ChaoZhang
개요
이 전략은 다중 시간 축의 평선 시스템을 채택하고, RSI 지표와 같은 여러 가지 기술 지표와 결합하여 다중 공간 자동 전환을 구현합니다. 전략은 ?? Multi-Timeframe Moving Average System Trading Strategy ?? 라고 불립니다. 주요 아이디어는 서로 다른 시간 기간 동안의 가격의 추세를 판단하여 더 신뢰할 수있는 거래 신호를 생성하는 것입니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 지표는 평선 시스템이다. 전략은 JMA, TEMA, DEMA 등 여러 평선 지표를 사용하여 15분, 30분, 60분 등 다양한 주기 동안의 가격 트렌드를 계산한다. 예를 들어, 15주기 동안 JMA를 사용하여 계산된 평선 움직임이 그 주기 내의 가격 트렌드를 판단한다. 전략은 다른 주기 동안의 가격 움직임을 비교하여 긴 선과 짧은 선 사이에 오차가 있는지 판단한다.
구체적으로, 전략의 trend, trend2 및 trend3 변수는 각각 15분, 30분 및 60분 가격 경향을 나타냅니다. 15분 가격이 반전되고 30분 및 60분이 아직 반전되지 않은 경우, 짧은 선과 긴 선 사이에 오차가 있다고 판단하면 거래 신호가 생성됩니다. 모든 주기적 추세가 일치하면 거래 신호가 생성되지 않습니다.
이 전략의 핵심은 여러 주기간의 관계를 비교함으로써 가짜 신호를 필터링하여 더 신뢰할 수 있는 거래 신호를 생성하는 것입니다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 다중 시간축 분석을 사용하여 신호의 신뢰성을 높이고, 가짜 신호를 필터링합니다.
- 단일 지표로 인한 문제를 피하기 위해 여러 지표와 결합하여 종합적으로 판단하십시오.
- 자동으로 다중 공중 헤드 전환을 구현하여, 인적 개입이 필요하지 않고, 조작의 난이도를 줄일 수 있다.
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- 다중 시간 축 분석은 거래 시점의 불확실성을 증가시킬 것이며, 최적의 출장 시점을 놓칠 수 있습니다.
- 동시에 여러 지표와 결합하여, 지표 파라미터를 잘못 설정하면 거래 신호의 질이 떨어질 수 있습니다.
- 자동 스위치 다중 공허 헤드가 너무 최적화 될 위험이 있으며, 실리드 디스크 효과는 재검토보다 약할 수 있다.
위와 같은 위험에 대해, 우리는 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다.
- 시간축 파라미터를 조정하여 짧은 라인 신호가 vez로 들어오는 것을 알 수 있도록 한다.
- 대량의 데이터를 통해 지속적으로 지표 변수를 최적화합니다.
- 실제 시장에 적절한 개입을 통해 자동화된 시스템에서 맹목적으로 거래하는 것을 피하십시오.
최적화 방향
이 전략에는 더 많은 최적화할 여지가 있습니다:
- 기계 학습 알고리즘을 도입하여 모델 훈련을 통해 다중 지표 변수를 자동으로 최적화 할 수 있습니다.
- 시장의 변동에 따라 슬라이드 크기를 조정할 수 있는 적응 슬라이드 설정을 추가하여 고정 디스크 효과를 향상시킬 수 있습니다.
- 수량확인 메커니즘을 도입하여 추세가 급격하게 변하는 손실을 방지할 수 있다.
요약하다
이 전략은 비교 시간축 가격 움직임을 통해 긴 짧은 라인 관계를 판단하고, 여러 지표 통합 분석과 결합하여 거래 신호를 생성하고, 자동 다중 공허 헤드 스위치를 구현하고, 재 측정 효과가 좋습니다. 우리는 또한 이 전략에 대한 개선의 여지가 있다는 것을 발견했습니다. 머신 학습, 적응 슬라이드, 가격 확인 등의 방법을 도입하여 향후 최적화하여 전략의 실장 효과를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-11-11 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Drexel Strategy", overlay=true )
Length1=7
Length2=9
Multiplier=input(1.5,"Multiplier")
jma(src,length) =>
beta = 0.45*(length-1)/(0.45*(length-1)+2)
alpha = beta
tmp0 = (1-alpha)*src + alpha*nz(tmp0[1])
tmp1 = (src - tmp0[0])*(1-beta) + beta*nz(tmp1[1])
tmp2 = tmp0[0] + tmp1[0]
tmp3 = (tmp2[0] - nz(tmp4[1]))*((1-alpha)*(1-alpha)) + (alpha*alpha)*nz(tmp3[1])
tmp4 = nz(tmp4[1]) + tmp3[0]
JMA = tmp4
JMA
rsx(src,length) =>
f90_ = (nz(f90_[1]) == 0.0) ? 1.0 : (nz(f88[1]) <= nz(f90_[1])) ? nz(f88[1])+1 : nz(f90_[1])+1
f88 = (nz(f90_[1]) == 0.0) and (length-1 >= 5) ? length-1.0 : 5.0
f8 = 100.0*(src)
f18 = 3.0 / (length + 2.0)
f20 = 1.0 - f18
f10 = nz(f8[1])
v8 = f8 - f10
f28 = f20 * nz(f28[1]) + f18 * v8
f30 = f18 * f28 + f20 * nz(f30[1])
vC = f28 * 1.5 - f30 * 0.5
f38 = f20 * nz(f38[1]) + f18 * vC
f40 = f18 * f38 + f20 * nz(f40[1])
v10 = f38 * 1.5 - f40 * 0.5
f48 = f20 * nz(f48[1]) + f18 * v10
f50 = f18 * f48 + f20 * nz(f50[1])
v14 = f48 * 1.5 - f50 * 0.5
f58 = f20 * nz(f58[1]) + f18 * abs(v8)
f60 = f18 * f58 + f20 * nz(f60[1])
v18 = f58 * 1.5 - f60 * 0.5
f68 = f20 * nz(f68[1]) + f18 * v18
f70 = f18 * f68 + f20 * nz(f70[1])
v1C = f68 * 1.5 - f70 * 0.5
f78 = f20 * nz(f78[1]) + f18 * v1C
f80 = f18 * f78 + f20 * nz(f80[1])
v20 = f78 * 1.5 - f80 * 0.5
f0 = ((f88 >= f90_) and (f8 != f10)) ? 1.0 : 0.0
f90 = ((f88 == f90_) and (f0 == 0.0)) ? 0.0 : f90_
v4_ = ((f88 < f90) and (v20 > 0.0000000001)) ? (v14 / v20 + 1.0) * 50.0 : 50.0
rsx = ((v4_ > 100.0) ? 100.0 : (v4_ < 0.0) ? 0.0 : v4_)-50
rsx
xPrice=open
emaA = ema(xPrice, Length2)
Xprice = rsx(open,14)
XPrice = high, xprice = low
xe1 = jma(xPrice, Length1)
xe11 = jma(Xprice[1],Length1)
xe111 = jma(XPrice[1],Length1)
xe1111=jma(xprice[1],Length1)
xe2 = jma(xe1, Length1)
xe21 = jma(xe111, Length1)
xe3 = jma(xe2, Length1)
xe31 = jma(xe1111,Length2)
xe3a = jma(xe2,Length1)
xe4 = jma(xe3, Length1)
xe5 = jma(xe4, Length1)
xe6 = jma(xe5, Length1)
b = 0.7
c1 = -b*b*b
c2 = 3*b*b+3*b*b*b
c3 = -6*b*b-3*b-3*b*b*b
c3a = nz(c3a[1])
c4 = 1+3*b+b*b*b+3*b*b
TEMA = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3
DEMA = 2 * emaA - ema(emaA, Length2)
Length(mod)=>(mod*c3a)+Length2
Trend1=TEMA/DEMA
a=rsx(open,Length(2))
b1=rsx(open,Length(3))
c=rsx(open,Length(5))
d=rsx(open,Length(8))
e=rsx(open,Length(13))
f=rsx(open,Length(21))
g=rsx(open,Length(34))
h=rsx(open,Length(55))
i=rsx(open,Length(89))
j=rsx(open,Length(144))
trend1 = (((a-b1)+(c-d)+(e-f)+(g-h)+(i-j))/10)
trend = trend1>0?avg(a,b,c4,c2):trend1==0?XPrice:avg(rsx(open,24),jma(open,24),rsx(jma(open,24),24))
trend2 = trend1>0?avg(d,e,c2,c1):trend1==0?XPrice:avg(rsx(open,48),jma(open,48),rsx(jma(open,48),48))
trend3 = trend1>0?avg(d,e,c2,c1):trend1==0?xprice:avg(rsx(open,96),jma(open,96),rsx(jma(open,96),96))
bc=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend)
bc1=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend2)
bc2=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend3)
bd=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend)
bd1=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend2)
bd2=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend3)
be=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend)
be1=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend2)
be2=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend3)
bf=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend)
bf1=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend2)
bf2=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend3)
bg=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend)
bg1=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend2)
bg2=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend3)
bh=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend)
bh1=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend2)
bh2=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend3)
Trend=((bc-bc1)+(bd-bd1)+(be-be1)+(bf-bf1)+(bg-bg1)+(bh))
Trend11=((bc-bc1)+(bd-bd1)+(be-be1)+(bf-bf1)+(bg-bg1)+(bh1))
Trend33 = max(min(min(min(bc2,bd2),min(be2,bf2)),bg2),bh2)
AverageTrend=sma(Trend1,1000)
StdDev=Multiplier*stdev(Trend1,1000)
TopBand=AverageTrend+StdDev
BotBand=AverageTrend-StdDev
ap=open
n1=10
n2=21
esa1 = jma(ap, n1)
d1 = jma(abs(ap - esa1), n1)
x1 = trend3==Trend33
y1 = trend2==Trend11
ci = (ap - esa1) / (0.015 * d1)
tci = jma(ci, n2)
wt1=tci
wt2=sma(wt1,4)
fast=jma(open,5)
slow=jma(open,13)
macd=fast-slow
signal=sma(macd,4)
WaveTrend1=wt1-wt2
JMACD1=macd-signal
rsi = (((rsi(open,6))-50)*3)
g1=rsi>Trend1 and WaveTrend1>Trend1 and JMACD1>Trend1
h1=g1?tci*c3a:nz(h[1])
strategy.entry("Long",true,when=x1)
strategy.close("Long",y1)
strategy.entry("Short",false,when=y1)
strategy.close("Short",x1)