

 "STP": {
"bucket_selector": {
"buckets_path": {"count": "_ count"},
"скрипт": "params.count> 0"
}
},

Рассчитать ежедневную 12-дневную и 26-дневную EWMA типичного значения.

Используйте агрегацию «moving_fn» с именем EWMA12 с окном параметров как 12 и параметром «buckets_path» как TP.value для расчета 12-дневной EWMA типичного значения. EWMA рассчитывается с помощью функции MovingFunctions.ewma с параметром alpha как 2 / (window + 1). Агрегирование EWMA26 может быть выполнено таким же образом.

 "EWMA12": {
"moving_fn": {"script": "MovingFunctions.ewma(values, 2/(12+1))", "window": 12, "buckets_path": "TP.value"}
},
"EWMA26": {
"moving_fn" : {"script": "MovingFunctions.ewma(values, 2/(26+1))", "window": 26, "buckets_path": "TP.value"}
},

Рассчитать MACD

Используйте агрегацию bucket_script с именем macd с параметром buckets_path, чтобы указать результаты EWMA12 и EWMA26. Затем индикатор MACD рассчитывается по формуле в скрипте.

 "MACD": {
"bucket_script": {
"buckets_path": {
«EWMA12»: «EWMA12»,
«EWMA26»: «EWMA26»
},
"скрипт": "params.EWMA12 - params.EWMA26"
}
},

Рассчитайте дневное 10-дневное простое скользящее среднее типичного значения.

Используйте агрегацию «moving_fn», названную SMA10, с окном параметров как 10 и параметром «buckets_path» как MACD, чтобы вычислить 10-дневную SMA значения MACD. SMA рассчитывается с использованием функции невзвешенного среднего (MovingFunctions.unweightedAvg).

 "SMA10": {
"moving_fn" :{"script": "MovingFunctions.unweightedAvg(values)", "window":10, "buckets_path":"MACD"}
},

Рассчитайте ежедневное 10-дневное стандартное отклонение типичного значения.

Используйте агрегацию «moving_fn» с именем SD10 с окном параметров как 10 и параметром «buckets_path» как MACD для расчета 10-дневного стандартного отклонения MACD. SD рассчитывается с использованием функции стандартного отклонения (MovingFunctions.stdDev).

 "SD10": {
"moving_fn": {"script": "MovingFunctions.stdDev(значения, MovingFunctions.unweightedAvg(значения))", "window":10, "buckets_path":"MACD"}
},

Рассчитать MACD BB

Используйте две агрегации bucket_script, названные BBU10 и BBL10, с параметром buckets_path, чтобы указать результаты агрегации SMA10 и агрегации SD10. Затем BBL10 и BBU10 вычисляются из SMA10 с плюсом или минусом значения SD10.

 "BBU10": {
"bucket_script": {
"buckets_path": {
«SMA»: «SMA10»,
«SD»: «SD10»
},
"скрипт": "params.SMA + params.SD"
}
},
"BBL10": {
"bucket_script": {
"buckets_path": {
«SMA»: «SMA10»,
«SD»: «SD10»
},
"скрипт": "params.SMA - params.SD"
}
},

Определите тип значения MACD

a) Используйте «производную» агрегацию с именем MACD_Diff с параметром «buckets_path», чтобы указать значение MACD, чтобы определить, является ли оно приращением или уменьшением от MACD на предшествующей временной метке.

 "MACD_Diff": {
"производная": {
"buckets_path": "MACD" 
}
},

b) Используйте агрегацию bucket_script, названную MACDType, с параметром buckets_path, чтобы указать результаты агрегации BBL10, BBU10, macd и MACD_Diff для классификации типа значения MACD.

➤ Введите 1, если MACD_Diff является декрементом и значение macd < BBL.
➤ Введите 2, если MACD_Diff является приращением и значение macd < BBL.
➤ Введите 3, если MACD_Diff - приращение, а значение macd> BBU
➤ Введите 4, если MACD_Diff - декремент и значение macd> BBU
➤ Тип 0 для других случаев

 "MACDType": {
"bucket_script": {
"buckets_path": {
«BBL»: «BBL10»,
«BBU»: «BBU10»,
«MACD»: «MACD»,
"MACD_Diff": "MACD_Diff"
},
"script": "(params.MACD > params.BBU) ? (params.MACD_Diff > 0 ? 3:4): (params.MACD < params.BBL) ? (params.MACD_Diff > 0 ? 2:1):0 "
}
},

Отфильтровать дополнительные документы для вывода

Используйте агрегацию «bucket_selector» с именем SMACD_BB с параметром «buckets_path» как «DateStr», чтобы выбрать правильные сегменты, указанные в операторе «скрипт». Критерием выбора являются сегменты с датой 1 февраля 2021 г. или позднее (время эпохи 1612137600000 в миллисекундах).

 "SMACD_BB": {
"bucket_selector": {
"buckets_path": {"DateStr": "DateStr"},
"скрипт": "params.DateStr> = 1612137600000L"
}
}
} 
}
},
"размер": 0
}

После сбора результатов мы можем нарисовать фигуры, как показано ранее. Цвет точки для типа 3 - бирюзовый, тип 4 - синий, тип 1 - красный, тип 2 - оранжевый, а остальные - серые.

Читатели могут также обратиться к проекту с открытым исходным кодом на GitHub (MACD_BB)

Примечания:

I. Спасибо IEX (Investors Exchange), предоставляющей данные ETF, а также GitHub, предоставляющему хранилище проектов с открытым исходным кодом.

II. Эта статья основана на технической мысли и не представляет собой каких-либо инвестиционных советов. Читатели должны брать на себя ответственность при его использовании.

III. В статье еще могут быть ошибки, и я призываю читателей меня поправить.

IV. Те читатели, которым интересно, могут обратиться к книге, написанной автором, для изучения всех основных навыков Elasticsearch. «Advanced Elasticsearch 7.0», август 2019 г., Packt, ISBN: 9781789957754.

Source: https://wtwong316.medium.com/when-macd-couples-with-bb-in-elasticsearch-3cca987c0678?source=rss——-8—————–cryptocurrency