ChaoZhang
개요
이중 레일 추적 역전 전략은 부린 벨트, 켈트너 채널 및 동력 지표의 결합으로 역전 거래 전략이다. 이 전략은 부린 벨트 및 켈트너 채널의 통합 판단을 통해 가격이 압축 영역에 들어가는 시점을 식별하고 동력 지표와 결합하여 가격의 역전 신호를 판단하여 거래 입시 및 출구 신호를 형성한다.
전략 원칙
브린 벨트에서 중간, 상단, 하단 레일을 계산한다
- 중간 궤도에는 close의 SMA가 사용된다.
- 위아래 궤도는 중간 궤도 더하기 조정 가능한 배수의 표준차입니다.
켈트너 통로의 중간, 상단, 하단 레일을 계산
- 중간 궤도에는 close의 SMA가 사용된다.
- 위아래 궤도는 중간 궤도 더하기 적당한 배수의 ATR입니다.
Keltner 통로 내부에 부린 벨트를 판단
- 부린이 윗레일이 켈트너 위레일보다 낮고, 부린이 하위레일이 켈트너 하위레일보다 높을 때, 압축에 있다고 본다.
- 압축이 아니라
클로즈와 브린 벨트, 켈트너 통로의 중간 지점의 선형 회귀 기울기 val를 계산
- val > 0은 클로즈가 상승하고, val < 0은 클로즈가 하락하는 것을 나타냅니다.
클로즈의 변화율 ROC와 그 EMA를 계산합니다.
- 변화율이 조정할 수 있는 임계값에 도달했는지 판단하기
- 만약 하락값을 넘어서면 트렌드 중이라고 할 수 있습니다.
압축할 때, val > 0이고 변화율이 임계값에 도달할 때 더 많이 합니다.
- 대신 공백을
손해 중지 조건 설정
전략적 이점
이중 레일 시스템과 결합하여 역전 시점을 판단하여 정확도를 높여줍니다.
선형 회귀와 변화율 판단을 증가시켜 반전 가짜 신호를 방지한다.
다양한 품종에 최적화 할 수있는 조정 가능한 파라미터 설정
단편 거래 위험을 효과적으로 통제할 수 있는 스톱 로스 스톱 전략
충분한 데이터로 전략의 효과를 확인할 수 있습니다.
전략적 위험과 해결책
이중 레일 압축은 반드시 효과적인 반전을 생성하지 않는다.
- 최적화 매개 변수, 엄격한 쌍레일 압축 조건
가짜 침입으로 잘못된 신호가 발생했습니다.
- 선형 회귀 판단을 추가하여 트렌드 방향을 결정합니다.
단기 손실이 너무 커서 손해 중지 설정이 너무 느슨합니다.
- 단편적 손실을 엄격하게 통제하는 스톱포인트 최적화
테스트 사이클 Datenichinhalt
- 장기적인 효과를 확인하기 위해 더 많은 재검토 주기를 추가합니다.
전략 최적화 방향
더 많은 품종에 적응하기 위해 최적화된 파라미터 설정
기계학습 판단을 강화하기 위한 저항의 핵심점
거래량 변화와 함께 진솔성을 강화하는 것
트렌드 지속성을 판단하기 위한 시간적 분석을 추가합니다.
역동적 추적을 구현하기 위한 중지 손실 전략의 최적화
요약하다
이중 트랙 추적 역전 전략은 전반적으로 부린띠 켈트너 통로와 같은 지표를 이용한 역전 전략이다. 이 전략은 매개 변수를 통해 최적화되어 다양한 품종에 적응할 수 있으며, 어느 정도까지 돌파구의 진위성을 식별할 수 있다. 그러나 역전 거래 자체는 여전히 약간의 위험이 있으며, 판단 정확성을 향상시키기 위해 기계 학습과 같은 기술을 추가로 결합하여 더 안정적인 초과 수익을 얻을 필요가 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Credit for the initial Squeeze Momentum code to LazyBear, rate of change code is from Kiasaki
strategy("Squeeze X BF 🚀", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2012, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
/////////////// Squeeeeze ///////////////
length = input(20, title="BB Length")
mult = input(2.0,title="BB MultFactor")
lengthKC=input(22, title="KC Length")
multKC = input(1.5, title="KC MultFactor")
useTrueRange = input(true, title="Use TrueRange (KC)")
// Calculate BB
source = close
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev
// Calculate KC
ma = sma(source, lengthKC)
range = useTrueRange ? tr : (high - low)
rangema = sma(range, lengthKC)
upperKC = ma + rangema * multKC
lowerKC = ma - rangema * multKC
sqzOn = (lowerBB > lowerKC) and (upperBB < upperKC)
sqzOff = (lowerBB < lowerKC) and (upperBB > upperKC)
noSqz = (sqzOn == false) and (sqzOff == false)
val = linreg(source - avg(avg(highest(high, lengthKC), lowest(low, lengthKC)),sma(close,lengthKC)), lengthKC,0)
///////////// Rate Of Change /////////////
roclength = input(30, minval=1), pcntChange = input(7, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))
/////////////// Strategy ///////////////
long = val > 0 and isMoving()
short = val < 0 and isMoving()
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
sl_inp = input(100.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(5000.0, title='Take Profit %') / 100
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
strategy.exit("Long Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("Short Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
/////////////// Plotting ///////////////
bcolor = iff(val > 0, iff(val > nz(val[1]), color.lime, color.green), iff(val < nz(val[1]), color.red, color.maroon))
plot(val, color=bcolor, linewidth=4)
bgcolor(not isMoving() ? color.white : long ? color.lime : short ? color.red : na, transp=70)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=50)
hline(0, color = color.white)