ChaoZhang
개요
이 전략은 ATR 지표와 T3 평균선을 결합하여 트렌드 판단과 추적을 한다. ATR은 가격 통로 분할을 실현하고, 큰 트렌드 방향을 판단한다. T3 평균선은 입점 위치 및 중지 손실 출구를 판단한다. 이 전략은 안정적인 수익을 추구하는 트렌드 추종자에게 적합하다.
전략 원칙
ATR 지표는 가격 통로를 구성하고, 통로의 방향은 주 트렌드의 방향을 판단한다.
T3 평균선은 특정 입시 시점을 판단하는데 도움을 주며, 가격이 T3 평균선을 돌파하면 더 많이 구매한다.
가격이 하향 궤도를 넘어오면 평준을 멈추고 상향 궤도를 넘어오면 평준을 멈추고
선택사항은 다중 거래 또는 양방향 거래입니다.
매개 변수 최적화와 지표 특성을 결합하여 최적의 조합을 찾습니다.
우위 분석
ATR 통로는 명확하게 구분되어 있고, 큰 추세를 정확하게 판단한다.
T3 평균선 파라미터는 조정 가능하며, 다양한 수준의 트렌드를 유연하게 포착한다.
손해 차단 규칙의 일관성이 높으며, 임의의 vcfkkmr。을 피한다.
거래 빈도가 낮아 장시간 지분을 보유하는 데 적합하다.
위험 분석
지표들 사이에 오차가 있을 수 있고, 이는 잘못된 거래로 이어질 수 있다.
개인 주식의 변동성, 변수 구속 위험은 고려되지 않았다.
거래 빈도가 낮으면 기회를 놓칠 수 있고, 수익이 제한된다.
중점을 두는 것이 초래하는 마이너스 위험
최적화 방향
거래의 유효성을 보장하기 위해 다른 지표 판단을 추가하십시오.
다양한 품종의 파라미터를 최적화하여 적응력을 높인다.
포지션 규모를 최적화하고, 주파수와 위험을 균형 잡는다.
동적으로 이동한 스톱로스 스톱포인트를 고려하여 수익을 창출할 수 있는 공간을 넓히십시오.
전략적 차원에서 FILTER를 추가하여 안정성을 높인다.
요약하다
이 전략은 ATR와 T3 평균선을 통합하여 간단하고 효과적인 트렌드 추적을 구현한다. 그러나 지표 논리 및 변수 최적화를 추가적으로 강화하여 오판 가능성을 줄이고 전략이 실장 조건에 더 적합하도록 해야 한다.
/*backtest
start: 2023-09-09 00:00:00
end: 2023-09-16 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
//Author - CryptoJoncis
strategy("ATR and T3 strategy", shorttitle="AT3S_CryptoJoncis", overlay=true)
shorting = input(false, title="shorts on?")
precentage_diff = input(5,title="Precantage")/100
Lengthx = input(25, title="Lenght of T3")
//For best results use 0.7 or 0.618
Vfactx = input(0.72, minval=0.01,step=0.01, title="Volume Factor of T3 with HA source")
Source_of_T3_Normal = close
Source_of_T3 = Source_of_T3_Normal
FirstEMAx = ema(Source_of_T3, Lengthx)
SecondEMAx = ema(FirstEMAx, Lengthx)
ThirdEMAx = ema(SecondEMAx, Lengthx)
FourthEMAx = ema(ThirdEMAx, Lengthx)
FifthEMAx = ema(FourthEMAx, Lengthx)
SixthEMAx = ema(FifthEMAx, Lengthx)
//Doing all the calculations which are from
c1x = -Vfactx*Vfactx*Vfactx
c2x = 3*Vfactx*Vfactx + 3*Vfactx*Vfactx*Vfactx
c3x = -6*Vfactx*Vfactx -3*Vfactx -3*Vfactx*Vfactx*Vfactx
c4x = 1 + 3*Vfactx + Vfactx*Vfactx*Vfactx + 3*Vfactx*Vfactx
//Assigning EMAS to T3 Moving average
T3MAx = c1x * SixthEMAx + c2x * FifthEMAx + c3x * FourthEMAx + c4x * ThirdEMAx
color_of_Tilson_Moving_Average = T3MAx > T3MAx[1] ? lime : red
plot(T3MAx, title="Tilson Moving Average(ema)", color=color_of_Tilson_Moving_Average)
t_up = T3MAx + (T3MAx * precentage_diff)
t_dn = T3MAx - (T3MAx * precentage_diff)
x=plot(t_up, color=color_of_Tilson_Moving_Average)
z=plot(t_dn, color=color_of_Tilson_Moving_Average)
fill(x,z, color= T3MAx[1] < T3MAx ? lime : gray)
Factor=input(5, minval=1)
Pd=input(5, minval=1)
//
Up=hl2-(Factor*atr(Pd))
Dn=hl2+(Factor*atr(Pd))
TrendUp=close[1]>TrendUp[1]? max(Up,TrendUp[1]) : Up
TrendDown=close[1]<TrendDown[1]? min(Dn,TrendDown[1]) : Dn
Trend = close > TrendDown[1] ? 1: close< TrendUp[1]? -1: nz(Trend[1],1)
Tsl = Trend==1? TrendUp: TrendDown
linecolor = Trend == 1 ? green : red
//
b=plot(Tsl, color = linecolor , style = line , linewidth = 2,title = "")
Factor1=input(1, minval=1)
Pd1=input(1, minval=1)
//
Up1=hl2-(Factor1*atr(Pd1))
Dn1=hl2+(Factor1*atr(Pd1))
TrendUp1=close[1]>TrendUp1[1]? max(Up1,TrendUp1[1]) : Up1
TrendDown1=close[1]<TrendDown1[1]? min(Dn1,TrendDown1[1]) : Dn1
Trend1 = close > TrendDown1[1] ? 1: close< TrendUp1[1]? -1: nz(Trend1[1],1)
Tsl1 = Trend1==1? TrendUp1: TrendDown1
linecolor1 = Trend1 == 1 ? green : red
//
a=plot(Tsl1, color = linecolor1 , style = line , linewidth = 2,title = "")
long = (close > Tsl and close > Tsl1 and close > T3MAx)
short = (close < Tsl and close < Tsl1 and close < T3MAx)
if(shorting==true)
strategy.entry("MacdSE", strategy.short, comment="Open Short", when=short)
strategy.entry("MacdLE", strategy.long, comment="Open Long", when=long)
strategy.close("MacdLE", when=hl2 < t_dn)
strategy.close("MacdSE", when=hl2 > t_up)
if(shorting==false)
strategy.entry("MacdLE", strategy.long, comment="Open Long", when=long)
strategy.close("MacdLE", when=hl2 < t_dn)
fill(a,b,color=linecolor)