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트렌드 및 이동 평균 크로스오버 기반의 다기능 알고리즘 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-08 12:14:50
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전반적인 설명

이 전략은 여러 가지 기술 지표와 거래 개념을 통합하여 자동으로 구매 및 판매 신호를 생성합니다. 주요 기능은 트렌드 지표에 기반한 스톱을 최적화하고 이동 평균 크로스오버에서 거래를 유발합니다.

전략 논리

기술 지표

  • 사용자 지정 UTSTC 지표: 시장 변동성에 따라 중지 손실 범위를 조정하기 위해 평균 진정한 범위에 기반한 적응형 트레일링 스톱.

  • STC 지표: 시장 트렌드 방향과 잠재적인 반전 지점을 결정하기 위해 빠른 평균과 느린 간단한 이동 평균의 차이.

  • 단순 이동 평균 (SMA) 및 기하급수 이동 평균 (EMA): 다른 기간의 이동 평균을 그래프화하여 추가적인 트렌드 정보를 제공합니다.

거래 신호

  • 구매 신호: 닫기 가격이 UTSTC 라인을 넘어서고 STC가 상승 상태에 있을 때 생성됩니다.

  • 판매 신호: 닫기 가격이 UTSTC 라인 아래로 넘어가 STC가 하향 상태에 있을 때 생성됩니다.

장점

  • 시장 트렌드를 결정하기 위해 여러 지표를 통합하여 신호 정확성을 향상시킵니다.

  • UTSTC는 실제 변동성에 따라 자동으로 스톱을 조정하여 거래당 손실을 효과적으로 제어합니다.

  • 이동평균 크로스에서 간단하고 효과적인 거래 신호.

  • 다른 매개 변수 조합은 더 많은 시장 환경을 수용합니다.

위험성

  • STC와 같은 트렌드 지표는 단기적 반전을 뒤쳐 놓을 수 있습니다.

  • 이동평균은 잘못된 신호를 생성할 수 있습니다.

  • 필요한 매개 변수들에 대한 신중한 평가, 부적절한 조합은 수익을 감소시키거나 손실을 증가시킬 수 있습니다.

  • 너무 넓은 스톱 손실 범위는 손실을 증가시킬 수 있습니다. 너무 긴 범위는 일찍 멈출 수 있습니다.

더 나은 기회

  • 다양한 STC 길이를 테스트하여 최소 전략 영향을 미치는 설정을 찾으십시오.

  • 잘못된 신호를 줄이기 위해 추가 필터를 포함하십시오. 예를 들어 KDJ, MACD.

  • 가장 좋은 매개 변수 혼합을 찾기 위해 백테스트 결과를 기반으로 정지를 최적화합니다.

  • 최적을 결정하기 위해 다른 유지 기간을 평가합니다.

결론

이 전략은 트렌드, 자동 스톱 및 신호 모듈을 비교적 완전한 알고리즘 거래 프레임워크로 결합합니다. 매개 변수 조정 및 기능 확장으로 안정적인 수익을 얻을 수 있지만 전략은 손실을 완전히 피할 수 없습니다. 적절한 검증과 위험 통제는 여전히 필수적입니다.

/*backtest
start: 2022-12-01 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("OB+LQ+UTSTC+SMA+EMA-NORA-MIP21-Jashore-Bangladesh-OneMinuteTF", shorttitle="OB+LS+UTSTC-MIP21-Jashore-Bangladesh-OneMinuteTF", overlay=true)

// Order Block + Liquidity Swings [NORA] Settings
pivot_length = input(14, title="Pivot Lookback")
bull_ext_last = input(3, title="Bullish OB Extension")
bear_ext_last = input(3, title="Bearish OB Extension")
swing_length = input(5, title="Swing Length")
area = input("Wick Extremity", title="Swing Area", options=["Wick Extremity", "Full Range"])
min_profit = input(0.5, title="Minimum Profit Target")
max_loss = input(0.5, title="Maximum Loss Stop")

// Variables
var float bull_ob_price = na
var float bear_ob_price = na
var float swing_high = na
var float swing_low = na

// Calculate Order Block Prices
var float low_lowest = na
var float high_highest = na
if bar_index >= pivot_length
    low_lowest := lowest(low, pivot_length)
    high_highest := highest(high, pivot_length)
    bull_ob_price := low_lowest
    bear_ob_price := high_highest

// Calculate Swing High/Low Prices
var float low_lowest_swing = na
var float high_highest_swing = na

if area == "Wick Extremity"
    low_lowest_swing := lowest(low, swing_length)
    high_highest_swing := highest(high, swing_length)
else
    low_lowest_swing := lowest(high - low, swing_length)
    high_highest_swing := highest(high - low, swing_length)

swing_low := low_lowest_swing
swing_high := high_highest_swing

// Trading Logic for Order Block + Liquidity Swings
buy_liquidity = crossover(close, bull_ob_price) and close > swing_low
sell_liquidity = crossunder(close, bear_ob_price) and close < swing_high

// Plot Buy/Sell Signals for Order Block + Liquidity Swings
plotshape(series=buy_liquidity, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.rgb(39, 166, 175), size=size.small, title="Bullish LQ")
plotshape(series=sell_liquidity, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.rgb(248, 95, 215), size=size.small, title="Bearish LQ")

// UTSTC-SMA-EMA-NORA-New Settings
keyvalue = input(3, title="UT Bot Key Value", step=0.5)
atrperiod = input(10, title="UT Bot ATR Period")
src = close

xATR = atr(atrperiod)
nLoss = keyvalue * xATR
xATRTrailingStop = 0.0
xATRTrailingStop := iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss),
   iff(src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss), 
   iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), src - nLoss, src + nLoss)))
pos = 0   
pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
   iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0))) 
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue
plot(xATRTrailingStop, color=xcolor, title="UT Bot Trailing Stop")

// STC Settings
stc_length = input(12, title="STC Length")
fastLength = input(26, title="STC Fast Length")
slowLength = input(50, title="STC Slow Length")
fastMA = ema(close, fastLength)
slowMA = ema(close, slowLength)
STC = fastMA - slowMA
STCColor = STC > STC[1] ? color.green : color.red
plot(STC, color=STCColor, title="STC")

// Add SMAs
sma21 = sma(close, 21)
sma44 = sma(close, 44)
plot(sma21, color=color.blue, title="SMA 21")
plot(sma44, color=color.orange, title="SMA 44")

// Add EMA
ema5 = ema(close, 5)
plot(ema5, color=color.yellow, title="EMA 5")

// Combined Strategy
buySignal = crossover(src, xATRTrailingStop) and STC < 25 and STCColor == color.green
sellSignal = crossunder(src, xATRTrailingStop) and STC > 75 and STCColor == color.red

// Plot Buy and Sell signals as triangles
plotshape(series=buySignal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sellSignal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buySignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellSignal)
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