
광순이 돌파하는 전략은 트렌드 추적 전략으로, 이동 평균과 ADX 지표를 결합하여 가격 움직임과 트렌드 강도를 판단하고, 이동 평균을 돌파할 때 진입한다. 이 전략은 간단하고 실용적이며, 효과적으로 트렌드를 추적할 수 있으며, 수익 가능성이 높다.
이 전략은 크게 세 가지 지표에 기반을 두고 있습니다.
SMA 이동 평균: 가격 트렌드 방향을 판단하기 위해 특정 주기 종전 가격의 간단한 이동 평균을 계산한다.
ADX 평균 트렌드 지수: 트렌드의 강도를 측정한다. ADX가 높을수록 트렌드가 더 뚜렷하게 나타난다.
광경 주위 조건: 종전 가격이 개장 가격보다 높고, 종전 가격이 최저 가격에 가까워졌을 때 상향 광경, 종전 가격이 개장 가격보다 낮고, 종전 가격이 최고 가격에 가까워졌을 때 하향 광경.
전략적 논리:
N주기의 SMA값을 계산하여 가격의 전반적인 경향을 판단한다.
M주기의 ADX값을 계산하여 트렌드 강도를 판단한다. ADX가 설정된 마이너스보다 높을 때만 거래 신호가 발생한다.
가격이 상반기 고리를 형성하고, 마감 가격이 SMA보다 높고, ADX가 하락보다 높을 때 더 많이 니다.
가격이 하향 고리를 형성하고 SMA보다 낮은 마감 가격과 ADX가 부진보다 높을 때, 공백을 다.
손해를 막거나 지점을 탈퇴한다.
트렌드 방향과 강도 지표가 결합되어 트렌드를 효과적으로 추적할 수 있다.
광순환 조건은 대부분의 무효 돌파구를 필터링하여 엔트리의 승률을 높인다.
SMA가 EMA가 아닌 중장선 트렌드를 파악하는 데 도움이 됩니다.
ADX 지표는 명백한 추세가 없는 상태에서 거래하는 것을 피하고, 높은 확률의 거래를 파악하는 데 도움이 된다.
전략 규칙은 간단하고 명확하며 실행하기 쉽습니다.
SMA시스템 지연 지표, 조기 진입 또는 늦은 진입으로 인해 스톱이 유발될 수 있다. SMA 주기 파라미터를 적절히 최적화 할 수 있다.
ADX는 흔들리는 시장을 필터링하는 역할을 하지만, 트렌드 반전 시 손실을 잘못 판단할 수 있다. ADX 조건이 형성되는 위험을 줄일 수 있다.
광반은 가짜 돌파구를 필터링 할 수 있지만 실제 운영에서는 위험 관리에 주의를 기울이고, 손해 중지 위치를 적절히 조정해야합니다.
전략은 다공간 균형 요소를 고려하지 않고, 인적 개입이나 최적화 논리가 필요하다.
SMA와 ADX의 변수를 최적화하여 최적의 변수 조합을 찾습니다.
부린 띠, KDJ 등과 같은 다른 지표 판단 트렌드를 추가하여 엔트리 품질을 향상시킵니다.
추세 반전, 회수 비율 등 평형 조건을 추가하고, 출구 논리를 개선한다.
이 부분의 본문은 ‘공백 비율에 대한 판단을 높여서 과도한 일방적인 거래를 피하라’입니다.
고정된 스톱을 추적 스톱 또는 분할 스톱으로 개선하여 스톱 전략을 최적화하십시오.
자금 관리 전략을 최적화하고, 개인 위험을 더 잘 통제합니다.
광경 돌파 전략은 이동 평균과 ADX 지표를 통합하여 트렌드 방향과 강도를 판단하고 광경 조건 필터링 하에서 거래 신호를 생성하는 간단한 실용적인 트렌드 추적 전략입니다. 이 전략은 트렌드를 파악하고, 잡음을 필터링하는 장점이 있지만, 트렌드 판단 지연, 손실 위험 등의 문제가 있습니다. 우리는 변수를 최적화하고, 엔터 및 엑시트 논리를 개선하고, 위험 관리를 개선하는 등의 방법을 통해 전략의 효율성과 안정성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
/*backtest
start: 2022-10-18 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Glory Hole with SMA + ADX", overlay=true)
len = input(20, minval=1, title="SMA")
src = input(close, title="Source")
ADXlevel = input(30, minval=1, title="ADX Tradelevel")
out = sma(src, len)
//adx
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Length")
dirmov(len) =>
up = change(high)
down = -change(low)
truerange = rma(tr, len)
plus = fixnan(100 * rma(up > down and up > 0 ? up : 0, len) / truerange)
minus = fixnan(100 * rma(down > up and down > 0 ? down : 0, len) / truerange)
[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
[plus, minus] = dirmov(dilen)
sum = plus + minus
adx = 100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
sig = adx(dilen, adxlen)
plot(out, title="SMA", color=blue)
bullish = ((out<close) and (out<open) and (out>low) and (sig>ADXlevel))
bearish = ((out>close) and (out>open) and (out<high) and (sig>ADXlevel))
if (bullish)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (bearish)
strategy.entry("Sell", strategy.short)