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토르트 트레이딩 3일 반전 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-10-13 15:37:18
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전반적인 설명

거북이 거래 3 일 반전 전략은 3 일 평균 반전 전략의 수정입니다. 리 코너스와 세자르 알바레즈의 저서 High Probability ETF Trading?? 에서. 저자들은 다음과 같은 간단한 규칙으로 높은 확률의 ETF 평균 반전 전략을 논의합니다.

  • 만약 어제의 마감값이 5일 간 간편 이동평균보다 낮다면, 오늘 구매하세요.
  • 만약 오늘의 마감값이 5일 간 간편 이동평균보다 높다면, 오늘 매각하세요.

연습과 백테스팅을 통해 트렌드 라인을 위해 SMA 대신 EMA를 사용할 때 전략이 지속적으로 더 잘 작동한다는 것을 발견했습니다. 그래서 이 스크립트는 트렌드 라인을 위해 EMA를 사용합니다. 또한 출구 EMA의 길이를 조정 할 수 있습니다.

전략 논리

전략은 다음과 같습니다.

  • 다음 구매 조건이 맞을 때 롱으로 이동합니다.
    • 클로즈는 200일 EMA 이상입니다.
    • 클로즈가 5일 EMA 이하입니다.
    • 오늘 최고는 어제 최고보다 낮습니다.
    • 오늘 낮은 어제 낮보다 낮습니다
    • 어제의 최고값은 전날의 최고값보다 낮습니다
    • 어제의 최저값은 전날의 최저값보다 낮습니다
    • 전날의 최고는 2일 전보다 낮습니다
    • 전날의 최저가 2일 전보다 낮습니다
  • 종료 EMA를 넘어서면 종료

출구 EMA는 5일 EMA로 기본 설정되어 있으며, 그 길이는 조정할 수 있습니다.

이 전략의 주요 아이디어는 단기 평균 반전을 활용하는 것입니다. 가격이 지속적으로 하락하면 단기간에 다시 반등 할 가능성이 있습니다. 이 전략은 가격이 단기 EMA보다 3 일 연속적으로 줄어든지 확인함으로써 평균 반전의 기회를 식별합니다. 반전이 발생하면 가격이 출구 EMA를 넘어서면 즉시 종료됩니다.

이점 분석

전통적인 이동 평균 크로스오버 전략에 비해 이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

  1. 3일 연속적으로 환각을 확인하기 위해 좁히는 것을 사용하면 신호 품질이 향상됩니다.

  2. 긴 EMA와 짧은 EMA를 필터링하면 트렌딩 시장에서 거래를 피합니다. 그것은 단지 범위 영역에서 회귀를 의미합니다.

  3. 트렌드 라인을 위해 SMA 대신 EMA를 사용하는 것은 반전을 감지하는 데 더 민감합니다.

  4. 조정 가능한 출구 EMA 길이는 시장 조건에 따라 스톱 로스 전략을 사용자 정의 할 수 있습니다.

  5. 1-2일 보유 기간과 함께 낮은 거래 빈도는 긴 방향 베팅과 관련된 위험을 피합니다.

위험 분석

이 전략은 또한 다음과 같은 위험을 가지고 있습니다.

  1. 역전 위험요소: 역전 신호 이후 가격 상승이 실패하고 계속 하락할 수 있습니다.

  2. 빈번한 스톱 로스 위험. 가격이 불안정한 시장에서 반복적으로 스톱 로스를 칠 수 있습니다.

  3. 매개 변수 최적화 위험. 출구 EMA 및 다른 매개 변수는 시장의 변화에 따라 지속적인 테스트 및 조정이 필요합니다. 조정하지 않으면 성능이 저하 될 수 있습니다.

  4. 과도한 적합성 위험. 최적화는 과도한 적합성을 피해야 합니다. 매개 변수는 견고해야 합니다.

위험은 다음과 같이 감소 할 수 있습니다.

  1. 단일 거래 손실을 통제하기 위해 스톱 로스 규칙을 엄격히 준수합니다.

  2. 위험과 수익을 균형을 맞추기 위해 최적화 과정에서 강력한 매개 변수 조정

  3. 거래당 낮은 리스크로 포지션 크기를 조정합니다.

최적화 기회

이 전략은 다음과 같은 측면에서 개선될 수 있습니다.

  1. 최적의 매개 변수를 찾기 위해 입구와 출구에 대한 다른 EMA 길이를 테스트합니다.

  2. 음의 부피와 같은 다른 필터를 추가하여 반전 신호가 더 신뢰할 수 있도록 합니다.

  3. 더 많은 유연성을 위해 ATR 또는 트레일링 스톱과 같은 방법을 사용하여 스톱 손실을 향상시킵니다.

  4. 기존 트렌드에 반전 신호를 받아들이지 않도록 트렌드 필터를 포함합니다.

  5. 포트폴리오 최적화와 다양화를 위한 다른 전략과 결합합니다.

  6. 기계 학습을 사용하여 적응적인 매개 변수 조정

요약

거북이 거래 3 일 리버션 전략은 짧은 EMA 이하의 3 일 좁히는 패턴을 탐지함으로써 단기 리버션 기회를 식별합니다. 전통적인 이동 평균 전략과 비교하면 더 신뢰할 수있는 입구 신호와 정지 손실 최적화를위한 조정 가능한 출구 EMA를 가지고 있습니다. 이 전략은 범위와 연결된 불투명한 시장과 짧은 반기를 잡는 데 잘 작동합니다. 그러나 매개 변수, 정지 손실 및 트렌드 필터를 개선 할 수있는 추가 기회가 있습니다. 다른 전략과 결합하면 성과를 더욱 향상시킬 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-10-05 00:00:00
end: 2023-10-12 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// @version = 5
// Author = TradeAutomation


strategy(title="ETF 3-Day Reversion Strategy", shorttitle="ETF 3-Day Reversion Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_order, commission_value=1, initial_capital = 10000000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)


// Backtest Date Range Inputs // 
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2012 05:00 +0000'), title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), title='End Time')
InDateRange = true

// Strategy Rules //
DayEMA5 = ta.ema(close, 5)
Rule1 = close>ta.ema(close, 200)
Rule2 = close<DayEMA5
Rule3 = high<high[1] and low<low[1] and high[1]<high[2] and low[1]<low[2] and high[2]<high[3] and low[2]<low[3]
ExitEMA = ta.ema(close, input.int(5, "EMA Length For Exit Strategy", tooltip = "The strategy will sell when the price crosses over this EMA"))
plot(DayEMA5)
plot(ExitEMA, color=color.green)

// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when = Rule1 and Rule2 and Rule3)
//    strategy.close("Long", when = ta.crossunder(close, ATRTrailingStop))
    strategy.close("Long", when = ta.crossover(close, ExitEMA))
if (not InDateRange)
    strategy.close_all()
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