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적응형 가격 채널 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-04 16:33:45
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전반적인 설명

이 전략은 평균 진정한 범위 (ATR) 지표와 평균 방향 지표 (ADX) 를 기반으로 한 적응 가격 채널 전략입니다. 그것은 옆 시장과 가격 움직임의 경향을 식별하고 그에 따라 거래를하는 것을 목표로합니다.

전략 논리

  1. 주어진 길이에서 가장 높은 높음 (HH) 과 가장 낮은 낮음 (LL) 을 계산합니다. 또한 같은 길이에서 ATR을 계산합니다.

  2. 가격 상승과 하락에 따라 +DI와 -DI를 계산하고 ADX를 계산합니다.

  3. ADX < 25, 시장은 옆으로 간주됩니다. 닫는 경우 > 상단 채널 (HH - ATR 곱셈자 * ATR), 길게 가십시오. 닫는 경우 < 하단 채널 (LL + ATR 곱셈자 * ATR), 짧게 가십시오.

  4. ADX >= 25 +DI > -DI라면 시장이 상승합니다.

  5. ADX >= 25와 +DI < -DI, 시장은 하향. 닫는 경우 < 하위 채널, 짧은 이동.

  6. 출입 이후의 exit_length 바의 출입 위치

이점 분석

  1. 전략은 시장 조건에 따라 자동으로 적응, 측면 시장에서 채널 전략과 트렌드 시장에서 트렌드를 따라.

  2. ATR와 ADX를 사용하면 적응력이 보장됩니다. ATR은 채널 너비를 조정하고 ADX는 트렌드를 결정합니다.

  3. 강제출입은 안정성을 더해줍니다.

위험 분석

  1. ADX는 종종 잘못된 신호를 생성할 수 있습니다.

  2. 안 좋은 ATR와 ADX 매개 변수는 나쁜 성능으로 이어집니다.

  3. 블랙 스완 사건으로부터 효과적으로 보호할 수 없습니다.

최적화 방향

  1. 적응력을 높이기 위해 ATR와 ADX의 매개 변수를 최적화합니다.

  2. 손실을 제한하기 위해 Stop Loss를 추가합니다.

  3. 잘못된 신호를 피하기 위해 필터를 추가합니다.

결론

전략은 시장 조건에 적응하기 위한 지표와 메커니즘을 결합합니다. 하지만 지표의 한계로 인해 잘못된 판단이 발생할 수 있습니다.

/*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=5
strategy("Adaptive Price Channel Strategy", overlay=true)

length = input(20, title="Length")
exit_length = input(10, title="Exit After X Periods")
atr_multiplier = input(3.2, title="ATR Multiplier")

startDate = input(defval = timestamp("2019-01-15T08:15:15+00:00"), title = "Start Date")
endDate = input(defval = timestamp("2033-04-01T08:15:00+00:00"), title = "End Date")

hh = ta.highest(high, length)
ll = ta.lowest(low, length)
atr = ta.atr(length)

// calculate +DI and -DI
upMove = high - high[1]
downMove = low[1] - low
plusDM = na(upMove[1]) ? na : (upMove > downMove and upMove > 0 ? upMove : 0)
minusDM = na(downMove[1]) ? na : (downMove > upMove and downMove > 0 ? downMove : 0)
plusDI = ta.rma(plusDM, length) / atr * 100
minusDI = ta.rma(minusDM, length) / atr * 100

// calculate ADX
dx = math.abs(plusDI - minusDI) / (plusDI + minusDI) * 100
adx = ta.rma(dx, length)

var int barSinceEntry = na

if (not na(close[length]) )
    if (adx < 25) // Sideways market
        if (close > hh - atr_multiplier * atr)
            strategy.entry("PChLE", strategy.long, comment="PChLE")
            barSinceEntry := 0
        else if (close < ll + atr_multiplier * atr)
            strategy.entry("PChSE", strategy.short, comment="PChSE")
            barSinceEntry := 0
    else if (adx >= 25 and plusDI > minusDI) // Bullish market
        if (close > hh - atr_multiplier * atr)
            strategy.entry("PChLE", strategy.long, comment="PChLE")
            barSinceEntry := 0
    else if (adx >= 25 and plusDI < minusDI) // Bearish market
        if (close < ll + atr_multiplier * atr)
            strategy.entry("PChSE", strategy.short, comment="PChSE")
            barSinceEntry := 0

if (na(barSinceEntry))
    barSinceEntry := barSinceEntry[1] + 1
else if (barSinceEntry >= exit_length)
    strategy.close("PChLE")
    strategy.close("PChSE")
    barSinceEntry := na

plot(hh, title="Highest High", color=color.green, linewidth=2)
plot(ll, title="Lowest Low", color=color.red, linewidth=2)
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