ChaoZhang
개요
이 전략은 세 가지 다른 파라미터 세트의 부드러운 이동 평균을 사용하여 가격 추세를 판단하고 추적합니다. 단기 이동 평균이 중간 라인을 통과하면 중간 라인이 긴 라인을 통과하면 더 많이; 단기 이동 평균이 중간 라인을 통과하면 중간 라인을 통과하면 긴 라인을 통과하면 공허합니다.
원칙
세 개의 평평한 이동 평균을 계산한다: 장기선 길이 13주기, 이동 8주기; 중기선 길이 8주기, 이동 5주기; 단기선 길이 5주기, 이동 3주기. 모두 폐가값의 중값을 사용한다.
삼선 크기의 비교 관계: 단기선에서 중기선, 중기선에서 장기선을 통과할 때, 더 많이 한다. 단기선 아래에서 중기선, 중기선 아래에서 장기선을 통과할 때, 공백한다.
선택 가능한 역 거래.
이 지도는 3개의 이동 평균을 나타냅니다.
장점
세 개의 이동 평균을 사용하여 트렌드를 다층적으로 판단하여 신호의 신뢰도를 높일 수 있습니다.
다양한 주기선의 조합은 단기 동력을 고려하고 중기 및 장기 동향을 고려합니다.
상쇄가치의 평균값을 이동 평균으로 계산하여 가짜 돌파구를 줄일 수 있다.
선의 이동 설정은 Whipsaws을 피하기 위해 돌파의 강도를 구별합니다.
상반 거래가 가능하며, 다른 시장 환경에 적응할 수 있다.
위험
다중 이동 평균 조합을 사용하는 것은 파라미터 최적화를 필요로 하며, 부적절한 설정은 신호 품질을 떨어뜨릴 수 있다.
단선에서 중선을 통과하는 것은 반드시 트렌드 전환을 의미하지 않으며, 추가 확인이 필요합니다.
삼선 교차 신호는 지연될 수 있으며, 다른 지표와 함께 진입 시간을 판단해야 한다.
리버스 거래는 위험성을 줄이기 위해 주의해야 합니다.
최적화 방향
이동 평균의 길이와 이동 변수를 최적화하여 다른 주기적 상황에 더 적합하게 만듭니다.
거래량 에너지 지표와 같은 다른 지표 필터를 추가하여 신호의 신뢰성을 높인다.
최적화된 스톱 로드 전략, 합리적인 스톱 로드 위치를 설정한다.
트렌드 라인과 지지 저항 지점을 결합하여 보조 판단.
요약하다
이 전략은 세 개의 서로 다른 길이와 이동 이동 평균 조합을 통해 트렌드 전환에 대한 판단을 실현합니다. 여러 개의 이동 평균을 사용하면 신호 품질을 향상시킬 수 있으며, 서로 다른 주기선의 조합은 단기 및 중기 장기 특성을 고려합니다. 매개 변수 최적화, 지표 필터링, 상쇄 전략 등이 전략의 안정성과 실전 효과를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
/*backtest
start: 2023-09-29 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 01/02/2017
// This indicator calculates 3 Moving Averages for default values of
// 13, 8 and 5 days, with displacement 8, 5 and 3 days: Median Price (High+Low/2).
// The most popular method of interpreting a moving average is to compare
// the relationship between a moving average of the security's price with
// the security's price itself (or between several moving averages).
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strategy(title="Bill Williams Averages. 3Lines", shorttitle="3 Lines", overlay = true)
LLength = input(13, minval=1)
MLength = input(8,minval=1)
SLength = input(5,minval=1)
LOffset = input(8,minval=1)
MOffset = input(5,minval=1)
SOffset = input(3,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xLSma = sma(hl2, LLength)[LOffset]
xMSma = sma(hl2, MLength)[MOffset]
xSSma = sma(hl2, SLength)[SOffset]
pos = iff(close < xSSma and xSSma < xMSma and xMSma < xLSma, -1,
iff(close > xSSma and xSSma > xMSma and xMSma > xLSma, 1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xLSma, color=blue, title="MA")
plot(xMSma, color=red, title="EMA")
plot(xSSma, color=green, title="EMA")