ChaoZhang
개요
DAKELAX-XRPUSDT는 비트코인에서 쓰이는 XRPUSDT의 거래 로봇 전략으로, 간단한 반전으로 평균선으로 돌아가는 전략으로, 2019년 5~8월의 H1 시간 주기에서 재검토를 통해 더 나은 성능을 보이며, 실시간으로도 더 잘 작동한다.
전략 원칙
이 전략은 먼저 20주기의 SMA 평균선과 상반기, 하반기 파동대를 계산한다. 상반기 파동대는 SMA 평균선과 1.5배의 표준차차, 하반기 파동대는 SMA 평균선과 2.2배의 표준차를 다. 그리고 파동대 축소율을 계산한다. 축소율이 1.3보다 크면 검은색으로 채워지고, 0.1보다 작으면 노란색으로 채워지고, 그렇지 않으면 빨간색으로 채워진다.
마감 가격이 하위 궤도보다 낮을 때, 20 동전으로 더 많이; 마감 가격이 상위 궤도보다 높을 때, 모든 포지션을 청산하십시오.
이 전략은 7일 EMA 패스트라인, 18일 EMA 슬로우라인도 계산하고, 패스트라인 상에서 슬로우라인을 통과하면 구매 신호로 판단하고, 패스트라인 아래에서 슬로우라인을 통과하면 판매 신호로 판단한다.
우위 분석
- 매우 직관적으로, 추세와 변동을 판단하기 위해 파동대와 그 수축률을 사용합니다.
- 평선 금속 포크와 사다리 포크를 결합하여 판단하여 신호를 강화할 수 있다
- 리포트 성능이 좋고, 실디도 안정적이다.
위험 분석
- 파동폭 수축 후 돌파가 실패할 확률이 높고 손해가 쉽게 멈출 수 있다.
- 고정량 구매, 포지션 관리를 고려하지 않고, 과매매 위험
- 황금 포크는 지진으로 인한 손실을 초래할 가능성이 높습니다.
- 태양계 요소만 고려하여 더 높은 시간 주기를 결합하지 않으면 더 큰 방향을 놓칠 수 있습니다.
구매 수를 동적으로 조정하거나 위험을 제어하기 위해 손실을 설정하는 것이 고려 될 수 있습니다. 금 포크 사다리 전략을 최적화하여 불안정한 상황에서 갇히지 않도록하십시오. 더 높은 수준의 추세 지표와 결합하여 큰 방향을 결정하십시오.
최적화 방향
변동폭의 폭에 따라 구매 수를 조정합니다. 변동폭이 좁아지면 덜 구매하고 확장되면 적절하게 증가 할 수 있습니다.
파동폭이 축소되고 아직 신호가 발생하지 않은 상태에서, 빈 포지션을 쌓는 것을 고려할 수 있습니다.
전체적으로 긴 줄 INDICATOR 지표와 결합하여 트렌드 방향을 판단하고, 큰 트렌드가 명확하지 않은 경우 전략을 일시 중지할 수 있습니다.
스톱 로즈와 결합하여 위험을 제어할 수 있으며, 스톱 로즈 포인트는 가장 최근의 파동 반도의 낮은 지점으로 설정할 수 있습니다.
골드 포크 데드 포크 전략 파라미터를 최적화하고, 평균선 주기를 조정하여, 피팅을 피합니다.
요약하다
DAKELAX-XRPUSDT는 파동 밴드 수축과 평평선 전략을 결합한 거래 로봇 프로그램이다. 이 전략은 직관적으로 이해하기 쉽고, 재측 효과는 좋지만, 특정 위험이 존재한다. 구매 수를 조정하고, 중지 전략, 중지 손실을 설정하고, 평평선 전략을 최적화하는 등의 방법으로 위험을 줄일 수 있다. 전체적으로 이 전략은 명확하고 쉽게 작동하며, 볼린저 밴드 전략의 참고 모범이지만, 다양한 화폐 시장과 환경에 최적화된 조정이 필요하기 때문에 실물에서 안정적으로 수익을 올릴 수 있다.
/*backtest
start: 2022-10-26 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
//study(title="Tradebotler DAKELAX Binance:XRPUSDT Study-strategy", overlay=true)
strategy(title="Tradebotler DAKELAX Binance:XRPUSDT Strategy", overlay=true)
buyAmount = input(20, minval=1)
// SMA20
len2 = input(20, minval=1)
src2 = input(close)
out2 = sma(src2, len2)
// BB contraction value (medium tight)
contraction_value = 1.3
// BB contraction value (very tight)
contraction_value2 = 0.1
// 2xSTDEV BB calculation
dev = stdev(src2, len2)
upper_BB = out2 + 1.5*dev
lower_BB = out2 - 2.2*dev
x1 = plot(upper_BB, color=blue, linewidth = 2)
x2 = plot(lower_BB, color=blue, linewidth = 2)
contraction = (upper_BB-lower_BB)/out2
//fills the BBands according to the contraction value (threshold)
// Calculate values
fastMA = ema(close, 7)
slowMA = ema(close, 18)
// Determine alert setups
crossUp = crossover(fastMA, slowMA)
crossDown = crossunder(fastMA, slowMA)
buySignal = (crossUp or crossUp[1]) and (low > slowMA)
shortSignal = (crossDown or crossDown[1]) and (high < slowMA)
// Highlight alerts on the chart
bgColour =
(buySignal and barstate.isrealtime) ? green :
(shortSignal and barstate.isrealtime) ? red :
na
signalBuy = (buySignal ) ? true : false
signalSell = (shortSignal ) ? true : false
test = true
test := not test[1]
closesBelowLowerBB = close < lower_BB
closesAboveUpperBB = close > upper_BB
tmptext = "blah"
// Plot values
plot(series=fastMA, color=teal)
plot(series=slowMA, color=orange)
plot(out2, color=black, linewidth = 1)
fill(x1, x2, color = contraction > contraction_value ? black : contraction < contraction_value2 ? yellow: red)
isInRed = contraction < contraction_value and contraction >= contraction_value2
isInYellow = contraction < contraction_value and contraction < contraction_value2
if ( closesBelowLowerBB )
strategy.order('Buy', strategy.long, buyAmount)
if ( closesAboveUpperBB )
strategy.close_all()