ChaoZhang
전략 개요
이것은 라루 연금 통로 지표에 기반한 역전 거래 전략이다. 그것은 과거 일정 기간 동안의 최고 가격과 최저 가격을 계산하여 현재 가격이 과매매 과매매 영역에 있는지 여부를 결정한다. 가격이 상반기 또는 하반기에 가까워지면 역전 포지션을 열고, 가격이 중선으로 돌아오는 것을 기다린다.
전략 원칙
이 전략은 크게 두 가지 지표에 기반을 두고 있습니다.% R 지표그리고라루 연금 통로 철도상황。
백분율 R 지표는 현재 종결 가격의 가장 높은 가격과 가장 낮은 가격 사이의 거리를 나타냅니다. 값은 0에서 100까지의 범위이며, 값은 0에 가까운 것은 현재 종결 가격의 가장 높은 가격에 가까운 것을 나타냅니다. 값은 100에 가까운 것은 현재 종결 가격의 가장 낮은 가격에 가까운 것을 나타냅니다.
라루 연결 요금 통로는 상반선, 중선, 하반선으로 구성된다. 상반선은 최근 기간의 최고 가격, 하반선은 최근 기간의 최저 가격, 중선은 상하반선의 평균값이다. 가격이 상하반선을 넘으면 과매로 간주되며, 가격이 하하반선을 넘으면 과매로 간주된다.
이 전략은 먼저% R 지수그리고라루 연금 통로의 오르락 내리락그리고 두 가지 지표를 사용하여 현재 과매매 상태인지 여부를 판단합니다.
- R 비율이 87보다 낮으면 과매매 상태라고 간주한다.
- R의 비율이 20보다 높을 때, 과매매 상태라고 생각된다.
현재 초고도 초매도 없는 상태라면, 상장할 때 상장을 추가로 개시한다. 당일 상장 전 평점으로 퇴출한다.
이 방법은 가격의 반전을 포착하여 단선에서 수익을 창출할 수 있습니다.
전략적 이점
- 전략은 간단하고 명확하며, 이해하기 쉬운 실행이다.
- R 비율을 사용하여 과매매 상태를 판단하는 것이 더 신뢰할 수 있습니다.
- 매일매일 상장하고, 매매를 마감하며, 밤새 위험을 피한다.
- 반전 거래 전략, 단기 수익에 적합하다.
전략적 위험
- 이 회전에는 성공하지 못했고, 이윤을 얻지 못해서 탈퇴했다.
- 매출이 너무 많아서 매출이 너무 많다고 판단할 수 없습니다.
- 하루 거래 시간이 너무 짧아서 거래 신호가 부족할 수 있습니다.
최적화 변수, 단시간 조정, 또는 다른 지표 조합으로 위험을 줄일 수 있습니다.
전략 최적화
- 손실을 막기 위한 제도를 도입하고, 손실을 막기 위한 경계를 설정할 수 있다.
- R의 퍼센티지 파라미터를 최적화하여 오버 구매와 오버 판매를 더 정확하게 판단할 수 있습니다.
- 이 전략은 여러 시간 주기에 동시에 사용할 수 있으며, 이를 통해 다중 주기의 거래가 가능하다.
- KDJ, MACD 등과 결합하여 거래 신호를 더욱 신뢰할 수 있다.
요약하다
이 전략은 전체적으로 간단하고 실용적이며, 반전 거래 사상법을 통해 설계되어 짧은 선의 빈번한 거래에 적합하다. 최적화 공간이 넓고, 더 많은 기술 지표 조합을 도입할 수 있으며, 또한 위험을 제어하기 위해 자동 손실 제도를 구축할 수 있다.
/*backtest
start: 2023-11-04 00:00:00
end: 2023-12-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"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/
// © zweiprozent original strategy by larry williams
strategy("Daily PercentR Strategy", overlay=false)
D_High = security(syminfo.tickerid, 'D', high[1])
D_Low = security(syminfo.tickerid, 'D', low[1])
D_Close = security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
D_Open = security(syminfo.tickerid, 'D', open[1])
LowMarker = input(-87,"Low Marker",input.integer)
HighMarker = input(-20,"High Marker",input.integer)
length = input(title="Length", type=input.integer, defval=3)
src = input(close, "Source", type = input.source)
_pr(length) =>
max = highest(length)
min = lowest(length)
100 * (src - max) / (max - min)
percentR = _pr(length)
obPlot = hline(LowMarker, title="Upper Band", color=#606060)
hline(-50, title="Middle Level", linestyle=hline.style_dotted, color=#606060)
osPlot = hline(HighMarker, title="Lower Band", color=#606060)
fill(obPlot, osPlot, title="Background", color=color.new(#9915ff, 90))
plot(percentR, title="%R", color=#3A6CA8, transp=0)
// Go Long - if percentR is not overbought/sold
ordersize=floor(strategy.equity/close)
if percentR<HighMarker and percentR>LowMarker
strategy.entry("Long", strategy.long,comment="Long")
//exit at end of session
if low[0]<high[0]
strategy.close("Long", comment="exit")