HA 시장 편견

저자:차오장, 날짜: 2022-05-09 14:07:28
태그:EMA

안녕하세요. 여러분 모두 잘 지내셨으면 좋겠습니다. 제가 제 첫 번째 시나리오를 올린 지 오래 됐습니다. 많은 반응이 있었습니다.

그래서 저는 이 시나리오를 모두에게 공유해야 한다고 생각했습니다. 그리고 유용하게 생각할 수 있는 모든 사람들에게도 말이죠. 개인적으로, 저는 이 시나리오를 시장의 일반적인 상황을 알리기 위해 사용합니다.

여기 내가 어떻게 작동하는지: 스크립트는 평탄한 하이켄 아시 촛불을 사용하여 시장의 전반적인 방향을 결정하려고합니다. 색상 시스템은 (밝고 어두운 색을 사용하여) 강한 시장과 약한 시장 조건을 감지하려는 시도입니다. 스크립트 내에 오시레이터도 있지만 현재로서는 그래프되지 않습니다. @jackvmk에 대한 크레딧, 나는이 지표에서 그의 오픈 스크립트 코드의 일부를 사용했습니다.

나는 지표 그래프의 기울기를 시장 조건의 필터로 사용하는 것을 고려했습니다. 그래프는 플래트 시장에서 상대적으로 평평합니다. 그러나, 나는 아직 그것에 대해 아무것도하지 않았습니다. 아마도 다른 시간.

이 글이 유용하다고 생각하시길 바랍니다. 이 글의 사용법을 알아낸다면, 댓글 섹션에서 커뮤니티와 공유하시기 바랍니다.

참고: 이것은 결코 금융 자문이 아닙니다. 당신은 당신의 연구를 수행하고 당신의 거래 스타일과 전략에이 지표를 적용하는 방법을 찾아내야합니다.

그런데, 저는 지금부터 제가 발표하는 모든 후속 시나리오에 대해 CEREBR라는 이름을 사용하겠습니다.

백테스트

/*backtest
start: 2022-04-08 00:00:00
end: 2022-05-07 23:59:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Professeur_X

//@version=5

indicator(title='HA Market Bias', shorttitle='HA Market Bias', overlay=true)

tf(_res, _exp, gaps_on) =>
    gaps_on == 0 ? request.security(syminfo.tickerid, _res, _exp) : gaps_on == true ? request.security(syminfo.tickerid, _res, _exp, barmerge.gaps_on, barmerge.lookahead_off) : request.security(syminfo.tickerid, _res, _exp, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_off)

ha_htf = ''
show_ha = input.bool(true, "Show HA Plot/ Market Bias", group="HA Market Bias")
ha_len = input(100, 'Period', group="HA Market Bias")
ha_len2 = input(100, 'Smoothing', group="HA Market Bias")

// Calculations {
o = ta.ema(open, ha_len)
c = ta.ema(close, ha_len)
h = ta.ema(high, ha_len)
l = ta.ema(low, ha_len)

haclose = tf(ha_htf, (o + h + l + c) / 4, 0)
xhaopen = tf(ha_htf, (o + c) / 2, 0)
haopen = na(xhaopen[1]) ? (o + c) / 2 : (xhaopen[1] + haclose[1]) / 2
hahigh = math.max(h, math.max(haopen, haclose))
halow = math.min(l, math.min(haopen, haclose))


o2 = tf(ha_htf, ta.ema(haopen, ha_len2), 0)
c2 = tf(ha_htf, ta.ema(haclose, ha_len2), 0)
h2 = tf(ha_htf, ta.ema(hahigh, ha_len2), 0)
l2 = tf(ha_htf, ta.ema(halow, ha_len2), 0)

ha_avg = (h2 + l2) / 2
// }
    
// Oscillator {
osc_len = input.int(7, "Oscillator Period", group="HA Market Bias")

osc_bias = 100 *(c2 - o2)
osc_smooth = ta.ema(osc_bias, osc_len)

sigcolor = 
  (osc_bias > 0) and (osc_bias >= osc_smooth) ? color.new(color.lime, 35) : 
  (osc_bias > 0) and (osc_bias < osc_smooth) ? color.new(color.lime, 75) : 
  (osc_bias < 0) and (osc_bias <= osc_smooth) ? color.new(color.red, 35) : 
  (osc_bias < 0) and (osc_bias > osc_smooth) ? color.new(color.red, 75) :
  na
// }

// Plots {
p_h = plot(h2, "Bias High", display=display.none, editable=false)
p_l = plot(l2, "Bias Low", display=display.none, editable=false)
p_avg = plot(ha_avg, "Bias Avergae", display=display.none, editable=false)



col = o2 > c2 ? color.red : color.lime

if o2 > c2
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if o2 < c2
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)