ChaoZhang
개요
이 전략의 주요 아이디어는 이동 평균선과 브린 밴드를 사용하여 가격 추세를 판단하고 거래 신호를 생성하는 것입니다. 구체적으로, 먼저 일정 주기 동안의 평균 실제 변동 범위 ATR을 계산하고, 그 다음 최고 가격과 최저 가격을 결합하여 제한 통로를 얻습니다. 가격이 그 통로를 뚫면, 클로즈 가격이 통로 가격과 같도록하십시오.
전략 원칙
이 전략은 먼저 ATR의 변동 범위를 계산한 다음 최고 가격과 최저 가격과 결합하여 제한된 통로를 얻습니다. 은 가격이 그 통로를 뚫었을 때만 통로 가격에 제한됩니다. 이후 제한된 은 가격에 대한 이동 평균을 찾습니다. 이 이동 평균은 트렌드 트레이더의 평균 (Trend Trade AVR) 이라고 불립니다. 이 이동 평균은 가격의 중장기 트렌드 방향을 반영합니다. 마지막으로, 트렌드 트레이더의 평균 선에 각 평행선을 그리고, 브린 상반도로 내려가는 경로로 니다.
이 전략의 핵심은 트렌드 트레이더의 평균이며, 이는 중기 및 장기적인 트렌드 방향을 나타냅니다. 브린 밴드의 역할은 일부 가짜 브레이크를 필터링하여 거래 신호를 더 신뢰할 수있게 만듭니다. 전체 전략은 트렌드 추적과 브레이크 판단을 결합하여 강력한 트렌드 시스템을 형성합니다.
전략적 이점
- ATR을 이용해서 최고 최저 가격과 결합하여 채널을 형성하여 시장의 변동성을 효과적으로 추적할 수 있습니다.
- 트렌드 트레이더 평균 명확한 판단 중장기 트렌드
- 브린은 가짜 돌파구로 신호를 개선했습니다.
- 시스템 전체는 강한 추세를 나타내고, 장기 보유는 좋은 수익을 얻을 수 있습니다.
전략적 위험
- 중·장기 보유 시, 갑작스러운 사건으로 인해 손실이 발생할 수 있습니다.
- 잘못된 매개 변수 설정은 거래 빈도를 높이고 거래 비용을 증가시키고 지점을 잃게 할 수 있습니다.
- 효과는 파라미터 설정과 매우 관련이 있으며, 최적의 파라미터를 찾기 위해 조정이 필요합니다.
대책:
- 적당히 짧은 지분 기간, 적당히 막는 손실
- 최적화 변수, 신호가 특정 버퍼를 갖도록
- 역사 데이터와 리드 디스크 최적화 매개 변수를 활용
전략 최적화 방향
- 다른 시장의 다른 주기 변수 설정을 더 자세히 연구
- 테스트가 다른 지표들을 필터링할 수 있는지
- 단편적 손실을 통제하기 위해 Stop Loss 전략과 함께 시도하십시오.
요약하다
이 전략은 전체적으로 강력한 트렌드 추적 시스템이다. 중장선에서 시장의 흐름을 판단하고, 브린 대역과 결합하여 거래 신호를 생성한다. 변수를 최적화하여 안정적인 초과 수익을 얻을 수 있다. 그러나 또한 장기간 보유할 때 중대한 사건으로 인한 손실을 피하기 위해 위험 관리에 주의를 기울여야 한다.
/*backtest
start: 2022-12-04 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
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// Copyright by HPotter v1.0 16/10/2018
// This is plots the indicator developed by Andrew Abraham
// in the Trading the Trend article of TASC September 1998
// It was modified, result values wass averages.
// And draw two bands above and below TT line.
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strategy(title="Trend Trader Bands Backtest", overlay = true)
Length = input(21, minval=1),
LengthMA = input(21, minval=1),
BandStep = input(20),
Multiplier = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
avgTR = wma(atr(1), Length)
highestC = highest(Length)
lowestC = lowest(Length)
hiLimit = highestC[1]-(avgTR[1] * Multiplier)
loLimit = lowestC[1]+(avgTR[1] * Multiplier)
ret = 0.0
ret := iff(close > hiLimit and close > loLimit, hiLimit,
iff(close < loLimit and close < hiLimit, loLimit, nz(ret[1], 0)))
nResMA = ema(ret, LengthMA)
pos = 0.0
pos := iff(close < nResMA - BandStep , -1,
iff(close > nResMA + BandStep, 1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
barcolor(pos == -1 ? red: pos == 1 ? green : blue )
plot(nResMA, color= blue , title="Trend Trader AVR")
plot(nResMA+BandStep, color= red , title="Trend Trader UpBand")
plot(nResMA-BandStep, color= green, title="Trend Trader DnBand")