ChaoZhang
개요
이 전략은 이동 평균을 기반으로 중요한 지지 및 저항 가격 영역을 식별하고, 이러한 영역이 뚫렸을 때 거래 작업을 수행합니다. 이 전략은 간단하고 효과적이며 이해하기 쉽고 실행됩니다.
전략 원칙
이 전략은 50주기 길이의 간단한 이동 평균 SMA를 사용하여 중요한 지지 및 저항 영역을 식별합니다. 구체적으로:
- 마감 가격이 아래에서 SMA를 돌파할 때, 지난 50주기의 최고 가격을 저항점 R로 가져옵니다.
- 마감 가격이 상위에서 SMA를 넘어갈 때, 지난 50주기의 최저 가격을 S로 받습니다.
- 마감값이 저항 R을 넘으면 더 많이 해
- S지원점 (S) 을 넘어서 상장하면 공백
즉, 이 전략은 50주기 길이의 SMA를 이용한 가격 영역을 나누고, 가격이 이 영역을 돌파할 때, 반대 방향으로 거래한다. 저항을 뚫고 더 많이 하고, 지지를 넘어서는 것은 공백이다. 전략은 간단하고 명확하며, 쉽게 작동한다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 이동 평균을 이용한 지탱 저항의 식별은 약간의 신뢰성을 가지고 있으며, 가짜 돌파구를 효과적으로 필터링할 수 있다.
- 50 회의 길이가 길거나 짧지 않아 중요한 중간지원 저항을 식별할 수 있다.
- 단 하나의 SMA를 사용하여 시스템 비용이 적게 들며 쉽게 구현할 수 있습니다.
- 이 전략은 간단하고 효과적이며, 작동하기 쉽습니다.
- 구성 가능한 매개 변수가 적고, 지나치게 최적화하기는 쉽지 않다.
위험 분석
이 전략에는 다음과 같은 위험도 있습니다.
- 하지만, 여전히 가짜 돌파구가 존재하고, 이동 평균은 완전히 필터링할 수 없습니다.
- 고정 주기는 시장의 각 주기에 적응할 수 없으며, 더 짧은 주기의 기회를 놓칠 수 있다.
- 돌파 이후에는 회전 테스트 전의 고하가 발생할 수 있으며, 특정 스톱 피해 기술이 필요합니다.
- 장기적으로 포지션을 유지하려면 더 큰 수준의 트렌드 방향에 주의를 기울여야 합니다.
이러한 위험에 대해, 이동 평균 주기를 적절히 조정하거나, 트렌드 필터 지표를 추가하는 등의 방법으로 최적화 할 수 있습니다. 또한, 좋은 스톱 로즈 관리가 매우 중요합니다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 방향에서 최적화를 고려할 수 있습니다.
- MACD와 같은 지표를 추가하여 트렌드의 방향과 강도를 판단합니다.
- MA 사이클의 적응 최적화를 추가하여 사이클을 동적으로 조정할 수 있도록 한다.
- 브레이크 식별을 최적화하여, 예를 들어 MA와 브린을 동시에 브레이크하고 철도를 내려가도록 요구한다.
- 단독 손실을 통제하기 위해 손해 방지 장치를 추가하십시오.
- 다양한 MA 주기 변수를 시도하여 최적의 변수 조합을 찾습니다.
이러한 최적화를 통해, 전략은 더 탄력적이고, 다른 시장주기에 걸쳐 효과적일 수 있습니다.
요약하다
전반적으로, 이 전략은 간단한 이동 평균을 사용하여 지지 저항 영역을 식별하여 가격 돌파 작업을 수행하고, 간단하고 효율적입니다. 최적화 공간도 넓고, 여러 차원에서 개선할 수 있습니다. 특정 가짜 돌파의 위험이 있지만, 합리적인 스톱 로드를 구성하면 효과적으로 제어 할 수 있습니다. 이 전략의 아이디어는 명확하고 이해하기 쉽고, 초보자 입문 전략으로 실행하기에 적합합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//--------------------------*
//-- This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0
//-- 開源代碼受Mozilla公眾授權條款2.0版規範, 網址是https://mozilla.org/MPL/2.0/
//
//@version=4
//
// 作品: [LunaOwl] 支撐壓力策略第4版
// 英文: [LunaOwl] Support Resistance Strategy V4
//
////////////////////////////////
// ~~!!*(๑╹◡╹๑) ** //
// 製作: @LunaOwl 彭彭 //
// 日期: 2019年03月05日 //
// 修改: 2019年04月22日 //
// 四版: 2020年06月16日 //
// 發表: 2020年06月17日 //
////////////////////////////////
//==設定策略==//
strategy("[LunaOwl] 支撐壓力策略 [回測]",
shorttitle = "支撐壓力策略 [回測]",
overlay = true,
calc_on_order_fills = false,
calc_on_every_tick = false,
pyramiding = 0,
currency = currency.NONE,
initial_capital = 10000,
slippage = 5,
default_qty_value = 100,
default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
commission_type = strategy.commission.percent,
commission_value = 0.05
)
LB = input(50, title = "回溯期數", type = input.integer)
R = valuewhen(cross(sma(close, LB),close), highest(high, LB), 1)
S = valuewhen(cross(close,sma(close, LB)), lowest( low, LB), 1)
plot(R, title = "壓力", color = color.green)
plot(S, title = "支撐", color = color.red)
//==定義輸出結果==//
Trend_up = crossover(close, R) ? 1 : 0
Trend_dn = crossunder(close, S) ? -1 : 0
//==設定出場規則==//
Enter = Trend_up == 1 and Trend_up[1] == 0 ? Trend_up : na
Exit = Trend_dn == -1 and Trend_dn[1] == 0 ? Trend_dn : na
strategy.entry("多", strategy.long, when = Enter)
strategy.entry("空", strategy.short, when = Exit)