크로스 사이클 방향 전략
개요
이 전략은 트렌드 방향을 식별하기 위해 크로스 사이클 기술 지표를 사용하며, 트렌드 필터링과 파동 필터링을 결합하여 낮은 위험 트렌드 추적 거래를 구현합니다.
전략 원칙
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높은 낮은 점의 돌파구를 사용하여 매매 신호를 판단한다. 가격이 7주기 높은 점의 돌파구를 넘으면 내려보고, 7주기 낮은 점의 돌파구를 넘으면 더 많이 본다.
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트렌드플렉스 지표는 주 트렌드 방향을 판단한다. 이 지표는 듀얼 플레싱 기술을 결합하여 트렌드 중간 부분을 효과적으로 식별할 수 있다. 1 이상의 값은 상승 추세를 나타내고, -1 이하의 값은 하향 추세를 나타낸다. 여기서 우리는 트렌드플렉스를 > 1 시간 동안 길게, < -1 시간 동안 짧게 요구하여 평면 상태를 필터링한다.
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볼린저 밴드 (Bollinger Bands) 의 변동은 흔들림 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
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모바일 스톱로스 및 모바일 스톱<unk>을 사용하여 포지션을 관리한다.
우위 분석
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초주기 지표는 이중 평준화 기술과 결합하여 트렌드 방향을 효과적으로 식별하고, 흔들리는 시장의 방해를 피할 수 있다.
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트렌드 방향과 변동 법칙을 고려하여 거래 신호를 더욱 신뢰할 수 있도록 한다.
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손해 차단장치는 합리적으로 설정되어 수익을 고정시켜 손해가 확대되는 것을 막아줍니다.
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전략은 간단하고 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
위험 분석
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브레이크 신호는 가짜 브레이크가 발생할 수 있으며, 이로 인해 잘못된 거래가 발생할 수 있다. 더 많은 미드파일 조건을 추가하는 것을 고려할 수 있다.
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고정 주기 파라미터는 시장의 변화에 적응할 수 없으며, 동적 최적화 파라미터는 고려할 수 있다.
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가격 정지 부족으로 인해 극단적인 상황으로 인한 엄청난 손실을 막을 수 없습니다.
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스톱 스톱 손실 지점은 고정되어 있으며, 시장의 변동에 따라 지능적으로 조정할 수 없습니다.
최적화 방향
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트렌드 판단 지표를 더 많이 추가하여 전략 포트폴리오를 형성하고 판단의 정확성을 높이는 것을 고려할 수 있습니다.
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지진 인식 모듈을 추가하고, 지진이 심한 경우 거래를 중지하여 위험을 줄입니다.
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기계 학습 알고리즘을 도입하여 매개 변수의 동적 최적화를 구현한다.
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가격 중지 모듈을 추가하여 손실이 특정 하락값에 도달했을 때 손실을 중지하고 탈퇴 할 수 있습니다.
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시장의 변동에 기반한 스톱 스톱 손실 비율을 계산하여 스톱 스톱 손실의 지능적인 조정을 구현합니다.
요약하다
이 전략은 전반적으로 안정적이고 신뢰할 수 있지만 개선할 여지가 있습니다. 핵심 아이디어는 트렌드 방향을 판단하고, 트렌드 강도 지표와 변동 지표를 결합하여 필터링하여 고품질 신호를 발산하는 것입니다. 이 전략은 간단하고 실용적이며, 중장선 트렌드를 추적하는 데 적합합니다. 더 많은 조건 판단과 동적 매개 변수 최적화를 도입하여 전략 효과를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
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