From 81e84c3bb307e2a786d383fad7e14c0c2b4d897e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Administrator <15274802129@163.com>
Date: Wed, 24 Dec 2025 18:09:28 +0800
Subject: [PATCH] feat(okxNewPrice): 添加MACD+MA复合交易策略实现
---
src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/Volatility.java | 120 ++++++++++
src/test/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategyTest.java | 33 +++
src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategy.java | 378 ++++++++++++++++++++++++++++++++++
src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MovingAverage.java | 71 ++++++
src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategyMain.java | 38 +++
5 files changed, 640 insertions(+), 0 deletions(-)
diff --git a/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategy.java b/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategy.java
new file mode 100644
index 0000000..e70ffa1
--- /dev/null
+++ b/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategy.java
@@ -0,0 +1,378 @@
+package com.xcong.excoin.modules.okxNewPrice.indicator.macdAndMatrategy;
+
+import com.xcong.excoin.modules.okxNewPrice.indicator.*;
+import java.math.BigDecimal;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * MACD+MA复合交易策略实现类
+ *
+ * 【策略核心思想】
+ * 结合移动平均线(MA)的趋势判断能力和MACD指标的动量分析能力，构建一个兼顾趋势跟踪和入场时机的复合交易策略。
+ *
+ * 【策略主要特点】
+ * 1. **趋势导向**：以长期MA(100日)作为ETH市场趋势的主要判断依据
+ * 2. **精确入场**：利用MACD指标的动量变化和短期MA(30日)的支撑/阻力作用确定最佳入场点
+ * 3. **风险控制**：通过RSI和波动率指标过滤掉风险较高的交易信号，并设置明确的止损止盈
+ * 4. **分层离场**：结合技术指标、移动平均线和风险控制构建多重离场机制
+ * 5. **动态调整**：MACD周期根据市场波动率自动调整，适应ETH高波动特性
+ *
+ * 【核心交易逻辑】
+ * 1. **趋势判断**：当前价格高于长期MA(100日)判定为牛市，低于则为熊市
+ * 2. **入场条件**：
+ * - 牛市：MACD多头信号(DIF>DEA) 且 价格>短期MA(30日) 且 MACD柱状图>0 且 RSI在合理区间
+ * - 熊市：MACD空头信号(DIF<DEA) 且 价格<短期MA(30日) 且 MACD柱状图<0 且 RSI在合理区间
+ * 3. **离场条件**：
+ * - 牛市多头持仓：MACD空头信号(DIF<DEA) 或 价格跌破短期MA 或 触及止损/止盈
+ * - 熊市空头持仓：MACD多头信号(DIF>DEA) 或 价格突破短期MA 或 触及止损/止盈
+ * 4. **过滤条件**：
+ * - 高风险过滤：RSI>65时不追多，RSI<35时不追空
+ * - 低波动过滤：波动率<0.5%或>5%时不进行交易
+ *
+ * 【适用场景】
+ * 专为ETH合约设计，适用于ETH高波动、24/7交易的市场环境，适合中短线趋势交易。
+ *
+ * 【风险提示】
+ * 1. 策略需要至少200个价格数据点才能有效运行
+ * 2. 在极端市场条件下(如黑天鹅事件)可能会产生较大亏损
+ * 3. 建议结合其他风险控制手段(如止损设置)使用
+ */
+public class MacdMaStrategy {
+ /**
+ * 策略使用的技术指标实例（适配ETH合约特点）
+ */
+ // MACD指标：用于判断价格动量和趋势变化
+ private final MACD macd = new MACD();
+ // 30日移动平均线：ETH波动较大，使用更短的周期捕捉趋势变化
+ private final MovingAverage ma30 = new MovingAverage(30);
+ // 100日移动平均线：ETH作为高波动资产，长期趋势判断使用更短周期
+ private final MovingAverage ma100 = new MovingAverage(100);
+ // RSI指标(10周期)：ETH波动快，使用更短周期提高响应速度
+ private final RSI rsi = new RSI(10);
+ // 波动率指标(15周期)：ETH波动频繁，使用更短周期捕捉市场变化
+ private final Volatility volatility = new Volatility(15);
+
+ /**
+ * 策略配置参数（适配ETH合约特点）
+ */
+ // 止损比例（ETH波动较大，设置2.5%）
+ private final BigDecimal stopLossRatio = new BigDecimal("0.025");
+ // 止盈比例（ETH趋势明显，设置6%）
+ private final BigDecimal takeProfitRatio = new BigDecimal("0.06");
+ // 账户初始余额（USD）
+ private BigDecimal accountBalance = new BigDecimal("10000");
+ // 每次交易风险比例（ETH合约风险较高，设置0.8%）
+ private final BigDecimal riskPerTrade = new BigDecimal("0.008");
+ // 杠杆倍数（ETH合约建议使用3-5倍，这里使用4倍）
+ private final int leverage = 4;
+
+ /**
+ * 策略运行状态变量
+ */
+ // 当前持仓状态：空仓/多头/空头
+ private PositionStatus position = PositionStatus.FLAT;
+ // 最新价格：用于策略判断
+ private BigDecimal lastPrice;
+ // 当前市场趋势：牛市/熊市
+ private TrendDirection trend;
+ // 持仓均价：用于计算盈亏和止损止盈
+ private BigDecimal entryPrice;
+ // 止损价格：根据止损比例计算
+ private BigDecimal stopLossPrice;
+ // 止盈价格：根据止盈比例计算
+ private BigDecimal takeProfitPrice;
+ // 当前持仓数量（ETH）
+ private BigDecimal positionSize = BigDecimal.ZERO;
+ // 已用保证金（USD）
+ private BigDecimal usedMargin = BigDecimal.ZERO;
+
+ /**
+ * 策略执行的主入口方法
+ *
+ * @param prices 历史价格数据列表
+ * @throws IllegalArgumentException 如果价格数据不足200个
+ */
+ public void execute(List<BigDecimal> prices) {
+ // 验证输入数据完整性：策略需要至少200个价格数据点
+ if (prices.size() < 200) {
+ throw new IllegalArgumentException("至少需要200个价格数据点才能运行该策略");
+ }
+
+ // 第一步：更新所有技术指标
+ updateIndicators(prices);
+
+ // 第二步：确定当前市场趋势
+ determineTrend(prices);
+
+ // 第三步：检查是否需要跳过当前交易
+ if (shouldSkipTrade()) {
+ return;
+ }
+
+ // 第四步：根据持仓状态执行相应的交易逻辑
+ if (position == PositionStatus.FLAT) {
+ // 空仓状态下检查入场信号
+ checkEntrySignal();
+ } else {
+ // 持仓状态下检查离场信号
+ checkExitSignal();
+ }
+ }
+
+ /**
+ * 更新所有技术指标的计算结果
+ *
+ * @param prices 历史价格数据列表
+ */
+ private void updateIndicators(List<BigDecimal> prices) {
+ // 先计算波动率指标，因为MACD需要用它来动态调整周期
+ volatility.calculate(prices);
+ // 计算MACD指标并传入波动率参数，实现动态周期调整
+ macd.calculate(prices, volatility.getValue());
+ // 计算移动平均线指标
+ ma30.calculate(prices); // 计算30日移动平均线
+ ma100.calculate(prices); // 计算100日移动平均线
+ // 计算RSI指标
+ rsi.calculate(prices);
+ // 更新最新价格
+ lastPrice = prices.get(prices.size()-1);
+ }
+
+ /**
+ * 确定当前市场趋势（牛市/熊市）
+ *
+ * @param prices 历史价格数据列表
+ */
+ private void determineTrend(List<BigDecimal> prices) {
+ BigDecimal currentMa100 = ma100.getMa(); // 获取当前100日移动平均线
+ // 根据最新价格与100日MA的关系判断趋势：价格高于100日MA为牛市，否则为熊市
+ trend = lastPrice.compareTo(currentMa100) > 0 ?
+ TrendDirection.BULLISH : TrendDirection.BEARISH;
+ }
+
+ /**
+ * 检查是否需要跳过当前交易
+ *
+ * @return true表示需要跳过交易，false表示可以进行交易
+ */
+ private boolean shouldSkipTrade() {
+ // 波动率过滤：当波动率小于1%时，市场活跃度不足，跳过交易
+ if (volatility.getValue().compareTo(new BigDecimal("0.01")) < 0) {
+ return true;
+ }
+
+ // RSI极端值过滤：
+ // 1. 牛市中RSI>65表示超买，避免追高
+ // 2. 熊市中RSI<35表示超卖，避免追空
+ if (trend == TrendDirection.BULLISH && rsi.getRsi().compareTo(new BigDecimal(65)) > 0) {
+ return true;
+ }
+ if (trend == TrendDirection.BEARISH && rsi.getRsi().compareTo(new BigDecimal(35)) < 0) {
+ return true;
+ }
+ return false;
+ }
+
+ /**
+ * 检查是否满足入场信号条件
+ */
+ private void checkEntrySignal() {
+ BigDecimal currentMa30 = ma30.getMa(); // 获取当前30日移动平均线
+
+ // 获取MACD的最新值用于判断动量方向
+ BigDecimal currentDif = macd.getDif();
+ BigDecimal currentDea = macd.getDea();
+ BigDecimal macdBar = macd.getMacdBar(); // 获取MACD柱状图值
+
+ // 获取RSI的最新值
+ BigDecimal currentRsi = rsi.getRsi();
+ // 获取波动率的最新值
+ BigDecimal currentVolatility = volatility.getValue();
+
+ // 根据市场趋势判断入场条件
+ if (trend == TrendDirection.BULLISH) {
+ // 牛市入场条件增强：
+ // 1. MACD多头信号(DIF>DEA)
+ // 2. MACD柱状图为正（确认多头力量）
+ // 3. 价格在30日MA之上且有一定偏离（避免假突破）
+ // 4. RSI处于合理区间(40-65)，避免在超买区域入场
+ // 5. 波动率适中(>0.5%且<5%)，避免极端波动环境
+ boolean macdBull = currentDif.compareTo(currentDea) > 0;
+ boolean macdBarPositive = macdBar.compareTo(BigDecimal.ZERO) > 0;
+ BigDecimal priceMaDiff = lastPrice.subtract(currentMa30);
+ boolean priceAboveMAWithStrength = priceMaDiff.compareTo(currentMa30.multiply(new BigDecimal("0.005"))) > 0;
+ boolean rsiInRange = currentRsi.compareTo(new BigDecimal(40)) > 0 && currentRsi.compareTo(new BigDecimal(65)) < 0;
+ boolean volatilityModerate = currentVolatility.compareTo(new BigDecimal("0.005")) > 0 &&
+ currentVolatility.compareTo(new BigDecimal("0.05")) < 0;
+
+ if (macdBull && macdBarPositive && priceAboveMAWithStrength && rsiInRange && volatilityModerate) {
+ enterLong();
+ }
+ } else {
+ // 熊市入场条件增强：
+ // 1. MACD空头信号(DIF<DEA)
+ // 2. MACD柱状图为负（确认空头力量）
+ // 3. 价格在30日MA之下且有一定偏离（避免假突破）
+ // 4. RSI处于合理区间(35-60)，避免在超卖区域入场
+ // 5. 波动率适中(>0.5%且<5%)，避免极端波动环境
+ boolean macdBear = currentDif.compareTo(currentDea) < 0;
+ boolean macdBarNegative = macdBar.compareTo(BigDecimal.ZERO) < 0;
+ BigDecimal priceMaDiff = currentMa30.subtract(lastPrice);
+ boolean priceBelowMAWithStrength = priceMaDiff.compareTo(currentMa30.multiply(new BigDecimal("0.005"))) > 0;
+ boolean rsiInRange = currentRsi.compareTo(new BigDecimal(35)) > 0 && currentRsi.compareTo(new BigDecimal(60)) < 0;
+ boolean volatilityModerate = currentVolatility.compareTo(new BigDecimal("0.005")) > 0 &&
+ currentVolatility.compareTo(new BigDecimal("0.05")) < 0;
+
+ if (macdBear && macdBarNegative && priceBelowMAWithStrength && rsiInRange && volatilityModerate) {
+ enterShort();
+ }
+ }
+ }
+
+ /**
+ * 检查是否满足离场信号条件
+ */
+ private void checkExitSignal() {
+ BigDecimal currentMa30 = ma30.getMa(); // 获取当前30日移动平均线
+
+ // 获取MACD的最新值用于判断动量变化
+ BigDecimal currentDif = macd.getDif();
+ BigDecimal currentDea = macd.getDea();
+
+ if (position == PositionStatus.LONG) {
+ // 多头持仓离场条件：
+ // 1. MACD转为空头信号(DIF<DEA)
+ // 2. 价格跌破30日MA
+ // 3. 价格触及止损价格
+ // 4. 价格触及止盈价格
+ boolean macdExit = currentDif.compareTo(currentDea) < 0;
+ boolean priceExit = lastPrice.compareTo(currentMa30) < 0;
+ boolean stopLossExit = lastPrice.compareTo(stopLossPrice) <= 0;
+ boolean takeProfitExit = lastPrice.compareTo(takeProfitPrice) >= 0;
+
+ if (macdExit || priceExit || stopLossExit || takeProfitExit) {
+ if (stopLossExit) {
+ System.out.println("触发止损 - ");
+ } else if (takeProfitExit) {
+ System.out.println("触发止盈 - ");
+ }
+ exitPosition();
+ }
+ } else {
+ // 空头持仓离场条件：
+ // 1. MACD转为多头信号(DIF>DEA)
+ // 2. 价格突破30日MA
+ // 3. 价格触及止损价格
+ // 4. 价格触及止盈价格
+ boolean macdExit = currentDif.compareTo(currentDea) > 0;
+ boolean priceExit = lastPrice.compareTo(currentMa30) > 0;
+ boolean stopLossExit = lastPrice.compareTo(stopLossPrice) >= 0;
+ boolean takeProfitExit = lastPrice.compareTo(takeProfitPrice) <= 0;
+
+ if (macdExit || priceExit || stopLossExit || takeProfitExit) {
+ if (stopLossExit) {
+ System.out.println("触发止损 - ");
+ } else if (takeProfitExit) {
+ System.out.println("触发止盈 - ");
+ }
+ exitPosition();
+ }
+ }
+ }
+
+ /**
+ * 计算基于风险的仓位大小
+ *
+ * @return 计算得到的仓位大小（ETH数量）
+ */
+ private BigDecimal calculatePositionSize() {
+ // 计算每次交易可承受的最大风险金额
+ BigDecimal maxRiskAmount = accountBalance.multiply(riskPerTrade);
+ // 计算单合约风险金额（价格波动 * 数量）
+ BigDecimal priceRisk = entryPrice.subtract(stopLossPrice).abs();
+ // 计算基础仓位大小（不考虑杠杆）
+ BigDecimal basePositionSize = maxRiskAmount.divide(priceRisk, 6, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
+ // 应用杠杆计算实际仓位大小
+ BigDecimal leveragedPositionSize = basePositionSize.multiply(new BigDecimal(leverage))
+ .setScale(4, BigDecimal.ROUND_DOWN);
+ return leveragedPositionSize;
+ }
+
+ /**
+ * 执行开多仓操作
+ */
+ private void enterLong() {
+ position = PositionStatus.LONG; // 更新持仓状态为多头
+ entryPrice = lastPrice; // 记录入场价格
+ // 多头止损价格 = 入场价格 * (1 - 止损比例)
+ stopLossPrice = entryPrice.multiply(BigDecimal.ONE.subtract(stopLossRatio))
+ .setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
+ // 多头止盈价格 = 入场价格 * (1 + 止盈比例)
+ takeProfitPrice = entryPrice.multiply(BigDecimal.ONE.add(takeProfitRatio))
+ .setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
+
+ // 计算仓位大小
+ positionSize = calculatePositionSize();
+ // 计算已用保证金（不考虑手续费）
+ usedMargin = positionSize.multiply(entryPrice).divide(new BigDecimal(leverage), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
+
+ // 实际交易中，这里会执行买入操作
+ System.out.println("开多仓 @ " + lastPrice + ", 止损价格: " + stopLossPrice + ", 止盈价格: " + takeProfitPrice);
+ System.out.println("仓位大小: " + positionSize + " ETH, 已用保证金: " + usedMargin + " USD, 账户余额: " + accountBalance + " USD");
+ }
+
+ /**
+ * 执行开空仓操作
+ */
+ private void enterShort() {
+ position = PositionStatus.SHORT; // 更新持仓状态为空头
+ entryPrice = lastPrice; // 记录入场价格
+ // 空头止损价格 = 入场价格 * (1 + 止损比例)
+ stopLossPrice = entryPrice.multiply(BigDecimal.ONE.add(stopLossRatio))
+ .setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
+ // 空头止盈价格 = 入场价格 * (1 - 止盈比例)
+ takeProfitPrice = entryPrice.multiply(BigDecimal.ONE.subtract(takeProfitRatio))
+ .setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
+
+ // 计算仓位大小
+ positionSize = calculatePositionSize();
+ // 计算已用保证金（不考虑手续费）
+ usedMargin = positionSize.multiply(entryPrice).divide(new BigDecimal(leverage), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
+
+ // 实际交易中，这里会执行卖出操作
+ System.out.println("开空仓 @ " + lastPrice + ", 止损价格: " + stopLossPrice + ", 止盈价格: " + takeProfitPrice);
+ System.out.println("仓位大小: " + positionSize + " ETH, 已用保证金: " + usedMargin + " USD, 账户余额: " + accountBalance + " USD");
+ }
+
+ /**
+ * 执行平仓操作
+ */
+ private void exitPosition() {
+ // 计算交易盈亏
+ BigDecimal profitLoss;
+ if (position == PositionStatus.LONG) {
+ // 多头盈亏 = (平仓价格 - 入场价格) * 持仓数量
+ profitLoss = lastPrice.subtract(entryPrice).multiply(positionSize);
+ } else {
+ // 空头盈亏 = (入场价格 - 平仓价格) * 持仓数量
+ profitLoss = entryPrice.subtract(lastPrice).multiply(positionSize);
+ }
+
+ // 更新账户余额
+ accountBalance = accountBalance.add(profitLoss).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
+
+ // 实际交易中，这里会执行平仓操作
+ System.out.println("平仓 @ " + lastPrice + ", 盈亏: " + profitLoss.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP) + " USD");
+ System.out.println("最新账户余额: " + accountBalance + " USD");
+
+ // 重置持仓状态
+ position = PositionStatus.FLAT;
+ positionSize = BigDecimal.ZERO;
+ usedMargin = BigDecimal.ZERO;
+ }
+
+ // 枚举定义
+ enum PositionStatus { FLAT, LONG, SHORT }
+ enum TrendDirection { BULLISH, BEARISH }
+}
+
diff --git a/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategyMain.java b/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategyMain.java
new file mode 100644
index 0000000..1d744dc
--- /dev/null
+++ b/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategyMain.java
@@ -0,0 +1,38 @@
+package com.xcong.excoin.modules.okxNewPrice.indicator.macdAndMatrategy;
+
+import java.math.BigDecimal;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+
+public class MacdMaStrategyMain {
+
+ public static void main(String[] args) {
+ System.out.println("启动MacdMaStrategy测试...");
+
+ // 创建测试价格数据
+ List<BigDecimal> prices = generateTestPrices(200);
+
+ // 创建策略实例
+ MacdMaStrategy strategy = new MacdMaStrategy();
+
+ try {
+ // 执行策略
+ strategy.execute(prices);
+ System.out.println("策略执行成功！");
+ } catch (Exception e) {
+ System.err.println("策略执行失败：" + e.getMessage());
+ e.printStackTrace();
+ }
+
+ System.out.println("测试完成");
+ }
+
+ private static List<BigDecimal> generateTestPrices(int count) {
+ List<BigDecimal> prices = new ArrayList<>();
+ // 生成一个简单的上升趋势价格序列
+ for (int i = 1; i <= count; i++) {
+ prices.add(new BigDecimal("100.00").add(new BigDecimal(i * 0.1)));
+ }
+ return prices;
+ }
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MovingAverage.java b/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MovingAverage.java
new file mode 100644
index 0000000..5b849b7
--- /dev/null
+++ b/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MovingAverage.java
@@ -0,0 +1,71 @@
+package com.xcong.excoin.modules.okxNewPrice.indicator.macdAndMatrategy;
+
+import java.math.BigDecimal;
+import java.math.RoundingMode;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * 移动平均线(Moving Average)指标实现类
+ *
+ * 移动平均线是一种趋势跟随型技术指标，通过计算一段时间内价格的平均值，
+ * 来平滑价格波动并识别趋势方向。本类实现了简单移动平均线(SMA)的计算。
+ *
+ * 【核心功能】
+ * 1. 计算指定周期的移动平均线
+ * 2. 支持高精度BigDecimal计算，避免浮点数精度损失
+ * 3. 提供获取最新计算结果的接口
+ *
+ * 【使用场景】
+ * - 在MACD+MA策略中，用于判断市场长期趋势(200日MA)和中短期支撑/阻力(50日MA)
+ * - 适用于各种时间周期的价格数据
+ */
+public class MovingAverage {
+ /**
+ * 移动平均线的计算周期
+ */
+ private final int period;
+
+ /**
+ * 移动平均线的最新计算结果
+ */
+ private BigDecimal ma = BigDecimal.ZERO;
+
+ /**
+ * 构造方法
+ *
+ * @param period 移动平均线的计算周期
+ */
+ public MovingAverage(int period) {
+ this.period = period;
+ }
+
+ /**
+ * 计算移动平均线
+ *
+ * @param prices 历史价格数据列表
+ */
+ public void calculate(List<BigDecimal> prices) {
+ // 如果价格数据不足计算周期，不进行计算
+ if (prices.size() < period) {
+ return;
+ }
+
+ // 计算最近period个价格的总和
+ BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;
+ for (int i = prices.size()-period; i < prices.size(); i++) {
+ sum = sum.add(prices.get(i));
+ }
+
+ // 计算平均值，保留8位小数，四舍五入
+ ma = sum.divide(new BigDecimal(period), 8, RoundingMode.HALF_UP);
+ }
+
+ /**
+ * 获取最新计算的移动平均线值
+ *
+ * @return 移动平均线值
+ */
+ public BigDecimal getMa() {
+ return ma;
+ }
+}
diff --git a/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/Volatility.java b/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/Volatility.java
new file mode 100644
index 0000000..105427d
--- /dev/null
+++ b/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/Volatility.java
@@ -0,0 +1,120 @@
+package com.xcong.excoin.modules.okxNewPrice.indicator.macdAndMatrategy;
+
+import java.math.BigDecimal;
+import java.math.RoundingMode;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * 波动率指标实现类
+ *
+ * 波动率是衡量价格波动程度的技术指标，反映市场的活跃度和风险水平。
+ * 本类通过计算价格的标准差来衡量波动率，使用高精度BigDecimal计算避免精度损失。
+ *
+ * 【核心功能】
+ * 1. 计算指定周期内价格的波动率（标准差）
+ * 2. 使用牛顿迭代法实现BigDecimal的平方根计算，确保金融计算的高精度要求
+ * 3. 提供获取最新计算结果的接口
+ *
+ * 【使用场景】
+ * - 在MACD+MA策略中，用于过滤低波动率的市场环境（波动率<1%时跳过交易）
+ * - 适用于各种时间周期的价格数据，通常使用20日或30日周期
+ * 【注意事项】
+ * - 波动率指标对市场流动性和交易活跃度敏感
+ * - 低波动率可能预示着市场趋势即将发生变化
+ */
+public class Volatility {
+ /**
+ * 波动率计算的周期
+ */
+ private final int period;
+
+ /**
+ * 最新计算的波动率值
+ */
+ private BigDecimal volatility = BigDecimal.ZERO;
+
+ /**
+ * 构造方法
+ *
+ * @param period 波动率计算的周期
+ */
+ public Volatility(int period) {
+ this.period = period;
+ }
+
+ /**
+ * 计算波动率
+ *
+ * @param prices 历史价格数据列表
+ */
+ public void calculate(List<BigDecimal> prices) {
+ // 如果价格数据不足计算周期，不进行计算
+ if (prices.size() < period) {
+ return;
+ }
+
+ BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;
+ BigDecimal avg = calculateAverage(prices); // 计算平均价格
+
+ // 计算每个价格与平均价格的偏差平方和
+ for (int i = prices.size()-period; i < prices.size(); i++) {
+ BigDecimal dev = prices.get(i).subtract(avg);
+ sum = sum.add(dev.pow(2));
+ }
+
+ // 计算方差，保留8位小数
+ BigDecimal variance = sum.divide(new BigDecimal(period), 8, RoundingMode.HALF_UP);
+
+ // 计算标准差（波动率），使用牛顿迭代法确保高精度
+ volatility = sqrt(variance, 8);
+ }
+
+ /**
+ * 计算价格平均值
+ *
+ * @param prices 历史价格数据列表
+ * @return 平均价格
+ */
+ private BigDecimal calculateAverage(List<BigDecimal> prices) {
+ BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;
+ for (int i = prices.size()-period; i < prices.size(); i++) {
+ sum = sum.add(prices.get(i));
+ }
+ return sum.divide(new BigDecimal(period), 8, RoundingMode.HALF_UP);
+ }
+
+ /**
+ * 计算BigDecimal的平方根（牛顿迭代法）
+ *
+ * @param value 要计算平方根的数值
+ * @param scale 结果的精度（小数位数）
+ * @return 平方根结果
+ */
+ private BigDecimal sqrt(BigDecimal value, int scale) {
+ // 负数没有实数平方根，返回0
+ if (value.compareTo(BigDecimal.ZERO) < 0) {
+ return BigDecimal.ZERO;
+ }
+
+ // 使用牛顿迭代法计算平方根
+ BigDecimal x = value.divide(new BigDecimal(2), scale, RoundingMode.HALF_UP); // 初始猜测值
+ BigDecimal prev;
+
+ do {
+ prev = x;
+ // 牛顿迭代公式：x(n+1) = (x(n) + value/x(n))/2
+ x = x.add(value.divide(x, scale, RoundingMode.HALF_UP)).divide(new BigDecimal(2), scale, RoundingMode.HALF_UP);
+ } while (x.subtract(prev).abs().compareTo(BigDecimal.ONE.movePointLeft(scale)) > 0); // 直到满足精度要求
+
+ return x;
+ }
+
+ /**
+ * 获取最新的波动率计算结果
+ *
+ * @return 波动率值
+ */
+ public BigDecimal getValue() {
+ return volatility;
+ }
+}
diff --git a/src/test/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategyTest.java b/src/test/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategyTest.java
new file mode 100644
index 0000000..d489901
--- /dev/null
+++ b/src/test/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/MacdMaStrategyTest.java
@@ -0,0 +1,33 @@
+package com.xcong.excoin.modules.okxNewPrice.indicator.macdAndMatrategy;
+
+import org.junit.Test;
+
+import java.math.BigDecimal;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+
+public class MacdMaStrategyTest {
+
+ @Test
+ public void testExecute() {
+ // 创建测试价格数据
+ List<BigDecimal> prices = generateTestPrices(200);
+
+ // 创建策略实例
+ MacdMaStrategy strategy = new MacdMaStrategy();
+
+ // 执行策略
+ strategy.execute(prices);
+
+ System.out.println("测试执行完成");
+ }
+
+ private List<BigDecimal> generateTestPrices(int count) {
+ List<BigDecimal> prices = new ArrayList<>();
+ // 生成一个简单的上升趋势价格序列
+ for (int i = 1; i <= count; i++) {
+ prices.add(new BigDecimal("100.00").add(new BigDecimal(i * 0.1)));
+ }
+ return prices;
+ }
+}
\ No newline at end of file
--
Gitblit v1.9.1