ChaoZhang
개요
이 전략은 주로 부린밴드 지표와 RSI 지표의 조합을 기반으로 거래 신호 판단을 합니다. 전형적인 결합 전략에 속합니다. 부린밴드 를 통해 트렌드 방향을 결정하기 위해 다양한 지표의 장점을 종합적으로 활용하고, RSI는 과매도 과매도 상황을 감지하여 입시 및 손실 퇴출을 수행합니다.
전략 원칙
브린 띠의 중간 궤도, 상단 궤도, 하단 궤도를 사용하여 현재 주가 움직임을 판단한다. 가격이 상단 궤도를 돌파할 때 부진 행태로 진입한다고 간주하고, 하단 궤도를 돌파할 때 하락 행태로 진입한다고 간주한다.
부린 대역폭 (up-down bandwidth) 은 현재 시장의 변동률을 나타냅니다. 부린 대역폭이 커지면 변동이 심해지는 것을 나타냅니다. 이 때 RSI는 과매매를 더 잘 감지 할 수 있습니다.
RSI 지표는 오버 바이 오버 소드를 판단한다. RSI가 70보다 높으면 오버 바이 지역이며, 30보다 낮으면 오버 소드 지역이다. 입문할 때 오버 바이 오버 소드 지역을 피하여 더 나은 리스크 수익률을 얻는다.
특정 거래 신호: (1) 경보 신호: 가격이 궤도에 들어와 RSI가 과매매되지 않았습니다 (RSI가 70보다 작습니다) (2) 하향 신호: 가격이 하향으로 내려갔고 RSI가 초과되지 않았다 ((RSI가 30보다 크다))
상반되는 거래는 RSI가 70을 넘으면 상반되고 상반되는 거래는 RSI가 30을 넘으면 상반된다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
여러 지표가 통합된 장점, 정보가 더 포괄적이고, 신호가 더 신뢰할 수 있다.
브린 벨트를 이용해 전체적인 흐름을 판단하고, 대표를 지지하고, 트렌드를 파악한다.
RSI 지표는 지역 과매매를 판단하여 불필요한 위험을 피합니다.
손실을 줄이는 데 도움이 되는 엄격한 손해 방지 장치.
위험 분석
이 전략에는 다음과 같은 위험도 있습니다.
브린밴드와 RSI 지표는 모두 실패할 수 있으며, 이는 거래 신호 오류로 이어질 수 있다.
제약이 있긴 하지만, 제약점의 잘못된 설정은 여전히 큰 손실을 초래할 수 있다.
너무 자주 거래하는 것은 거래 수수료와 슬라이드 포인트 비용을 증가시킵니다.
PARAMETERS 오프티마이징으로 인해 과합이 발생할 수 있습니다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
다양한 지표 변수 조합을 테스트하여 최적의 변수를 찾습니다.
ADDR/ATR 중지, 이동 중지 등 손해 방지 방법에 대한 유연성을 증가시킵니다.
고정 포지션, 마팅글 등과 같은 포지션 관리 전략을 추가하십시오.
거래량 에너지와 같은 더 많은 지표 필터링 신호와 함께.
기계학습을 사용하여 변수 적응을 최적화하십시오.
트렌드 확인 신호가 나타나면 다시 가입할 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 전체적으로 전형적인 다중 지표 결합 전략이다. 그것은 부린 띠와 RSI의 각자의 장점을 통합하고, 트렌드를 포착하는 동시에 국소적인 과매매의 위험을 피한다. 합리적인 매개 변수 최적화 및 손실 관리를 통해 더 나은 효과를 얻을 수 있다. 그러나 그것은 또한 약간의 위험이 있으며, 안정성을 높이기 위해 더 많은 최적화가 필요합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © evillalobos1123
//@version=5
strategy("Villa Dinamic Pivot Supertrend Strategy", overlay=true, calc_on_every_tick = true, default_qty_type = strategy.fixed)
//INPUTS
ema_b = input.bool(false, "Use Simple EMA Filter", group = "Strategy Inputs")
ema_b_ang = input.bool(true, "Use DEMA Angle Filter", group = "Strategy Inputs")
dema_b = input.bool(true, "Use DEMA Filter", group = "Strategy Inputs")
st_sig = input.bool(false, "Take Every Supertrend Signal" , group = "Strategy Inputs")
take_p = input.bool(true, "Stop Loss at Supertrend", group = "Strategy Inputs")
din_tp = input.bool(false, "2 Steps Take Profit", group = "Strategy Inputs")
move_sl = input.bool(true, "Move SL", group = "Strategy Inputs")
sl_atr = input.float(2.5, "Stop Loss ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs")
tp_atr = input.float(4, "Take Profit ATR Multiplier", group = "Strategy Inputs")
din_tp_qty = input.int(50, "2 Steps TP qty%", group = "Strategy Inputs")
dema_a_filter = input.float(0, "DEMA Angle Threshold (+ & -)", group = "Strategy Inputs")
dema_a_look = input.int(1, "DEMA Angle Lookback", group = "Strategy Inputs")
dr_test = input.string("Backtest", "Testing", options = ["Backtest", "Forwardtest", "All"], group = "Strategy Inputs")
not_in_trade = strategy.position_size == 0
//Backtesting date range
start_year = input.int(2021, "Backtesting start year", group = "BT Date Range")
start_month = input.int(1, "Backtesting start month", group = "BT Date Range")
start_date = input.int(1, "Backtesting start day", group = "BT Date Range")
end_year = input.int(2021, "Backtesting end year", group = "BT Date Range")
end_month = input.int(12, "Backtesting end month", group = "BT Date Range")
end_date = input.int(31, "Backtesting end day", group = "BT Date Range")
bt_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year,
start_month, start_date, 0, 0)) and
(time < timestamp(syminfo.timezone, end_year, end_month, end_date, 0, 0))
//Forward testing date range
start_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting start year", group = "FT Date Range")
start_month_f = input.int(1, "Forwardtesting start month", group = "FT Date Range")
start_date_f = input.int(1, "Forwardtesting start day", group = "FT Date Range")
end_year_f = input.int(2022, "Forwardtesting end year", group = "FT Date Range")
end_month_f = input.int(03, "Forwardtesting end month", group = "FT Date Range")
end_date_f = input.int(26, "Forwardtesting end day", group = "FT Date Range")
ft_date_range = (time >= timestamp(syminfo.timezone, start_year_f,
start_month_f, start_date_f, 0, 0)) and
(time < timestamp(syminfo.timezone, end_year_f, end_month_f, end_date_f, 0, 0))
//date condition
date_range_cond = if dr_test == "Backtest"
bt_date_range
else if dr_test == "Forwardtest"
ft_date_range
else
true
//INDICATORS
//PIVOT SUPERTREND
prd = input.int(2, "PVT ST Pivot Point Period", group = "Pivot Supertrend")
Factor=input.float(3, "PVT ST ATR Factor", group = "Pivot Supertrend")
Pd=input.int(9 , "PVT ST ATR Period", group = "Pivot Supertrend")
// get Pivot High/Low
float ph = ta.pivothigh(prd, prd)
float pl = ta.pivotlow(prd, prd)
// calculate the Center line using pivot points
var float center = na
float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : na
if lastpp
if na(center)
center := lastpp
else
//weighted calculation
center := (center * 2 + lastpp) / 3
// upper/lower bands calculation
Up = center - (Factor * ta.atr(Pd))
Dn = center + (Factor * ta.atr(Pd))
// get the trend
float TUp = na
float TDown = na
Trend = 0
TUp := close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn
Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1)
Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown
// check and plot the signals
bsignal = Trend == 1 and Trend[1] == -1
ssignal = Trend == -1 and Trend[1] == 1
//get S/R levels using Pivot Points
float resistance = na
float support = na
support := pl ? pl : support[1]
resistance := ph ? ph : resistance[1]
//DEMA
dema_ln = input.int(200, "DEMA Len", group = 'D-EMAs')
dema_src = input.source(close, "D-EMAs Source", group = 'D-EMAs')
ema_fd = ta.ema(dema_src, dema_ln)
dema = (2*ema_fd)-(ta.ema(ema_fd,dema_ln))
//EMA
ema1_l = input.int(21, "EMA 1 Len", group = 'D-EMAs')
ema2_l = input.int(50, "EMA 2 Len", group = 'D-EMAs')
ema3_l = input.int(200, "EMA 3 Len", group = 'D-EMAs')
ema1 = ta.ema(dema_src, ema1_l)
ema2 = ta.ema(dema_src, ema2_l)
ema3 = ta.ema(dema_src, ema3_l)
//Supertrend
Periods = input.int(21, "ST ATR Period", group = "Normal Supertrend")
src_st = input.source(hl2, "ST Supertrend Source", group = "Normal Supertrend")
Multiplier = input.float(2.0 , "ST ATR Multiplier", group = "Normal Supertrend")
changeATR= true
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr3= changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up=src_st-(Multiplier*atr3)
up1 = nz(up[1],up)
up := close[1] > up1 ? math.max(up,up1) : up
dn=src_st+(Multiplier*atr3)
dn1 = nz(dn[1], dn)
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
trend = 1
trend := nz(trend[1], trend)
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1
//ATR
atr = ta.atr(14)
///CONDITIONS
//BUY
/// ema simple
ema_cond_b = if ema_b
ema1 > ema2 and ema2 > ema3
else
true
///ema angle
dema_angle_rad = math.atan((dema - dema[dema_a_look])/0.0001)
dema_angle = dema_angle_rad * (180/math.pi)
dema_ang_cond_b = if ema_b_ang
if dema_angle >= dema_a_filter
true
else
false
else
true
///ema distance
dema_cond_b = if dema_b
close > dema
else
true
//supertrends
///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1)
pvt_cond_b = bsignal
st_cond_b = if st_sig
buySignal and Trend == 1
else
false
st_entry_cond = pvt_cond_b or st_cond_b
///stop loss tp
sl_b = if take_p
if trend == 1
up
else
close - (atr * sl_atr)
else
close - (atr * sl_atr)
tp_b = if take_p
if trend == 1
close + ((close - up) * (tp_atr / sl_atr))
else
close + (atr * tp_atr)
else
close + (atr * tp_atr)
//position size
init_cap = strategy.equity
pos_size_b = math.round((init_cap * .01) / (close - sl_b))
ent_price = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
var sl_b_n = 0.0
var tp_b_n = 0.0
longCondition = (ema_cond_b and dema_cond_b and dema_ang_cond_b and st_entry_cond and date_range_cond and not_in_trade)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty = pos_size_b)
sl_b_n := sl_b
tp_b_n := tp_b
ent_price := strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
if (up[1] < ent_price and up >= ent_price and trend[0] == 1)
if din_tp
strategy.close("Long", qty_percent = din_tp_qty)
if move_sl
sl_b_n := ent_price
strategy.exit("Exit", "Long", stop =sl_b_n, limit = tp_b_n)
//sell
///ema simple
ema_cond_s = if ema_b
ema1 < ema2 and ema2 < ema3
else
true
//ema distance
dema_cond_s = if dema_b
close < dema
else
true
//dema angle
dema_ang_cond_s = if ema_b_ang
if dema_angle <= (dema_a_filter * -1)
true
else
false
else
true
//supertrends
///if pivot buy sig or (st buy sig and pivot. trend = 1)
pvt_cond_s = ssignal
st_cond_s = if st_sig
sellSignal and Trend == -1
else
false
st_entry_cond_s = pvt_cond_s or st_cond_s
///stop loss tp
sl_s = if take_p
if trend == -1
dn
else
close + (atr * sl_atr)
else
close + (atr * sl_atr)
tp_s = if take_p
if trend == -1
close - ((dn - close) * (tp_atr / sl_atr))
else
close - (atr * tp_atr)
else
close - (atr * tp_atr)
shortCondition = (ema_cond_s and dema_cond_s and dema_ang_cond_s and st_entry_cond_s and not_in_trade)
pos_size_s = math.round((init_cap * .01) / (sl_s - close))
var sl_s_n = 0.0
var tp_s_n = 0.0
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty = pos_size_s)
sl_s_n := sl_s
tp_s_n := tp_s
if (dn[1] > ent_price and dn <= ent_price and trend[0] == -1)
if din_tp
strategy.close("Short", qty_percent = din_tp_qty)
if move_sl
sl_s_n := ent_price
strategy.exit("Exit", "Short", stop = sl_s_n, limit = tp_s_n)