ChaoZhang
전략 개요
이 전략은 여러 이동 평균 지표를 기반으로 거래 신호를 생성하는 전략이다. 전략은 동시에 단기, 중기 및 장기 이동 평균을 관찰하여 트렌드 방향을 판단하고 거래 신호를 생성합니다.
전략 이름
다중 이동 평균 크로스 오버 전략
전략 원칙
이 전략은 7일선, 13일선, 21일선 등 3개의 다른 주기의 이동 평균을 동시에 사용한다. 거래 논리는 다음과 같은 점들에 기초한다:
- 단기 7 일선에서 중간 13 일선과 장기 21 일선에서 상승 추세에 있을 때, 다중 신호를 생성한다.
- 단기 7 일선 아래에서 중간 13 일선, 장기 21 일선 아래로 내려가는 경향에 있을 때, 코카이 신호가 발생한다.
다른 시기의 이동 평균을 결합하여 시장의 추세를 더 정확하게 판단하여 잘못된 거래를 피할 수 있습니다.
전략적 이점
- 다중 이동 평균을 사용하면 시장의 움직임을 더 정확하게 판단할 수 있으며, 시장의 가짜 돌파구 또는 단기 변동에 의해 오해받지 않습니다.
- 트렌드가 명확할 때만 신호를 생성하여 불필요한 거래 수를 줄이고 거래 비용을 줄일 수 있습니다.
- 변수 설정은 개인 취향에 따라 이동 평균의 주기를 조정할 수 있으며, 다양한 품종과 시장 환경에 적응할 수 있다.
전략적 위험
- 하지만, 이런 현상들은 종종 잘못된 신호로 이어질 수 있습니다.
- 이동 평균은 동향을 따르는 지표로 전환점을 정확하게 파악할 수 없습니다.
- 이동 평균의 크로스 트렌드를 인식하는 데 지연되어 수익의 일부를 놓칠 수 있습니다.
- 다른 기술 지표 검증 신호를 도입하여 이동 평균 변수를 최적화하여 위험을 줄일 수 있다.
전략 최적화 방향
- 변동성 지표를 도입하여 트렌드 강도를 판단하고, 불안정한 시장에서 거래하는 것을 피하십시오.
- 기계 학습과 같은 정량 기술을 사용하여 이동 평균 변수를 자동으로 최적화하십시오.
- 손실이 커질 때 적시에 손실을 막는 전략을 강화하십시오.
- 이동 평균을 교차할 때, 제한 가격 표를 사용하여 미끄러짐을 줄이는 것을 고려하십시오.
요약하다
이 전략은 짧은, 중장기 3개의 기간의 이동 평균을 결합하여, 그들의 교차 관계에 따라 시장의 추세를 판단하여, 비교적 안정적이고 효율적인 추세를 따라가는 전략이다. 지표 파라미터, 중지 손실 메커니즘 및 주문 방식에 대한 최적화를 통해 전략의 승률과 수익성을 더욱 높일 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Crypto-Oli
//@version=4
strategy("CryptOli 3 MAs long/short Backtest", initial_capital=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true)
// this is an educational Script - basicly its very simple - you can see how minimal changes impact results, thats why i posted it
// Credits to Quantnomad to publish tons of free educational script
// this Script is based on https://www.tradingview.com/script/0NgUadGr-Ultimate-MA-Cross-Indicator/ Quantnomads Ultimate MA Indicator
// HA - Option for calcucaltion based on HA-Candles (very famous recently)
// Source Input - Option (Candletype for calculation, close, ohlc4 ect.) --- there are huge differences --- try it by your own
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// BACKTESTING RANGE
// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2015, title="From Year", minval=1970)
// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2030, title="To Year", minval=1970)
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")
ma_type = input(title = "MA Type", type = input.string, defval = "SMMA", options = ['SMA', 'EMA', 'WMA', 'VWMA', 'HMA', 'SMMA', 'DEMA'])
src = input(ohlc4)
short_ma_len = input(title = "Short MA Length", type = input.integer, defval = 7, minval = 1)
short_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
middle_ma_len = input(title = "Middle MA Length", type = input.integer, defval = 13, minval = 2)
middle_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
long_ma_len = input(title = "Long MA Length", type = input.integer, defval = 21, minval = 2)
long_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
tick_round(x) =>
round(x / syminfo.mintick) * syminfo.mintick
// Set initial values to 0
short_ma = 0.0
middle_ma = 0.0
long_ma = 0.0
// Simple Moving Average (SMA)
if ma_type == 'SMA'
short_ma := sma(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := sma(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := sma(long_ma_src, long_ma_len)
// Exponential Moving Average (EMA)
if ma_type == 'EMA'
short_ma := ema(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := ema(long_ma_src, long_ma_len)
// Weighted Moving Average (WMA)
if ma_type == 'WMA'
short_ma := wma(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := wma(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := wma(long_ma_src, long_ma_len)
// Hull Moving Average (HMA)
if ma_type == 'HMA'
short_ma := wma(2*wma(short_ma_src, short_ma_len/2)-wma(short_ma_src, short_ma_len), round(sqrt(short_ma_len)))
middle_ma := wma(2*wma(middle_ma_src, middle_ma_len/2)-wma(middle_ma_src, middle_ma_len), round(sqrt(middle_ma_len)))
long_ma := wma(2*wma(long_ma_src, long_ma_len /2)-wma(long_ma_src, long_ma_len), round(sqrt(long_ma_len)))
// Volume-weighted Moving Average (VWMA)
if ma_type == 'VWMA'
short_ma := vwma(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := vwma(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := vwma(long_ma_src, long_ma_len)
// Smoothed Moving Average (SMMA)
if ma_type == 'SMMA'
short_ma := na(short_ma[1]) ? sma(short_ma_src, short_ma_len) : (short_ma[1] * (short_ma_len - 1) + short_ma_src) / short_ma_len
middle_ma := na(middle_ma[1]) ? sma(middle_ma_src, middle_ma_len) : (middle_ma[1] * (middle_ma_len - 1) + middle_ma_src) / middle_ma_len
long_ma := na(long_ma[1]) ? sma(long_ma_src, long_ma_len) : (long_ma[1] * (long_ma_len - 1) + long_ma_src) / long_ma_len
// Double Exponential Moving Average (DEMA)
if ma_type == 'DEMA'
e1_short = ema(short_ma_src, short_ma_len)
e1_middle = ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
e1_long = ema(long_ma_src, long_ma_len)
short_ma := 2 * e1_short - ema(e1_short, short_ma_len)
middle_ma := 2 * e1_middle - ema(e1_middle, middle_ma_len)
long_ma := 2 * e1_long - ema(e1_long, long_ma_len)
// Plot MAs
plot(short_ma, color = color.green, linewidth = 1)
plot(middle_ma, color = color.yellow, linewidth = 1)
plot(long_ma, color = color.red, linewidth = 1)
if close>long_ma and short_ma>middle_ma and time_cond
strategy.entry("Long", strategy.long)
if close<long_ma and short_ma<middle_ma and time_cond
strategy.entry("Short", strategy.short)