ChaoZhang
개요
이 전략은 5개의 다른 유형의 이동 평균을 결합하여 5개의 이동 평균의 방향이 일치할 때 거래 신호를 생성한다. 이 전략은 여러 가지 이동 평균의 집합을 활용하여 시장 소음을 효과적으로 필터링하여 트렌드 방향을 식별할 수 있다.
전략 원칙
이 전략은 SMA, EMA, RMA, WMA 및 VWMA의 다섯 가지 이동 평균을 사용한다. 각각 8일간의 빠른 라인 길이를 계산하고 144일간의 느린 라인 길이를 계산한다. 모든 빠른 라인이 상승하고 느린 라인이 상승하면 다중 신호가 발생하며 모든 빠른 라인이 하락하고 느린 라인이 하락하면 공백 신호가 발생한다.
우위 분석
- 여러 가지 이동 평균을 통합하여 신호를 식별하는 것이 더 신뢰할 수 있으며, 가짜 신호를 피합니다.
- 다양한 이동 평균의 장점을 활용하는 것, 예를 들어 SMA 평평한 가격, VWMA 고려 거래량, WMA 부여 중량 등
- 패러미터가 조정되어 빠른 선과 느린 선의 길이를 최적화 할 수 있습니다.
위험 분석
- 다중 이동 평균을 집계하고, 그 중 하나 또는 둘 중 하나가 잘못된 신호를 생성하면 전략에 영향을 미칩니다.
- 트렌드가 시작될 때 적절한 신호를 보낼 수 없습니다.
- 최적의 변수를 얻으려면 변수를 최적화해야 합니다.
최적화 방향
- 다양한 이동 평균의 조합과 변수를 테스트할 수 있습니다.
- MACD, RSI 등과 결합하여 확인 할 수 있습니다.
- 이동 평균 변수는 시장 환경의 변화에 따라 조정할 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 여러 가지 주요 이동 평균을 집약하여 모든 이동 평균이 합의되었을 때 거래 신호를 생성합니다. 이 전략은 각 이동 평균의 장점을 효과적으로 활용할 수 있으며, 동시에 일부 잡음을 필터링하여 시장 추세 방향을 식별합니다. 매개 변수 최적화 및 지표 조합 확인은 전략의 안정성을 추가적으로 향상시킬 수 있습니다.
전략 소스 코드
//@version=2
strategy(title="MACD Multi-MA Strategy", overlay=false )
src = close
len1 = input(8, "FAST LOOKBACK")
len2 = input(144, "SLOW LOOKBACK")
/////////////////////////////////////////////
length = len2-len1
ma = vwma(src, length)
plot(ma, title="VWMA", color=lime)
length1 = len2-len1
ma1 = rma(src, length1)
plot(ma1, title="RMA", color=purple)
length2 = len2-len1
ma2 = sma(src, length2)
plot(ma2, title="SMA", color=red)
length3 = len2-len1
ma3 = wma(src, length3)
plot(ma3, title="WMA", color=orange)
length4 = len2-len1
ma4 = ema(src, length4)
plot(ma4, title="EMA", color=yellow)
long = ma > ma[1] and ma1 > ma1[1] and ma2 > ma2[1] and ma3 > ma3[1] and ma4 > ma4[1]
short = ma < ma[1] and ma1 < ma1[1] and ma2 < ma2[1] and ma3 < ma3[1] and ma4 < ma4[1]
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)