이중 EMA 및 가격 변동 지수에 기초한 양적 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-18 11:26:49
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전반적인 설명

이 전략은 Moving Average Indicator and Price Volatility Combination Strategy라고 불립니다. 이중 지수적인 이동 평균 (DEMA) 과 가격 변동 지수를 결합하여 포괄적인 거래 신호를 생성합니다.

원칙

이 전략은 두 부분으로 구성됩니다.

DEMA 지표. 이 지표는 20일 및 2일 지수 이동 평균을 계산합니다. 가격이 위로부터 2일 라인을 뚫거나 아래로부터 20일 라인을 뚫을 때 거래 신호를 생성합니다.
(최고 가격 - 최저 가격) / 폐쇄 가격 변동 지수. 이 지수는 한 기간 내 가격 변동 범위를 반영합니다. 여기서 우리는 지난 20 바에 걸쳐 변동 지수의 16 일 간 간단한 이동 평균을 계산합니다. 현재 바의 변동성이이 평균 값보다 높거나 낮을 때 거래 신호를 생성합니다.

두 부분의 신호가 결합됩니다. DEMA와 변동 지수가 동시에 신호를 내면 최종 긴 또는 짧은 거래 주문이 생성됩니다.

이점 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

여러 지표를 결합하면 잘못된 신호를 줄이고 신호 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
20일 선은 중장기 동향을 효과적으로 파악할 수 있고, 2일 선은 단기 변동을 파악할 수 있어 조합을 다른 시장 환경에 적응시킬 수 있다.
변동성 지수는 시장 변동성과 거래 기회를 효과적으로 반영할 수 있습니다.
매개 변수를 조정함으로써 다양한 제품과 사이클 시장에 적응할 수 있습니다.

위험 분석

이 전략은 또한 몇 가지 위험을 안고 있습니다.

낮은 변동성 추세에서 변동성 지수는 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다. 다른 유동성 지표와 필터링하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
급속한 일방 시장에서는 이중 EMA가 뒤쳐질 수 있습니다. 적절한 매개 변수 단축 또는 다른 지표와 결합하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
여러 지표의 복잡성이 증가함에 따라 과도한 최적화 위험이 증가합니다. 포괄적인 백테스팅과 매개 변수 안정성 테스트가 필요합니다.

최적화 방향

이 전략은 다음 측면에서도 최적화 될 수 있습니다.

스톱 손실 메커니즘을 추가하면 주문 손실을 효과적으로 제어 할 수 있습니다.
다양한 제품과 사이클에 대한 매개 변수를 최적화하여 적응력을 향상시킵니다.
신호 품질을 향상시키기 위해 유동성 및 변동성 지표를 높입니다.
기계 학습 알고리즘을 추가하여 동적 매개 변수와 무게 조정

결론

이중 EMA와 변동성 지수를 결합함으로써, 이 전략은 트렌딩 및 변동성 시장 모두에서 좋은 거래 성과를 달성 할 수 있습니다. 또한 추가 최적화와 개선이 필요한 특정 위험이 있습니다. 그러나 전반적으로 전략 아이디어는 명확하고 실용적 가치가 있습니다.

/*backtest
start: 2023-11-17 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 12/04/2022
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov 
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// Second strategy
//  This histogram displays (high-low)/close
//  Can be applied to any time frame.
//
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
EMA20(Length) =>
    pos = 0.0
    xPrice = close
    xXA = ta.ema(xPrice, Length)
    nHH = math.max(high, high[1])
    nLL = math.min(low, low[1])
    nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH
    iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0)
    pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1
    pos


HLCH(input_barsback,input_percentorprice,input_smalength) =>
    pos = 0.0
    xPrice = (high-low)/close
    xPriceHL = (high-low)
    xPrice1 = input_percentorprice ? xPrice * 100: xPriceHL
    xPrice1SMA = ta.sma(math.abs(xPrice1), input_smalength)
    pos := xPrice1SMA[input_barsback] > math.abs(xPrice1) ? 1 :
    	     xPrice1SMA[input_barsback] < math.abs(xPrice1) ? -1 : nz(pos[1], 0)
    pos

strategy(title='Combo 2/20 EMA & (H-L)/C Histogram', shorttitle='Combo', overlay=true)
var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●'
Length = input.int(14, minval=1, group=I1)
var I2 = '●═════ (H-L)/C Histogram  ═════●'
input_barsback = input(20, title="Look Back", group=I2)
input_percentorprice = input(false, title="% change", group=I2)
input_smalength = input(16, title="SMA Length", group=I2)
var misc = '●═════ MISC ═════●'
reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc)
var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●'
d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader)
m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader)
y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader)
StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false
posEMA20 = EMA20(Length)
prePosHLCH = HLCH(input_barsback,input_percentorprice,input_smalength)
iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosHLCH == -1 and StartTrade ? -1 : 0
pos = posEMA20 == 1 and prePosHLCH == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1
iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos
possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2
if possig == 1
    strategy.entry('Long', strategy.long)
if possig == -1
    strategy.entry('Short', strategy.short)
if possig == 0
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404 : possig == 1 ? #079605 : #0536b3)

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