눈 쇼트 라인 거래 전략은 여러 가지 기술 지표를 결합한 쇼트 라인 거래 전략이다. 이 전략은 평균선, MACD, RSI, stoch 및vwma와 같은 지표를 사용하여 거래 신호를 구축하고, 1 시간 시간 동안 쇼트 라인 작업을 수행한다.
이 전략은 먼저 빠른 평균선 ((21주기) 와 느린 평균선 ((55주기) 을 계산한다. 빠른 선이 느린 선을 통과하고 MACD가 마이너스 전환을 할 때 구매 신호를 생성한다. 빠른 선이 느린 선을 통과하고 MACD가 마이너스 전환을 할 때 판매 신호를 생성한다. 또한, 전략은 RSI 지표와 결합하여 필터링 신호를 생성한다.
구체적으로, MACD는 마이너스 교전으로, 작은 평균선 위에 큰 평균선과 50주기 VWMA가 200주기 VWMA보다 낮을 때 구매 신호를 발생시킨다. MACD는 마이너스 교전으로, 작은 평균선 아래에 큰 평균선과 50주기 VWMA가 200주기 VWMA보다 높을 때 판매 신호를 발생시킨다.
이 전략의 가장 큰 장점은 여러 지표의 조합으로 필터링 신호를 통해 잘못된 거래의 가능성을 효과적으로 줄일 수 있습니다. MACD는 트렌드 방향을 결정하고, VWMA는 주 트렌드 위치를 판단하고, Sttoch 필터링은 오버 바이 오버 셀 영역을 넘어서고, RSI는 오버 오프 영역을 피합니다. 여러 지표의 조합을 사용하면 거래 신호가 더 신뢰할 수 있습니다.
또한, 1시간 주기적으로 단선 거래를 하는 것은 시장의 단기 기회를 잡을 수 있으며, 더 높은 수익을 얻을 수 있다. 단선 거래는 장선 거래에 비해 더 높은 승률을 가지고 있다.
이 전략의 가장 큰 위험은 여러 지표의 조합이 너무 복잡할 수 있다는 것입니다. 지표 매개 변수의 잘못된 설정은 전략의 효과가 좋지 않을 수 있습니다. 효과를 보장하기 위해 많은 양의 재검토가 필요한 최적화 지표 매개 변수입니다.
또한, 단선 거래는 거래 빈도가 높습니다. 너무 자주 거래하는 것은 거래 비용을 증가시킬뿐만 아니라 운영 위험을 증가시킵니다. 상장을 계속 유지하지 않으면 적시에 진입하지 못할 수 있습니다.
마지막으로, 다중 지표 조합은 전략 곡선 적합성의 위험을 증가시킵니다. 최적화 과정은 실 디스크의 효율성이 떨어지는 과도한 최적화 문제를 일으킬 수 있습니다.
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
지표 변수를 최적화하여 최적의 변수 조합을 찾습니다.
단독 손실을 줄이기 위해 손실을 막는 전략을 늘리십시오.
입시 조건을 최적화하고, 트렌드 판단의 정확성을 높여라.
포지션 관리와 결합하여 자금 사용 효율을 최적화하십시오.
다양한 품종의 계약의 효과를 시험해 보세요.
기계 학습 알고리즘을 추가하고, 역사 데이터를 사용하여 훈련하여 과다 적응의 위험을 줄입니다.
눈 짧은 라인 거래 전략은 여러 지표를 통합하여 거래 신호를 구축하고 1 시간 주기로 짧은 라인 작업을 수행한다. 이 전략의 장점은 지표 조합이 신뢰할 수 있고, 승률이 높다는 것이다. 그러나 또한 매개 변수를 최적화하는 데 어려움이 있으며, 거래 빈도가 높은 위험도 있다. 전체적으로 이 전략은 매우 큰 최적화 공간이 있으며, 매개 변수가 적절하게 조정되면 효과가 매우 뛰어나다. 지속적인 최적화 테스트를 통해 이 전략은 매우 실용적인 짧은 라인 거래 전략이 될 수 있다.
/*backtest
start: 2022-09-15 00:00:00
end: 2023-09-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Hawk 1H Strategy", overlay=true)
fastLength = input(21)
slowlength = input(55)
MACDLength = input(8)
smallEMA = ema(close, fastLength)
largeEMA = ema(close, slowlength)
MACD = smallEMA - largeEMA
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
smoothK = input(5, minval=1)
smoothD = input(5, minval=1)
lengthRSI = input(8, minval=1)
lengthStoch = input(21, minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")
vFast = stoch(close, high, low, 8)
vSlow = sma(vFast, 5)
rsi1 = rsi(src, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
fiftyVWMA = vwma(close, 55)
twohunVWMA = vwma(close,144)
if (MACD > MACD[1]) and (MACD[1] > MACD[2]) and (fiftyVWMA < twohunVWMA)
if (vFast > vSlow) and (k < 30) //and (vSlow < 40)
strategy.entry("MacdLE", strategy.long, comment='Buy')
if (MACD < MACD[1]) and (MACD[1] < MACD[2]) and (fiftyVWMA > twohunVWMA)
if (vFast < vSlow) and (k > 70)//and (vSlow > 60)//and (rsi1 > 60)
strategy.entry("MacdSE", strategy.short, comment='Sell')
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)