ChaoZhang
개요
이 전략은 두 개의 EMA 평행선을 사용하여 금 포크를 더하고, 죽은 포크를 더하고의 고전적인 추세를 따라가는 전략이며, ATR 지표와 ADX 지표를 사용하여 추가적인 필터링을 통해 강한 추세에서 추적하고, 흔들릴 때 위험을 제어한다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 것을 기반으로 합니다.
더 짧은 8주기 EMA 평균선과 더 긴 20주기 EMA 평균선을 사용하여 금叉와 사각지대 신호를 형성한다. EMA 평균선 자체는 추세를 따르는 성질을 가지고 있다.
ATR 지표는 최근 변동의 폭을 나타냅니다. ATR 지표의 정형화를 통해 EMA 평행선 교차의 필터링 조건을 동적으로 조정할 수 있으며, 강력한 추세를 추적 할 때 요구 사항을 낮추고, 충격적인 상황에서 필터링 요구 사항을 높여 위험을 제어 할 수 있습니다.
ADX 지표는 트렌드 강도를 판단한다. ADX 값이 30 이상일 때, 강한 트렌드가 발생했다고 간주하고, 이때 적시에 손실 방어를 중지한다.
상하 유행을 고려하여 더 많은 공백을 할 때. 황소 시장에서 금 포크가 더 많이, 곰 시장에서 사다리 공백을 한다.
거래량 필터링, 거래량이 커지면 입점한다.
USD 지수는 단순히 달러의 강점을 판단하고, 달러의 강점에는 상쇄와 상쇄의 폭이 넓어집니다.
슈퍼 트렌드 지표와 결합하여 전반적인 시장 움직임을 판단하고, 더 많은 공백을 할 때를 판단하는 데 도움을줍니다.
이 전략은 트렌드 지표와 쇼크 지표를 완벽하게 결합하여 동적으로 파라미터를 조정하고 트렌드를 추적하면서 위험을 제어 할 수 있습니다.
전략적 이점
이중 EMA 평선 시스템을 사용하여 트렌드를 판단합니다. EMA는 부드러우며, 가짜 돌파구를 효과적으로 필터링 할 수 있습니다.
ATR 지표는 동적으로 EMA 일률적 크로스 필터링 조건을 조정하여 전략이 다양한 시장 환경에 유연하게 적응할 수 있도록합니다.
ADX 지수와 거래량은 보조 판단 지표로, 충격적인 상황에서는 피하지 않는다.
달러 지수와 슈퍼 트렌드 지수를 고려하여 큰 트렌드를 판단하여 의사 결정의 정확성을 높여주세요.
위험 관리 매개 변수는 달러가 강할 때 자동으로 조정되며, 달러가 강할 때 중지 손실과 중지 폭이 커집니다.
간단한 직관적 인 금叉死叉 거래 신호와 손해 중지 전략으로 쉽게 구현 및 재검토 할 수 있습니다.
전략적 위험
이중 EMA 평선 시스템은 트렌드 중점 판단이 지연되어 있는 것을 제거한다.
ATR 파라미터를 잘못 선택하면 너무 급진적이거나 보수적이 될 수 있다.
ADX 지표의 매개 변수는 최적화가 필요하며, ADX 고점을 잘못 선택하면 트렌드를 놓칠 수 있다.
미국 달러 지수와 슈퍼 트렌드 지수 판단에 오류가 있을 수 있다.
너무 작은 스톱 손실은 손실을 증가시킬 수 있습니다. 너무 넓은 스톱 손실은 쉽게 고정됩니다.
더 나은 생각
MACD와 같은 다른 지표와 결합하여 트렌드 기점 판단을 고려할 수 있다.
더 많은 히스토리 데이터를 사용하여 ATR 변수 공간을 훈련하여 최적의 변수 범위를 찾습니다.
다양한 ADX 변수를 테스트하고, ADX 고점 판단을 최적화한다.
더 많은 변수를 추가하여 달러 지수와 시장의 전반적인 움직임을 판단할 수 있습니다.
재검토 데이터에 따라 최적의 스톱 손실을 계산한다.
이동 상쇄 또는 진동 상쇄로 상쇄를 고려할 수 있다.
포지션 크기와 포지션 주기를 계속 최적화하십시오.
요약하다
이 전략은 고전적인 이중 EMA 평행 시스템을 여러 보조 지표와 통합하여 변수를 자동으로 최적화하여 보다 완전한 추세 추적 전략을 달성한다. 이는 시장 환경의 변화에 유연하게 적응할 수 있으며, 추세를 추적하면서 위험을 제어할 수 있다. 그러나 더 나은 안정적인 수익을 얻기 위해 스톱 손실과 지표 변수에 대한 추가 테스트와 최적화가 여전히 필요하다.
/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Refactored Advanced EMA Cross with Normalized ATR Filter, Controlling ADX", shorttitle="ALP V5", overlay=true)
// Initialize variables to track if a buy order has been placed and number of periods since the last buy
var bool hasBought = false
var int barCountSinceBuy = 0
// Define EMA periods
emaShort = ta.ema(close, 8)
emaLong = ta.ema(close, 20)
// Define ATR period and normalization
atrLength = 14
atrValue = ta.atr(atrLength)
maxHistoricalATR = ta.highest(atrValue, 20)
minHistoricalATR = ta.lowest(atrValue, 20)
normalizedATR = (atrValue - minHistoricalATR) / (maxHistoricalATR - minHistoricalATR)
// Define ADX parameters
adxValue = ta.rma(close, 14)
adxHighLevel = 30
isADXHigh = adxValue > adxHighLevel
// Initialize risk management variables
var float stopLossPercent = na
var float takeProfitPercent = na
var float trailingStop = na
// Calculate USD strength (simplified)
usd_strength = close / ta.ema(close, 50) - 1
// Adjust risk parameters based on USD strength
if (usd_strength > 0)
stopLossPercent := 3
takeProfitPercent := 6
else
stopLossPercent := 4
takeProfitPercent := 8
// Initialize position variable
var float positionPrice = na
// Volume filter
minVolume = ta.sma(volume, 14) * 1.5
isVolumeHigh = volume > minVolume
// Piyasa yönü için süper trend göstergesi
[supertrendValue, supertrendDirection] = ta.supertrend(4, 14) // Use a factor of 3 and ATR period of 10
bool isBullMarket = supertrendDirection < 0
bool isBearMarket = supertrendDirection > 0
// Yükselen piyasa için alım koşulu
buyConditionBull = isBullMarket and ta.crossover(emaShort, emaLong) and normalizedATR > 0.2
// Düşen piyasa için alım koşulu
buyConditionBear = isBearMarket and ta.crossover(emaShort, emaLong) and normalizedATR > 0.5
// Genel alım koşulu
buyCondition = buyConditionBull or buyConditionBear
// Yükselen ve düşen piyasalar için farklı satış koşulları
sellConditionBull = isBullMarket and (ta.crossunder(emaShort, emaLong) or isADXHigh)
sellConditionBear = isBearMarket and (ta.crossunder(emaShort, emaLong) or isADXHigh)
// Genel satış koşulu
sellCondition = sellConditionBull or sellConditionBear
// Buy condition
if (buyCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
positionPrice := close
hasBought := true // Set the flag to true when a buy order is placed
barCountSinceBuy := 0 // Reset the bar counter when a buy order is placed
// Increase the bar counter if a buy has been executed
if (hasBought)
barCountSinceBuy := barCountSinceBuy + 1
// Calculate stop-loss and take-profit levels
longStopLoss = positionPrice * (1 - stopLossPercent / 100)
longTakeProfit = positionPrice * (1 + takeProfitPercent / 100)
// Final Sell condition, now also checks if a buy has occurred before and if at least 5 periods have passed
finalSellCondition = sellCondition and hasBought and barCountSinceBuy >= 3 and isVolumeHigh
if (finalSellCondition)
strategy.close("Buy")
positionPrice := na
hasBought := false // Reset the flag when a sell order is placed
barCountSinceBuy := 0 // Reset the bar counter when a buy order is closed
// Implement stop-loss, take-profit, and trailing stop
strategy.exit("Stop Loss", "Buy", stop=longStopLoss)
strategy.exit("Take Profit", "Buy", limit=longTakeProfit)
//strategy.exit("Trailing Stop", "Buy", trail_price=close, trail_offset=trailingStop * close / 100)
var label l = na
if (buyCondition)
l := label.new(bar_index, high, text="buy triggered " + str.tostring(usd_strength))
label.delete(l[1])
if (finalSellCondition)
l := label.new(bar_index, high, text="sell triggered " + str.tostring(usd_strength))
label.delete(l[1])
// Plot signals
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=finalSellCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")