ChaoZhang
개요
태양광 슈퍼 트렌드 전략은 ATR 및 슈퍼 트렌드 지표에 기반한 트렌드 추적 전략이다. 트렌드 반전을 정확하게 예측할 수 있으며, 시간 순서 지표로 사용하기에 적합하다. 이 전략은 투자자의 인내와 결심을 강화하여 적절한 시간에 시장에 진입하고 퇴출하는 데 도움이 된다.
전략 원칙
이 전략은 SuperTrend 지표를 사용하여 현재 트렌드 방향을 판단한다. SuperTrend 지표의 방향이 바뀌면, 우리는 트렌드 반전이 일어날 수 있다고 생각한다. 또한, 전략은 K선 엔티티의 방향을 보조적으로 판단한다. 잠재적인 반전 신호가 나타나 K선 엔티티의 방향이 이전과 일치하면 무효 신호를 필터링한다.
특히, 전략은 다음과 같은 논리에 따라 거래 신호를 생성합니다:
- 슈퍼 트렌드 지표를 사용하여 주요 트렌드 방향을 판단하십시오.
- 수퍼트렌드 지표의 방향이 바뀌면 잠재적인 반전 신호가 발생합니다.
- K선 엔터티의 방향이 이전과 일치하는 경우, 이 역전 신호를 필터링합니다.
- K선 실체의 방향이 변하면 역전 신호를 확인하고 거래 신호를 생성한다.
우위 분석
- 수퍼트렌드 지표에 기반하여 트렌드 전환점을 정확하게 판단할 수 있습니다.
- K선 실체 방향 필터링과 결합하여 무효 신호, 신호 품질을 향상
- 투자자가 합리적인 출입 및 출퇴근 시간을 선택할 수 있도록 시간 순서 지표로 적합함
- 모든 시간 주기 및 다양한 품종에 널리 적용할 수 있으며, 적응력이 강하다
위험과 해결책
- 슈퍼 트렌드 지표는 과도한 신호를 생성할 수 있으며, 필터링을 도와야 합니다.
해결 방법: 이 전략은 K선 개체 방향에 대해 보조 판단을 하고, 유효한 신호를 필터링합니다. - 슈퍼 트렌드 변수 설정이 지나치게 최적화되거나 지나치게 최적화됩니다.
해결 방법: 기본 파라미터를 사용 하 여 오버 최적화를 피 합니다. - “이런 일이 일어나면, 우리는 더 이상 이 상황을 감당할 수 없을 것입니다.
해결 방법: ATR 주기 변수를 적절하게 조정하여 더 빠른 상황에 대응하십시오.
최적화 방향
- 다른 ATR 주기 변수 조합을 시도합니다.
- 볼륨 또는 변동률 지표를 추가하여 보조 필터링 신호
- 다른 지표 시스템과 결합하여 전략 성능을 향상시킵니다
- 단독 손실을 통제하기 위한 손해 방지 장치 개발
요약하다
태양광 슈퍼 트렌드 전략은 슈퍼 트렌드 지표에 기반하여 트렌드 반전을 판단하는 고효율 전략이다. K선 엔티티 방향과 결합하여 보조 판단을 수행하여 무효 신호를 효과적으로 필터링하여 신호 품질을 향상시킵니다. 이 전략은 작동이 간단하고 적응력이 강하며 여러 품종과 시간 주기에서 광범위하게 사용할 수 있다. 합리적인 매개 변수 최적화 및 스톱 패스 메커니즘을 추가하면 전략 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-11-12 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Sunny Supertrend Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)
atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)
[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
shor= close > open and close[1] > open[1] and close[2] > open[2]
lon = open > close and open[1] > close[1] and open[2] > close[2]
tt= ta.change(direction) < 0
ss= ta.change(direction) > 0
long= tt
longexit = lon or ss
short= ss
shortexit = shor or tt
longPosMem = false
longexitPosMem = false
shortPosMem = false
shortexitPosMem = false
longPosMem := long ? true : short ? false : longPosMem[1]
longexitPosMem := longexit ? true : shortexit ? false : longexitPosMem[1]
shortPosMem := short ? true : long ? false : shortPosMem[1]
shortexitPosMem := shortexit ? true : longexit ? false : shortexitPosMem[1]
longy = long and not(longPosMem[1])
longexity = longexit and not(longexitPosMem[1])
shorty = short and not(shortPosMem[1])
shortexity = shortexit and not(shortexitPosMem[1])
//Use this to customize the look of the arrows to suit your needs.
plotshape(longy, location=location.abovebar, color=color.green, style=shape.arrowup, text="Buy")
plotshape(longexity, location=location.top, color=color.green, style=shape.xcross, text="Buy exit")
plotshape(shorty, location=location.belowbar, color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Sell")
plotshape(shortexity, location=location.bottom, color=color.red, style=shape.xcross, text="Sell exit")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)
// STEP 1:
// Make input options that configure backtest date range
startDate = input.int(title="Start Date", defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input.int(title="Start Month",
defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input.int(title="Start Year",
defval=2021, minval=1800, maxval=2100)
endDate = input.int(title="End Date",
defval=1, minval=1, maxval=31)
endMonth = input.int(title="End Month",
defval=2, minval=1, maxval=12)
endYear = input.int(title="End Year",
defval=2021, minval=1800, maxval=2100)
// STEP 2:
// Look if the close time of the current bar
// falls inside the date range
inDateRange = true
// STEP 3:
// Submit entry orders, but only when bar is inside date range
if (inDateRange and longy)
strategy.entry("enter long",strategy.long,when= longy)
strategy.close("long",when=longexity)
if (inDateRange and shorty)
strategy.entry("enter short",strategy.short,when = shorty)
strategy.close("short", when=shortexity)