ChaoZhang
개요
월간 패러블라인 돌파 전략은 RSI와 MACD의 36개월의 신기록을 계산하여 일회성 대량 돌파 신호를 식별한다. RSI가 36개월의 신기록을 달성하고 MACD의 임의의 하나라도 36개월의 신기록을 달성하면 강력한 구매 신호가 발생한다. 이 전략은 드물게 큰 추세에서 기회를 잡기 위해 적합하다.
전략 원칙
이 전략은 주로 RSI와 MACD 두 가지 지표에 기반한다. RSI는 주가가 과매매 상태인지 판단하는 데 사용됩니다. MACD는 주가 가격의 동력과 힘을 발견하는 데 사용됩니다.
구체적으로, 전략은 먼저 14일 RSI를 수동으로 계산한다. 그리고 4일과 9일 EMA의 차이를 MACD1로 계산하고, 12일과 26일 EMA의 차이를 MACD2로 계산한다.
이를 바탕으로 지난 36개월 동안 기록된 RSI, MACD1 및 MACD2의 최고치를 나타냅니다. 이달의 RSI가 36개월의 최고치를 초과하고 MACD1 또는 MACD2 중 어느 하나라도 각각 36개월의 최고치를 초과하면 강력한 구매 신호가 발생합니다.
이 신호는 RSI와 MACD 두 지표의 시점 상위 판단을 결합하여, 드문 트렌드에서 나타나는 우수한 구매 지점을 효과적으로 식별하고, 그러한 기회를 잡을 수 있습니다.
우위 분석
이 전략의 가장 큰 장점은 여러 지표의 룩백 기간의 다른 시점의 신고 판단을 결합하여 장기적인 큰 추세에서 나타나는 우수한 구매 지점을 효과적으로 발견 할 수 있다는 것입니다. 이것은 수익을 얻을 확률을 크게 향상시킬 수 있습니다.
또한, 전략은 직접적으로 구매 신호 위치를 제공하여 거래 결정을 명확하게 안내할 수 있으며, 양적 거래에 적합합니다.
위험 분석
이 전략의 가장 큰 위험은 지표의 시점 최고치를 너무 많이 의존하여 잘못된 거래가 발생할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 시장이 단점 하락 후 다시 부진하면 신호를 유발할 수 있습니다. 이때 부진을 놓치고 수익을 얻을 수있는 기회가 있습니다.
또한, 전략은 30일 후에 직접적으로 스톱로스 아웃을 설정하고 있습니다. 이는 큰 추세에서 너무 보수적이어서 지속적인 수익을 올릴 수 없습니다.
위험을 줄이기 위해, 다른 요소와 결합하여 입시 및 중단 조건을 최적화하는 것이 고려될 수 있습니다. 예를 들어 거래량 돌파구, 변동률 측정 등이 있습니다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
최적화 매개 변수. RSI 주기와 MACD 주기와 같은 매개 변수의 최적화를 테스트하여 최적의 매개 변수 조합을 찾을 수 있다.
다른 지표나 기본 요소와 결합하여 니다. 예를 들어, 트렌드를 확인하기 위해 교류량 돌파구를 결합하거나 중요한 기본 뉴스 사건에 주의를 기울입니다.
진출 및 출전 메커니즘을 최적화한다. 단순한 30일 후에 퇴출하는 것보다 더 정교한 스톱 스톱 스 프로그램을 설정할 수 있다. 또한 트렌드 LINES, 채널 브레이크와 같은 판단 방법을 결합할 수 있다.
전략 강도를 평가한다. 더 긴 역사주기를 회상할 수 있고, 매개 변수 안정성을 평가한다. 또한 다중 시장 회상도 가능하며, 전략 적응성을 평가한다.
요약하다
월간 패러폴리 라인 돌파 전략은 RSI와 MACD의 다주기 조합을 통해 장기적인 큰 추세에서 훌륭한 구매 지점을 성공적으로 식별했습니다. 그것은 추세 판단과 오버 구매 오버 판매 판단을 결합하여 강력한 실용적 가치를 가지고 있습니다. 이 전략은 더 나은 최적화를 통해 효율적인 양적 거래 시스템으로 발전 할 수 있습니다.
/*backtest
start: 2022-11-24 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Stringent Strategy for Backtesting", overlay=true)
// Initialize RSI variables
rsiPeriod = 14
// Manually calculate RSI
delta = close - close[1]
gain = iff(delta > 0, delta, 0)
loss = iff(delta < 0, -delta, 0)
avgGain = sma(gain, rsiPeriod)
avgLoss = sma(loss, rsiPeriod)
rs = avgGain / avgLoss
rsiValue = 100 - (100 / (1 + rs))
// Manually calculate MACD1 and MACD2
emaShort1 = ema(close, 4)
emaLong1 = ema(close, 9)
macd1 = emaShort1 - emaLong1
emaShort2 = ema(close, 12)
emaLong2 = ema(close, 26)
macd2 = emaShort2 - emaLong2
// Find the highest values in the last 3 years (36 months)
highestRsi = highest(rsiValue, 36)
highestMacd1 = highest(macd1, 36)
highestMacd2 = highest(macd2, 36)
// Define buy signal conditions
buyCondition = (rsiValue >= highestRsi) and (macd1 >= highestMacd1 or macd2 >= highestMacd2)
// Plot the buy signal on the chart
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
// Backtesting: Entry and Exit
if (buyCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Exit condition (Example: Exit after 30 bars)
strategy.exit("Sell", "Buy", bar_index[30])