가격량 변화에 기초한 가격량 트렌드 전략 변경

저자:차오장, 날짜: 2023-12-01 14:56:17
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전반적인 설명

이 전략의 이름은 상량 변화에 기초한 수정된 가격량 트렌드 전략입니다. 이 전략은 트렌드를 추적하기 위해 장기 및 단위 포지션을 설정하기 위해 이동 평균 라인과 결합하여 가격 및 부피의 누적 변화를 계산합니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 지표는 수정된 가격량 경향 (MPVT) 지표입니다. 이 지표는 가격 및 거래량 변화로 시장 열기와 자본 유입 및 출입을 반영합니다. 구체적인 계산 공식은 다음과 같습니다.

rV = Volume / 50000
xCumPVT = Yesterday's xCumPVT + (rV * (Latest Close Price - Yesterday's Close Price) / Yesterday's Close Price)

그 다음 레벨 및 스케일 매개 변수와 결합하여 가격-용량 변화 거주 지표를 구성합니다.

nRes = Level + Scale * xCumPVT

레지던스 지표는 가격과 부피의 조합 변화를 반영합니다. N일 간단한 이동 평균을 넘을 때 길게 이동합니다. N일 간단한 이동 평균을 넘을 때 짧게 이동합니다.

이점 분석

이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.

가격-용량 지표를 통해 시장 열기와 자본 흐름 방향을 판단하면 트렌드의 전환점을 적시에 파악 할 수 있습니다.
다양한 시장 환경에 적응하기 위해 매개 변수 최적화를 통해 전략 매개 변수의 유연한 조정
단축 전략은 역 입력 매개 변수를 설정하여 전략의 응용 시나리오를 확장하여 실현 할 수 있습니다.

위험 분석

이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.

가격-용량 지표는 잘못된 신호에 취약하며 돌파구가 유지되지 않는 경우가있을 수 있습니다. 매개 변수는 조정하거나 필터링을 위해 다른 지표와 결합 할 수 있습니다.
트렌드 시장에 더 적합하며, 범위 제한 시장에서 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다. 트렌드 및 변동성 지표와 결합하는 것을 고려할 수 있습니다.
매개 변수 최적화의 효과는 역사적 주기에 따라 달라질 수 있으며, 이는 과도한 적응 위험을 초래할 수 있습니다. 매개 변수를 적절히 조정하거나 단계적 최적화 방법을 채택해야합니다.

최적화 방향

이 전략을 최적화하기 위해 다음 측면을 고려할 수 있습니다.

가중화 이동 평균, EMA 등과 같은 다른 이동 평균을 테스트하여 어떤 조합이 더 잘 작동하는지 확인하십시오.
RSI, KD 등과 같은 다른 지표와 결합하여 신호를 필터링하고 잘못된 신호의 가능성을 줄이십시오.
최적의 매개 변수 쌍을 찾기 위해 다른 매개 변수 조합을 테스트합니다. 단계적 최적화 방법은 또한 매개 변수를 실시간으로 업데이트 할 수 있습니다.
이 전략의 안정성을 개선하기 위해 볼링거 밴드 같은 트렌드 추종 지표와 결합해야 합니다.

요약

이 전략은 가격과 부피의 누적 변화를 계산하여 자본 유입과 출구를 효과적으로 반영 할 수있는 가격-용량 변화 거주 지표를 설계합니다. 이것은 전형적인 가격-용량 COMBO 전략입니다. 전략은 간단하고 실용적이며 트렌드 시장에 적합하며 매개 변수 최적화 및 지표 조합 최적화로 큰 최적화 공간을 가지고 있으며 매우 권장되는 트렌드 전략입니다.

/*backtest
start: 2023-10-31 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
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//  Strategy by HPotter.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Modified Price-Volume Trend Backtest", shorttitle="MPVT")
Level = input(0)
Scale = input(1)
Length = input(23)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xOHLC4 = ohlc4
xV = volume
rV = xV / 50000
xCumPVT = nz(xCumPVT[1]) + (rV * (xOHLC4 - xOHLC4[1]) / xOHLC4[1])
nRes = Level + Scale * xCumPVT
xMARes = sma(nRes, Length)
pos = iff(nRes > xMARes, 1,
       iff(nRes < xMARes, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(nRes, color=red, title="MPVT", linewidth = 2)
plot(xMARes, color=blue, title="MPVT", linewidth = 2)

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