다중 취업 이익 및 손실 중지 물결전략을 따르는 트렌드

저자:차오장, 날짜: 2023-12-01 18:09:12
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전반적인 설명

이 전략은 라지 베어 (LazyBear) 의 원래 웨이브 트렌드 전략에 기반을 두고 있으며, 2차 스톱 로스, 복수 트레이프 레벨 및 높은 시간 프레임 EMA 필터와 같은 추가 기능이 있습니다. 거래 후 트렌드를 자동화하기 위해 EMA 필터와 스톱 로스/트레이프 관리와 결합한 웨이브 트렌드 지표를 사용하여 거래 신호를 생성합니다.

전략 논리

이 전략의 핵심 지표는 세 가지 구성 요소로 구성된 WaveTrend입니다.

AP: 평균 가격 = (최고 + 최저 + 닫음) / 3
ESA: AP의 n-period EMA
CI: (AP - ESA) / (0.015 * n-period EMA의 절대 값 (AP - ESA))
TCI: CI의 n-period EMA, 또한 WaveTrend Line 1 (WT1) 라고도 불립니다.
WT2: WT1의 4주기 SMA

WT1이 WT2 (황금 십자가) 를 넘어서면 긴 포지션이 열리고, WT1이 WT2 (죽음 십자가) 를 넘어서면 긴 포지션이 닫힌다.

또한, 잘못된 신호를 피하기 위해 높은 시간 프레임 EMA 필터가 구현되어 있으며, 따라서 가격이 EMA 위에 있고 짧은 거래가 EMA 아래에 있을 때만 긴 거래가 수행됩니다.

장점

수동 판단 없이 WaveTrend를 사용하여 트렌드를 자동으로 추적합니다
2차 스톱 손실은 단일 거래 손실을 효과적으로 제한합니다.
여러 가지 취득 레벨은 수익 포획을 극대화합니다.
EMA 필터는 잘못된 신호를 피함으로써 승률을 향상시킵니다.

위험 과 개선

트렌드 반전을 감지하지 못하면 손실이 발생할 수 있습니다.
매개 변수 조정이 안 되면 거래가 과다해집니다.
다양한 매개 변수 세트가 최적화를 위해 테스트 될 수 있습니다
반전 감지에 대한 추가 지표를 고려하십시오.

결론

이 전략은 웨이브트렌드 (WaveTrend) 의 자동 트렌드 검출, EMA 필터 (EMA) 를 통해 트렌드 추적, 위험 통제 및 수익 극대화를 포괄적으로 통합하고 있으며, 효율성을 향상시키고 트렌드 거래와 위험 통제를 균형 잡기 위해 스톱 로스/트랙 이윤 관리를 제공합니다. 효율적이고 안정적인 트렌드 추적 시스템입니다. 추가 매개 변수 최적화 및 역전 메커니즘은 전략의 적용 가능성을 향상시킬 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-10-31 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © undacovacobra

//@version=4
strategy("WaveTrend Strategy [LazyBear] with Secondary Stop Loss", overlay=true)

// Input parameters
n1 = input(10, "Channel Length")
n2 = input(21, "Average Length")
obLevel1 = input(60, "Over Bought Level 1")
obLevel2 = input(53, "Over Bought Level 2")
osLevel1 = input(-60, "Over Sold Level 1")
osLevel2 = input(-53, "Over Sold Level 2")
useEmaFilter = input(false, "Use EMA Filter")
emaLength = input(50, "EMA Length")
emaTimeFrame = input("60", "EMA Time Frame")
tradeMode = input("Both", "Trade Mode", options=["Long Only", "Short Only", "Both"])
useSecondarySL = input(false, "Use Secondary Stop Loss")
slPercentage = input(5.0, "Stop Loss Percentage (%)")

// WaveTrend Indicator Calculations
ap = hlc3 
esa = ema(ap, n1)
d = ema(abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ema(ci, n2)
wt1 = tci
wt2 = sma(wt1, 4)

// EMA Calculation with Selected Time Frame
getEma(timeFrame) =>
    security(syminfo.tickerid, timeFrame, ema(close, emaLength))

emaFilter = getEma(emaTimeFrame)

// Secondary Stop Loss Calculation
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - slPercentage / 100)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + slPercentage / 100)

// Long Entry and Exit Conditions with EMA Filter and Trade Mode
longEntry = crossover(wt1, wt2) and wt2 < osLevel1 and (not useEmaFilter or close > emaFilter) and (tradeMode == "Long Only" or tradeMode == "Both")
if (longEntry)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
longExit = crossunder(wt1, wt2) and wt2 > obLevel1
if (longExit)
    strategy.close("Long")
if (useSecondarySL and strategy.position_size > 0 and low < longStopPrice)
    strategy.close("Long", comment="SL Hit")

// Short Entry and Exit Conditions with EMA Filter and Trade Mode
shortEntry = crossunder(wt1, wt2) and wt2 > obLevel1 and (not useEmaFilter or close < emaFilter) and (tradeMode == "Short Only" or tradeMode == "Both")
if (shortEntry)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
shortExit = crossover(wt1, wt2) and wt2 < osLevel1
if (shortExit)
    strategy.close("Short")
if (useSecondarySL and strategy.position_size < 0 and high > shortStopPrice)
    strategy.close("Short", comment="SL Hit")

// Plotting
plot(0, color=color.gray)
plot(obLevel1, color=color.red)
plot(osLevel1, color=color.green)
plot(obLevel2, color=color.red, style=plot.style_cross)
plot(osLevel2, color=color.green, style=plot.style_cross)
plot(wt1, color=color.green)
plot(wt2, color=color.red, style=plot.style_cross)
plot(wt1-wt2, color=color.blue, style=plot.style_area, transp=80)
plot(emaFilter, color=color.blue)

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