ChaoZhang
개요
이 전략은 이동 평균, 상대 강도 지수 ((RSI), 변동 주역 및 MACD의 여러 지표를 결합하여 시장 추세를 추적할 수 있는 동적 역전 전략을 구현한다. 이 전략은 구매 및 판매 신호를 자동으로 식별할 수 있다.
전략 원칙
이 전략은 두 개의 이동 평균을 사용하며, 50 회기 평균은 단기 경향을 나타내고, 200 회기 평균은 장기 경향을 나타냅니다. 50 회기선이 200 회기선보다 높으면 현재 단선 상승의 다단계 시장에 있음을 나타냅니다. 반대로, 50 회기선은 200 회기선보다 낮으면 현재 공백 시장에 있음을 나타냅니다.
상대적 강도 지수 (RSI) 지표는 시장이 과매매 상태인지 여부를 판단하는 데 사용됩니다. RSI가 30보다 낮으면 과매매 상태임을 나타냅니다. 70보다 높으면 과매매 상태임을 나타냅니다. 이 전략은 30과 70을 과매매 과매매의 약점으로 사용합니다.
볼링거 밴드는 가격이 오락의 반도에 가까운 곳에 있는지 판단하기 위해 사용되며, 가격의 변동이 너무 크는지 판단합니다. 가격이 오락에 가까워지면 단기 조정이 발생할 수 있으며, 오락에 가까워지면 반전이 발생할 수 있습니다.
MACD 지표는 시장 경향의 변화를 판단하는 데 사용됩니다. MACD의 빠른 선이 느린 선을 통과하면 시장 추세가 하향으로 전환되었다는 것을 나타냅니다. 반대로 시장 추세는 하향으로 전환되었다는 것을 나타냅니다.
여러 지표들을 종합하여, 이 전략의 구매 신호는: 50일 평균선에서 200일 평균선을 뚫고, RSI가 30보다 낮아 오버셀, 가격이 하향 궤도에 가깝고, MACD 금포이다. 이러한 조건이 충족되면, 시장이 공허에서 다목으로 전환할 수 있음을 나타냅니다.
팔기 신호는 구매 신호에 근거한 판단의 반대입니다. 즉, 공백 상태, 과매매 상태, 가격이 궤도에 가깝고, MACD 사다리 등이 있습니다. 이 시점에 공백을 두어 이익을 얻으려는 거래가 종료되었습니다.
우위 분석
이 전략은 트렌드 판단과 반전 신호를 결합하여 트렌드를 추적할 수 있고 반전 기회를 잡을 수 있습니다. 여러 지표를 조합하여 신호의 신뢰성을 높이고 단일 지표로 인한 잘못된 신호를 피할 수 있습니다. 동력 지표의 판단을 통해 시장 반전 시점을 적시에 잡을 수 있습니다.
이동 평균과 같은 트렌드 추적 전략만 사용하는 것에 비해, 이 전략은 과매매 판단을 더하여, 역사적 고위 근처에서 상승을 피하거나 역사적 낮은 곳 근처에서 하락을 피함으로써 위험을 통제한다.
위험 분석
이 전략의 주요 위험은 여러 지표에서 발신된 신호가 시간 차이가 있을 수 있다는 점이며, 따라서 평점의 타이밍을 잡는 것은 부적절할 수 있으며, 이로 인해 손실이 커질 수 있다. 또한, 역전 신호는 가능한 역전 시기를 판단할 수 있으며, 역전 반드시 성립되거나 역전력이 충분하다는 것을 보장할 수 없다.
위험을 줄이기 위해 각 파라미터를 적절히 조정하여 여러 지표가 가능한 한 동시에 신호를 발산할 수 있도록 할 수 있다. 또한 최대 손실을 제어하기 위해 스톱로스를 설정할 수 있다. 반전 후에도 반전의 신뢰성을 보장하기 위해 모형을 제때 평가할 필요가 있다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
이동 평균, RSI, MACD의 파라미터를 조정하여 더 동시적으로 신호를 보낼 수 있습니다.
스톱 로직을 추가하여, 손실이 제한값을 초과한 후에 적극적으로 손실을 중지한다.
부린띠의 효과를 보조적인 지표로 평가하고, KD, WR 등 다른 반전 지표의 효과를 테스트할 수 있다.
기계 학습 알고리즘을 추가하고, 역사적인 데이터 훈련을 사용하여 매매 시점을 판단하는 모델을 사용합니다.
인터넷 감정 지표와 같은 비량적 요소와 결합하여 더 많은 참고 자료를 제공합니다.
요약하다
이 전략은 여러 가지 기술적 분석 도구를 사용하여 시장의 추세와 반전점을 판단합니다. 그것은 추세 추적과 반전 거래의 장점을 결합합니다. 긴 선의 추세를 추적 할 수 있으며 짧은 선의 기회를 잡을 수 있습니다. 이 전략의 매개 변수는 합리적이고 위험 제어 가능하며 더 나은 수익을 얻을 수 있습니다.
//@version=5
strategy("Forex and Crypto Trading Strategy", overlay=true)
// Parameters
short_ema_length = 50
long_ema_length = 200
rsi_length = 14
rsi_overbought = 70
rsi_oversold = 30
bb_length = 20
macd_fast_length = 12
macd_slow_length = 26
macd_signal_smoothing = 9
// Moving Averages
short_ema = ta.ema(close, short_ema_length)
long_ema = ta.ema(close, long_ema_length)
plot(short_ema, color=color.blue, title="Short EMA")
plot(long_ema, color=color.red, title="Long EMA")
// RSI
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
// Bollinger Bands
[bb_upper, bb_middle, bb_lower] = ta.bb(close, bb_length, 2)
// MACD
[macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, macd_fast_length, macd_slow_length, macd_signal_smoothing)
// Buy and Sell Conditions
buy_condition = short_ema > long_ema and rsi < rsi_oversold and close < bb_lower and macd_line > signal_line
sell_condition = short_ema < long_ema and rsi > rsi_overbought and close > bb_upper and macd_line < signal_line
// Plotting Buy and Sell Signals
plotshape(series=buy_condition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sell_condition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
// Strategy Execution
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_condition)
strategy.close("Buy", when=sell_condition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sell_condition)
strategy.close("Sell", when=buy_condition)