듀얼 트랙 추적 충격 패턴 전략


생성 날짜: 2023-11-14 14:12:16 마지막으로 수정됨: 2023-11-14 14:12:16
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듀얼 트랙 추적 충격 패턴 전략

개요

이중 궤도 추적 진동형 전략은 부린 밴드 및 EMA 지표에 기반한 정량 거래 전략이다. 이 전략은 Bollinger Bands 및 EMA 기반의 오실로터 패턴을 식별함으로써 단기 가격 변동을 캡처하려고 시도한다.

전략 원칙

이 전략은 브린 띠와 EMA를 동시에 기술 지표로 사용합니다. 브린 띠는 상반도, 중반도, 하반도를 포함하고 있으며, 가격이 흔들림 영역에 있는지 여부를 판단 할 수 있습니다. EMA는 트렌드 추적 지표이며, 가격 흐름을 판단 할 수 있습니다.

이 전략은 먼저 부린띠의 중간 궤도를 계산한다. 즉, 가격의 n일 간소 이동 평균, n값은 20일이다. 부린띠의 상단 궤도와 하단 궤도는 각각 중간 궤도 더하기/기 두 개의 표준 차이다. 그리고 9일 EMA를 계산한다.

가격이 EMA를 넘으면 구매 신호로 간주되며, 가격이 EMA를 넘으면 판매 신호로 간주됩니다. 따라서, EMA는 빠른 평균선으로 가격의 단기 경향을 잡을 수 있습니다. 브린 밴드 중간선은 느린 평균선으로 일부 가짜 신호를 필터링 할 수 있습니다.

따라서 이 전략은 EMA와 브린의 쌍궤도 추적을 통해 가능한 한 가격의 단기 변동을 포착한다. EMA 위쪽이 중간궤도를 통과할 때 구매하고, EMA 아래쪽이 중간궤도를 통과할 때 판매한다.

전략적 강점 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

  1. EMA와 브린 띠의 중간 궤도 이중 궤도 추적을 사용하여 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시 동시

  2. EMA는 빠른 평균선으로, 브린带中轨는 느린 평균선으로, 둘은 협력하여, 가짜 신호를 효과적으로 필터링하여 신호 품질을 향상시킬 수 있다.

  3. 지표 매개 변수는 조정할 수 있고, n값과 브린 밴드 표준 차이는 시장에 따라 조정할 수 있으며, 적응력이 강하다.

  4. 전략적 아이디어는 간단하고 명확하며 실행하기 쉽습니다.

  5. 적절한 최적화 파라미터를 사용하여 다른 지표 필터링과 결합하여 전략 안정성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

위험 분석

이 전략에는 몇 가지 잠재적인 위험도 있습니다.

  1. 부린은 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선에서 경사선으로 경사한다.

  2. EMA와 브린의 중간 궤도가 교차할 때, 가격이 이탈하여 잘못된 신호를 발산할 수 있다.

  3. 큰 트렌드가 있을 때, EMA는 san컵의 하위 구매점이나 삼산의 상위 판매점을 형성할 수 있으며, 트렌드를 놓칠 수도 있다.

  4. “이번 파동이 완화되면 거래 신호가 크게 줄어들게 되고, 지속적인 수익을 창출할 수 없을 것이다”.

  5. 잘못된 매개 변수 설정으로 인해 과도한 거래 또는 놓친 거래 기회가 발생할 수 있습니다.

  6. 거래비용은 실제 수익을 감소시키고, 포지션 규모를 조절해야 합니다.

전략 최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.

  1. 교통량 증가, 신호 품질이 좋지 않은 교차 신호 필터링 등.

  2. RSI와 같은 과매매 지표와 결합하여 극한 지역에서 구매/판매 지점을 피하십시오.

  3. ATR 값에 따라 중지 및 정지 설정하여 중지 손실을 합리적으로 만듭니다.

  4. 트렌드에 대한 판단을 높이고, 트렌드 상황에서 잘못된 신호를 피한다.

  5. 최적화 매개 변수, 예를 들어 EMA 주기, 브린 밴드 매개 변수 등이 다른 시장 환경에 더 적합하도록 한다.

  6. 기계학습을 사용하여 동적으로 최적화된 파라미터를 사용하여 전략이 더 거칠게 됩니다.

  7. 알고리즘 거래, 더 엄격한 입출장 조건, 더 적은 인적 개입.

요약하다

이중 레일 추적 진동형 전략은 EMA와 브린 벨트 이중 레일 추적 가격을 동시에 활용하여, EMA 상단 경로를 통과하여 구매하고, EMA 하단 경로를 통과하여 판매하며, 단기 가격 진동을 포착하는, 비교적 간단한 실용적인 단선 전략이다. 이 전략은 추세를 판단하고 가짜 신호를 제거하는 장점이 있지만, 또한 약간의 위험이 있다. 매개 변수 설정, 출구 조건 등을 지속적으로 최적화함으로써 이 전략은 더 안정적이고 신뢰할 수 있으며, 더 많은 시장 환경에 적합하며, 학습하고 적용할 가치가 있는 전략 사고 방식이다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2022-11-07 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(shorttitle="BBXEMA", title="Bollinger Bands Cross EMA", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true)
length = input(20, minval=1)
lengthEMA = input(9)
src = input(close, title="Source")
srcEMA = input(close, title="Source EMA")
//mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromYear  = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2009)
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2009)
ToMonth   = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true
basis = sma(src, length)
EMA = ema(srcEMA,lengthEMA)
//dev = mult * stdev(src, length)
//upper = basis + dev
//lower = basis - dev

Buy = crossover(EMA,basis)
Sell = crossunder(EMA,basis)

bb = plot(basis, color=color.red)
signal = plot(EMA, color=color.green)
//p1 = plot(upper, color=color.blue)
//p2 = plot(lower, color=color.blue)
//fill(p1, p2)

strategy.entry("Buy",true,when=window() and Buy)
strategy.close_all(when=window() and Sell)