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HA 모멘텀 브레이크에 기초한 전략에 따른 평균 반전 트렌드

저자:차오장, 날짜: 2023-12-11 16:56:47
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전반적인 설명

이것은 이동 평균에 기초하여 전체 트렌드를 판단하고 HA 모멘텀 지표를 사용하여 브레이크아웃 포인트를 결정함으로써 트렌드를 추적하는 양적 거래 전략입니다. 전략은 간단하고 이해하기 쉽습니다. 주요 트렌드의 방향을 결정하기 위해 이동 평균을 사용하여 특정 입구 지점을 식별하기 위해 HA 모멘텀 지표에 의존합니다.

전략 논리

이 전략의 핵심 논리는 유동 평균과 HA 운동 지표를 사용하여 트렌드를 추적하는 것입니다. 구체적으로:

  1. 전체 트렌드를 판단: 20일 및 200일 간 간단한 이동 평균을 계산하고, 20일 이동 평균이 200일 라인 위에 (아래) 있을 때 상승 (하락) 트렌드를 결정합니다.

  2. 입시 타이밍 결정: HA 모멘텀 지표는 촛불 몸의 오프닝의 크기를 비교하여 계산됩니다. HA_Candle_strength 매개 변수보다 큰 값은 포지션이 입력 될 수있는 더 강한 모멘텀을 의미합니다. 또한, 폐쇄 가격은 브레이크오웃 방향을 결정하기 위해 20 일 이동 평균 이상 / 이하로 확인됩니다.

  3. 스톱 로스/테크 프로피트 출구 설정: 전략 출구는 이익/손실 금액에 따라 정의됩니다.

이 과정을 통해 전략은 기존의 경향의 중간 부분을 포착하고 따라갈 수 있습니다.

이점 분석

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

  1. 단순하고 명확한 논리, 이해하기 쉽고 최적화 할 수 있습니다.

  2. 이동 평균은 소음을 필터하고 주요 트렌드를 포착합니다.

  3. HA 모멘텀은 파업 강도를 측정함으로써 거짓 파업을 피합니다.

  4. 엔트리 타이밍 정확도는 트렌드 방향과 모멘텀의 조합을 통해 향상됩니다.

  5. 정의된 스톱 로스/프로프트 취출은 단일 거래 위험을 제어합니다.

위험 분석

이 전략에 직면한 주요 위험:

  1. 빈번한 크로스오버 신호는 다양한 시장에서 나쁜 거래로 이어질 수 있습니다.

  2. 부적절한 매개 변수 설정은 놓친 거래 또는 잘못된 신호로 이어질 수 있습니다.

  3. 모든 시장 체제 유형에 적응하지 못하면 부진한 측면 시장에서 더 큰 손실을 입을 수 있습니다.

  4. 트렌드 반전 지점을 적시에 파악하지 못하면 손실이 커질 수 있습니다.

대응 솔루션:

  1. 유효하지 않은 신호를 제거하기 위한 추가 필터

  2. 이상적인 매개 변수 조합을 찾기 위한 매개 변수 최적화 테스트

  3. 불안정한 시장에서 실수를 피하기 위해 변동성 측정치를 포함합니다.

  4. 수익을 확보하기 위해 적응식 스톱 로스 오더를 사용하세요.

더 나은 기회

이 전략의 추가 개선:

  1. 안정성을 높이기 위해 고정 값 대신 적응 가능한 이동 평균 기간을 사용하십시오.

  2. 시장의 확신이 약할 때 신호를 피하기 위해 볼륨 필터를 추가합니다.

  3. 기계 학습을 통해 파라미터를 자동 최적화해서 안정성을 높여주죠

  4. 이윤을 얻기 위해 정적 스톱 로스 대신 동적 트레일링 스톱 로스

  5. 품질과 시장 조건을 판단하는 더 많은 지표를 포함합니다.

결론

요약하자면, 이것은 이동평균으로 유행하는 트렌드의 방향을 결정하고 타이밍 엔트리 신호를 위해 HA 모멘텀을 사용하는 트렌드 다음 전략입니다. 논리는 간단하고 명확하며 트렌드 진행 중에 정확한 신호 생성을 제공합니다. 추가 최적화 및 추가 필터를 통해 해결해야 할 몇 가지 제한 사항이 있지만 전반적으로이 전략은 유망 양 트레이더가 배울 수있는 좋은 입문 사례로 사용됩니다.

/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("HA Trend Following", overlay=false, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 2)


//parameters input
Trend_DIR_MA   = input(defval = 200, title = "MA for trend direction")
HA_Candle_strength   = input(defval = 2, title = "HA candle strength")

Rng = abs(open - close)

// HA_Momentum - size of break out body
HA_Momentum = sma(Rng, 1) / sma(Rng, 5)
plot(HA_Momentum, color=green, linewidth=1, style=line)
plot(HA_Candle_strength, color= blue)

// open position
longCondition = close > sma(close, 20) and (sma(close, 20) > sma(close, Trend_DIR_MA) )and HA_Momentum > HA_Candle_strength and close - open > 0
if (longCondition)
    strategy.entry(id = "Lng", long = true)

ShortCondition = close < sma(close, 20) and (sma(close, 20) < sma(close, Trend_DIR_MA) ) and HA_Momentum > HA_Candle_strength and close - open < 0
if (ShortCondition)
    strategy.entry(id = "Shrt", long = false)


// close position
strategy.exit("ExL", from_entry = "Lng", loss = 500 , profit = 1500)
strategy.exit("ExS", from_entry = "Shrt", loss = 500 , profit = 1500)
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