ChaoZhang
개요
이 전략은 비교적 간단한 소수 이윤 전략으로, 주로 렌코 ?? 과 TEMA 지표의 트렌드를 인식하여 반전 거래를 한다. 전략 논리는 간단하고 직관적이며, 매개 변수를 최적화하여 안정적인 수익을 얻을 수 있다.
전략 원칙
렌코 선은 K 선을 대신하여 가격 움직임을 더 명확하게 식별할 수 있습니다.
TEMA 지표는 EMA에 비해 지연이 더 작아서 트렌드 전환을 일찍 잡을 수 있다.
TEMA 상위에서 단기 SMA를 넘어서서 더 많이 하고, 아래에서는 평평하게 니다. 은 을 더 안정적으로 니다.
가격이 장기 SMA보다 높을 때 반전하지 않고, 과도한 포지션을 피하십시오.
최소 수익 요구사항을 충족할 때만 청산할 수 있는 ‘정지 조건’을 설정한다.
우위 분석
렌코과 TEMA의 조합은 간단하고 효과적입니다.
트렌드를 명확하게 파악하여 반복되는 충돌 거래를 피하십시오.
TEMA는 지연을 줄여서 진입시간을 늘렸습니다.
합리적인 제지 제지 손실 통제 위험
높은 빈도 소액 거래에 적합함
위험 분석
이 경우, 상자 재구축이 가능하지 않아 지속적인 수익을 올리는 데 어려움이 있습니다.
잘못된 매개 변수 설정으로 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.
단방향 지분을 통제할 수 없고, 손실이 확대될 위험이 있다.
하지만 이 사업은 수익을 내기 어렵고, 소액 중개에 더 적합하다.
최적화 방향
SMA와 TEMA 파라미터를 최적화하여 최적의 조합을 찾습니다.
다른 정지 조건을 테스트하고, 이익과 위험을 균형 잡는다.
포지션 개시 제한을 추가하고, 단방향 포지션을 제어한다.
변동률 지표와 함께 스톱포인트를 설정한다.
다른 전략과 연동하여 수익을 높이는 것을 평가합니다.
요약하다
이 전략은 렌코 ?? 과 TEMA 지표를 사용하여 트렌드를 간단하고 효과적으로 판단하며, 고주파 소자금 중개에 적합하지만, 수익을 확대할 수 있는 공간이 제한되어 있다. 매개 변수 최적화 및 위험 제어 수단으로 효과를 높일 수 있으며, 다른 전략과 함께 사용 시도할 수도 있다. 개선할 수 있는 공간이 넓다.
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("TEMA Cross", overlay = true, precision = 7, overlay=true, pyramiding = 100, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.25)
tema(src, len) =>
3*ema(src, len) - 3*ema(ema(src, len), len) + ema(ema(ema(src, len),len),len)
smma(src, len) =>
sa = 0.0
sa := na(sa[1]) ? sma(src, len) : (sa[1] * (len - 1) + src) / len
sa
temaLength = input(5)
smaLength = input(3)
smmaLength = input(30)
tema1 = tema(close, temaLength)
sma1 = sma(tema1, smaLength)
smma1 = smma(close,smmaLength)
plot(tema1, color = green, title = "TEMA")
plot(sma1, color = orange, title = "SMA")
plot(smma1, color = red, title = "SMMA")
minGainPercent = input(2)
gainMultiplier = minGainPercent * 0.01 + 1
avg_protection = input(1)
gain_protection = input(1)
longCondition = crossover(tema1, sma1) and tema1 < smma1
shortCondition = crossunder(tema1, sma1)
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty = 1, when = longCondition and time > timestamp(2017, 9, 22, 4, 20) and (avg_protection >= 1 ? (na(strategy.position_avg_price) ? true : close <= strategy.position_avg_price) : true))
strategy.close_all(when = shortCondition and time > timestamp(2017, 9, 22, 4, 20) and (gain_protection >=1 ? (close >= gainMultiplier * strategy.position_avg_price) : true))