ChaoZhang
개요
이 전략은 거래 결정을 내리기 위해 여러 가지 기술 지표, 즉 파동 영역, 상대적으로 약한 지표 및 이동 평균 분산 지표를 통합적으로 사용합니다. 전략은 먼저 차트에 전통적인 파동 영역을 그리고, 두 가지 색상의 띠 모양의 영역으로 두 가지 다른 표준 차이의 차이를 나타냅니다. 그리고 파동 영역이 뚫렸는지 여부에 따라 입장을 결정합니다.
전략 원칙
우선, 전략은 34주기의 진동선을 도표에 그리며, 중도, 1개의 표준차와 2개의 표준차의 상하도를 포함한다.
종결가격이 궤도를 통과할 때, 다단점 포지션을 실시한다. 종결가격이 궤도를 통과할 때, 빈점 포지션을 실시한다.
다수수 포지션을 보유할 때, 폐가격 아래로 중간 궤도를 통과하면, 청탁 포지션은 다분하다. 공수 포지션을 보유할 때, 폐가격 위로 중간 궤도를 통과하면, 청탁 포지션은 공허하다.
전략은 또한 RSI 지표를 도입했습니다. RSI가 70보다 높을 때 다단계 입장을 추가로 확인하고, RSI가 30보다 낮을 때 공백 입장을 추가로 확인합니다.
RSI 상위 50을 넘으면 공평한 위치. RSI 하위 50을 넘으면 공평한 위치.
전략은 또한 MACD 지표, MACD 금 포크에 대 한 다 머리 입점의 추가 확인, MACD 죽은 포크에 대 한 빈 머리 입점의 추가 확인을 도입했다.
MACD 죽은 포크 때, 평점 상권이 . MACD 금 포크 때, 평점 상권이 비.
종합적으로, 이 전략은 변동폭, RSI 및 MACD의 세 가지 지표가 동시에 충족되기 전에 입장을 열 수 있습니다. 평형 상태는 또한 세 가지 지표를 고려하여 잘못된 신호의 가능성을 줄입니다.
우위 분석
여러 지표의 필터링 신호를 종합적으로 활용하여 잘못된 거래를 효과적으로 피할 수 있습니다. 변동이 가격 돌파 신호를 가져오고, RSI 필터링은 과매매 현상을 초과하고, MACD 필터링은 시장 추세 변화를 확인하고, 세 가지 모두 함께 신호를 확인하여 수익 가능성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
이 전략은 또한 다른 포지션 개시 및 포지션 논리를 설정하여 포지션 위험을 엄격하게 제어합니다. 중도, RSI 중축 50 및 MACD의 금포크도 포크는 평평한 포지션 조건으로 도입되어 단위 손실을 줄이는 빠른 손실을 줄일 수 있습니다.
단일 지표 전략에 비해 이 전략은 여러 지표의 장점을 통합하여 수익률과 승률을 크게 높이고 최대 회수율을 낮출 수 있다. 다중 지표 조합 필터는 잘못된 거래의 가능성을 줄일 수 있으며, 엄격한 중지 손실 메커니즘은 각 손실 거래의 영향을 제어할 수 있다.
전체적으로, 이 전략은 중장기 트렌드 트레이딩에 매우 적합하며, 시장의 주요 트렌드를 포착할 수 있고, 지표의 세부 사항을 활용하여 포착되는 것을 피할 수 있습니다. 다중 지표 위험 제어 메커니즘은 또한 높은 레버리지를 안전하게 사용할 수 있습니다.
위험 분석
이 전략에는 다음과 같은 몇 가지 위험이 있습니다.
지표가 가짜 신호를 발산할 확률. 여러 지표를 합성하면 잘못된 신호를 줄일 수 있지만 완전히 제거하는 것은 불가능하다. 지표 매개 변수를 최적화하여 가짜 신호율을 줄이는 것이 필요하다.
일방적인 시장상황에서 수익을 얻을 수 없다. 추세가 흔들릴 때, 중지 손실이 유발될 수 있으며, 지속 가능한 수익을 얻을 수 없다. 적절한 중지 손실 기준을 완화하여 지분 기간을 연장할 수 있다.
일부 지표는 지연되어 최적의 시점을 놓칠 수 있습니다. 더 진보된 지표를 테스트하여 전환을 일찍 잡을 수 있습니다.
대량의 점프 공백은 중지 손실을 무효화한다. 통로 중지 손실을 설정하거나 손실을 제어하기 위해 점진적으로 포지션을 올릴 수 있다.
매개 변수는 너무 고정되어 있고, 각 시장에 따라 조정할 필요가 있다. 기계 학습 자동 최적화 매개 변수는 도입될 수 있다.
테스트 데이터 부족, 과다 적합성이 있을 수 있습니다. 전략의 안정성은 더 긴 기간과 다양한 시장에서 테스트해야 합니다.
최적화 방향
이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 더 개선될 수 있습니다.
지표 파라미터를 최적화하여 보다 적합한 오동대주기, RSI주기 및 MACD 파라미터 조합을 찾아서 거짓 신호를 감소시킨다. 단계적 방법, 거침 방법 등의 방법으로 최적의 파라미터를 찾을 수 있다.
고정된 중궤도 정지 대신 자율적 정지 메커니즘을 추가한다. ATR, 트렌드 등의 요인을 결합하여, 동적으로 정지 위치를 조정할 수 있다.
기계 학습 기술을 도입하여 매개 변수의 적응적 최적화를 구현한다. 강도 학습을 사용하여 다른 시장 조건에서 매개 변수를 최적화할 수 있다.
트렌드를 판단하는 규칙을 추가하고, 다른 단계에 따라 다른 전략을 사용하는 것을 구별하고, 전략의 동적 적응력을 향상시킵니다.
텍스트 분석, 소셜 데이터 등과 결합하여 다중 요소 예측을 강화하고, 더 진보된 지표를 사용하여 전환점을 미리 판단할 수 있습니다.
수익률을 최적화하고, 투자 금액에 따라 포지션 규모를 조정하여 수익이 지수형 성장을 달성 할 수 있도록하십시오.
포트폴리오를 최적화하고, 포트폴리오 수익의 변동성을 줄이기 위해 비관계를 이용하는 상호 보완적 전략을 찾습니다.
요약하다
이 전략은 여러 가지 기술 지표를 통합하여 입문 및 출구를 판단하며 엄격한 중지 규칙을 설정합니다. 단일 지표에 비해 다중 지표 조합은 거짓 신호를 크게 줄이고 수익률을 높일 수 있습니다. 중지 규칙은 또한 손실의 영향을 제어 할 수 있습니다. 이 전략은 추세 상황에 적합하며 높은 안정적인 수익을 얻을 수 있습니다.
/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// Bollinger Bands: Madrid : 14/SEP/2014 11:07 : 2.0
// This displays the traditional Bollinger Bands, the difference is
// that the 1st and 2nd StdDev are outlined with two colors and two
// different levels, one for each Standard Deviation
strategy(shorttitle='MBB', title='Bollinger Bands', overlay=true, currency=currency.NONE, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_value = 0.05)
src = input(close)
length = input.int(34, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)
basis = ta.sma(src, length)
dev = ta.stdev(src, length)
dev2 = mult * dev
upper1 = basis + dev
lower1 = basis - dev
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2
colorBasis = src >= basis ? color.blue : color.orange
pBasis = plot(basis, linewidth=2, color=colorBasis)
pUpper1 = plot(upper1, color=color.new(color.blue, 0), style=plot.style_circles)
pUpper2 = plot(upper2, color=color.new(color.blue, 0))
pLower1 = plot(lower1, color=color.new(color.orange, 0), style=plot.style_circles)
pLower2 = plot(lower2, color=color.new(color.orange, 0))
fill(pBasis, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pUpper1, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pBasis, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
fill(pLower1, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
//Strategy code starts here
long_entry = ta.crossover(src, upper1)
short_entry = ta.crossunder(src, lower1)
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_entry)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_entry)
if long_entry or close < basis
strategy.close("Long", "Long")
if short_entry or close > basis
strategy.close("Short", "Short")
//Calculate RSI
rsiLength = input(14)
rsiValue = ta.rsi(src, rsiLength)
// Define RSI conditions for entering and exiting trades
rsiLong = rsiValue > 70
rsiShort = rsiValue < 30
//Enter long position when RSI crosses above 50 and Bollinger Bands long entry condition is met
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_entry and rsiLong)
//Exit long position when RSI crosses below 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Long Exit", when=rsiShort or close < basis)
//Enter short position when RSI crosses below 50 and Bollinger Bands short entry condition is met
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_entry and rsiShort)
//Exit short position when RSI crosses above 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Short Exit", when=rsiLong or close > basis)
//Calculate MACD
fastLength = input(12)
slowLength = input(26)
macdLength = input(9)
macdValue = ta.macd(src, fastLength, slowLength, macdLength)
// Define MACD conditions for entering and exiting trades
macdLong = ta.crossover(src, macdLength)
macdShort = ta.crossunder(src, macdLength)
//Enter long position when MACD crosses above signal line and RSI and Bollinger Bands long entry condition is met
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_entry and rsiLong and macdLong)
//Exit long position when MACD crosses below signal line or RSI crosses below 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Long Exit", when=macdShort or rsiShort or close < basis)
//Enter short position when MACD crosses below signal line and RSI crosses below 50 and Bollinger Bands short entry condition is met
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_entry and rsiShort and macdShort)
//Exit short position when MACD crosses above signal line or RSI crosses above 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Short Exit", when=macdLong or rsiLong or close > basis)