ChaoZhang
개요
이 전략은 가격 돌파점을 기반으로 시장의 흐름을 식별하고, 자기 적응 지표와 결합하여 큰 흐름을 판단하여 단기 가격 역전 기회를 잡습니다. 가격이 기준 돌파 채널에서 돌파 할 때 구매/판매 신호를 생성합니다. 이 전략은 높은 변동률의 디지털 통화 거래에 적합합니다.
전략 원칙
- 가격의 극한점을 통로 경계로 식별한다. 가격이 새로운 높이를 만들 때 또는 새로운 낮이를 만들 때, 그 점을 통로 경계로한다.
- 적응 변동 지표 MA를 계산하여 전반적인 경향 방향을 판단한다. MA 값이 커질수록 현재 흔들림 단계에 있음을 나타낸다.
- 가격이 상향으로 채널의 상단선을 돌파할 때, 구매 신호를 생성한다. 가격이 하향으로 채널의 하단선을 돌파할 때, 판매 신호를 생성한다.
- 스톱로스 지점을 설정한다. 긴 포지션 스톱로스 지점은 입시 가격의 1%로 설정한다.
우위 분석
- 가격 통로는 자기 적응성이 있어 트렌드 전환점을 정확하게 판단할 수 있다.
- 변동 지표는 큰 흐름을 판단하고, 흔들리는 경향에서 큰 방향을 놓치지 않도록 한다.
- 반전 전략, 가격의 단기 반전을 잡기 위해 적합하다
위험 분석
- 계속적으로 큰 폭의 하락이 발생하면 여러 개의 스톱포인트가 발생하여 큰 손실이 발생할 수 있습니다.
- 이 거래는 거래비용을 높여주기 때문에 거래가 자주 이루어지고 있습니다.
- 수동으로 접속할 수 있는 시간이 필요하며, 자동으로 거래되는 거래에는 적합성이 있는 위험이 있습니다.
최적화 방향
- MA의 파라미터를 최적화하여 전체적인 흐름을 더 잘 판단할 수 있다.
- 에너지 지표를 높이고 에너지 고갈을 방지하는 반향 신호.
- 기계 학습 모델을 추가하여 매개 변수의 동적 최적화를 구현한다.
요약하다
이 전략의 전체적인 생각은 명확하고 실용적인 가치가 있다. 그러나 여전히 거래 위험을 제어하는 데 주의를 기울여야 하며, 특정 상황에서 큰 손실을 초래하지 않도록 한다. 다음 단계는 전체적인 프레임워크, 지표 파라미터, 위험 제어 등 여러 차원에서 최적화하여 전략 파라미터와 거래 신호를 더 신뢰할 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-11-03 00:00:00
end: 2023-12-03 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version = 4
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © TradingGroundhog
// ||--- Cash & Date:
cash_amout = 10000
pyramid_val = 1
cash_given_per_lot = cash_amout/pyramid_val
startDate = input(title="Start Date",defval=13)
startMonth = input(title="Start Month",defval=9)
startYear = input(title="Start Year",defval=2021)
afterStartDate = (time >= timestamp(syminfo.timezone,startYear, startMonth, startDate, 0, 0))
// ||------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Strategy:
strategy(title="TradingGroundhog - Strategy & Fractal V1 - Short term", overlay=true, max_bars_back = 4000, max_labels_count=500, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.00,default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value= cash_given_per_lot, pyramiding=pyramid_val)
// ||------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Fractal Recognition:
filterBW = input(true, title="filter Bill Williams Fractals:")
filterFractals = input(true, title="Filter fractals using extreme method:")
length = input(2, title="Extreme Window:")
regulartopfractal = high[4] < high[3] and high[3] < high[2] and high[2] > high[1] and high[1] > high[0]
regularbotfractal = low[4] > low[3] and low[3] > low[2] and low[2] < low[1] and low[1] < low[0]
billwtopfractal = filterBW ? false : (high[4] < high[2] and high[3] < high[2] and high[2] > high[1] and high[2] > high[0] ? true : false)
billwbotfractal = filterBW ? false : (low[4] > low[2] and low[3] > low[2] and low[2] < low[1] and low[2] < low[0] ? true : false)
ftop = filterBW ? regulartopfractal : regulartopfractal or billwtopfractal
fbot = filterBW ? regularbotfractal : regularbotfractal or billwbotfractal
topf = ftop ? high[2] >= highest(high, length) ? true : false : false
botf = fbot ? low[2] <= lowest(low, length) ? true : false : false
filteredtopf = filterFractals ? topf : ftop
filteredbotf = filterFractals ? botf : fbot
// ||------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- V1 : Added Swing High/Low Option
ShowSwingsHL = input(true)
highswings = filteredtopf == false ? na : valuewhen(filteredtopf == true, high[2], 2) < valuewhen(filteredtopf == true, high[2], 1) and valuewhen(filteredtopf == true, high[2], 1) > valuewhen(filteredtopf == true, high[2], 0)
lowswings = filteredbotf == false ? na : valuewhen(filteredbotf == true, low[2], 2) > valuewhen(filteredbotf == true, low[2], 1) and valuewhen(filteredbotf == true, low[2], 1) < valuewhen(filteredbotf == true, low[2], 0)
//---------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- V2 : Plot Lines based on the fractals.
showchannel = input(true)
//---------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- ZigZag:
showZigZag = input(true)
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Fractal computation:
istop = filteredtopf ? true : false
isbot = filteredbotf ? true : false
topcount = barssince(istop)
botcount = barssince(isbot)
vamp = input(title="VolumeMA", defval=2)
vam = sma(volume, vamp)
fractalup = 0.0
fractaldown = 0.0
up = high[3]>high[4] and high[4]>high[5] and high[2]<high[3] and high[1]<high[2] and volume[3]>vam[3]
down = low[3]<low[4] and low[4]<low[5] and low[2]>low[3] and low[1]>low[2] and volume[3]>vam[3]
fractalup := up ? high[3] : fractalup[1]
fractaldown := down ? low[3] : fractaldown[1]
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Fractal save:
fractaldown_save = array.new_float(0)
for i = 0 to 4000
if array.size(fractaldown_save) < 3
if array.size(fractaldown_save) == 0
array.push(fractaldown_save, fractaldown[i])
else
if fractaldown[i] != array.get(fractaldown_save, array.size(fractaldown_save)-1)
array.push(fractaldown_save, fractaldown[i])
if array.size(fractaldown_save) < 3
array.push(fractaldown_save, fractaldown)
array.push(fractaldown_save, fractaldown)
fractalup_save = array.new_float(0)
for i = 0 to 4000
if array.size(fractalup_save) < 3
if array.size(fractalup_save) == 0
array.push(fractalup_save, fractalup[i])
else
if fractalup[i] != array.get(fractalup_save, array.size(fractalup_save)-1)
array.push(fractalup_save, fractalup[i])
if array.size(fractalup_save) < 3
array.push(fractalup_save, fractalup)
array.push(fractalup_save, fractalup)
Bottom_1 = array.get(fractaldown_save, 0)
Bottom_2 = array.get(fractaldown_save, 1)
Bottom_3 = array.get(fractaldown_save, 2)
Top_1 = array.get(fractalup_save, 0)
Top_2 = array.get(fractalup_save, 1)
Top_3 = array.get(fractalup_save, 2)
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Fractal Buy Sell Signal:
bool Signal_Test = false
bool Signal_Test_OUT_TEMP = false
var Signal_Test_TEMP = false
longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=0.01) * 0.01
if filteredbotf and open < Bottom_1 and (Bottom_1 - open) / Bottom_1 >= longLossPerc
Signal_Test := true
if filteredtopf and open > Top_1
Signal_Test_TEMP := true
if filteredtopf and Signal_Test_TEMP
Signal_Test_TEMP := false
Signal_Test_OUT_TEMP := true
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Plotting:
//plotshape(filteredtopf, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, text="•", offset=0)
//plotshape(filteredbotf, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.lime, text="•", offset=0)
//plotshape(ShowSwingsHL ? highswings : na, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.maroon, text="H", offset=0)
//plotshape(ShowSwingsHL ? lowswings : na, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, text="L", offset=0)
plot(showchannel ? (filteredtopf ? high[2] : na) : na, color=color.black, offset=0)
plot(showchannel ? (filteredbotf ? low[2] : na) : na, color=color.black, offset=0)
plot(showchannel ? (highswings ? high[2] : na) : na, color=color.black, offset=-2)
plot(showchannel ? (lowswings ? low[2] : na) : na, color=color.black, offset=-2)
plotshape(Signal_Test, style=shape.flag, location=location.belowbar, color=color.yellow, offset=0)
plotshape(Signal_Test_OUT_TEMP, style=shape.flag, location=location.abovebar, color=color.white, offset=0)
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Buy And Sell:
strategy.entry(id="Long", long=true, when = Signal_Test and afterStartDate)
strategy.close_all(when = Signal_Test_OUT_TEMP and afterStartDate)
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------