ChaoZhang
개요
트리플 오버트렌드 전략은 여러 시기를 기준으로 한 오버트렌드 지표와 이동 평균을 기반으로 한 트렌드 추적 전략이다. 그것은 트렌드 방향을 효과적으로 식별하고, 트렌드가 형성될 때 적시에 입성하고, 트렌드가 역전될 때 적시에 퇴출하여 이익을 얻을 수 있다. 단일 오버트렌드 전략에 비해 트리플 오버트렌드 전략은 시장의 흐름을 더 정확하게 묘사하고, 가짜 돌파구로 인한 손실을 피할 수 있다.
전략 원칙
이 전략은 동시에 세 가지 다른 변수 설정의 초고향 지표를 사용합니다: 초고향 1, 초고향 2, 초고향 3. 그들의 주기 길이는 각각 입력 변수 supertrend1_period, supertrend2_period 및 supertrend3_period로 길거나 짧습니다. 세 가지 초고향 지표는 이동 평균 EMA와 함께 작동합니다. 구체적인 논리는 다음과 같습니다:
다중 입점 신호: 3개의 초고추선과 이동 평균보다 높은 마감 가격에 더 많이 입점한다.
공허 입구 신호: 3개의 초고추선과 이동 평균보다 낮은 마감 가격에 공백을 다.
이렇게 하면, 다른 주기에서의 초트렌드 지표는 서로 검증하는 역할을 할 수 있으며, 시장의 흐름을 왜곡하는 것을 피할 수 있다. 이동 평균 EMA를 추가한 후, 일부 가짜 돌파구를 필터링 할 수 있다.
전략적 이점
트리플 초트렌드 시스템을 사용하면 트렌드를 더 정확하게 판단할 수 있으며, 가짜 돌파의 오해를 피할 수 있다.
다른 변수 설정의 초상향 지표는 상호 검증하여 전략을 더 신뢰할 수 있습니다.
이동 평균 필터를 추가하여 소주기 소음을 추가적으로 방지할 수 있습니다.
전략적 참여는 합리적이고, 트렌드를 추적하여 수익을 창출할 수 있고, 위험을 통제하기 위해 제때 탈퇴할 수 있다.
전략적 위험과 해결 방법
초트렌드 지표에는 지연성이 존재하여 입시 시기가 조금 늦어질 수 있다. 적절한 변수를 조정하거나, 다른 선행 지표를 추가할 수 있다.
이동 평균은 필터로서도 지연 문제가 있다. 다른 평형 지표인 EMA, 동력 지표와 같은 대안을 테스트 할 수 있다.
트렌드가 반전되면 손실이 증가할 수 있다. 스톱로스를 설정하거나, 잠재적인 반전을 판단하는 부가적인 지표를 추가할 수 있다.
잘못된 매개 변수 설정은 전략 효과에도 영향을 미칩니다. 최적의 매개 변수 조합을 찾기 위해 충분한 피드백 최적화가 필요합니다.
전략 최적화 방향
테스트는 MACD, DMI 등과 같은 다른 추세 판단 지표와 함께 추세 판단의 정확성을 검증한다.
자동으로 최적화하여, 초 트렌드의 주기 및 곱셈을 다른 시장 환경에 적응시킬 수 있도록 시도한다.
동적 중지 및 중지 조건을 설정하여 전략이 실시간 변동에 따라 수익률을 자동으로 조정할 수 있습니다.
이동 평균 변수를 최적화하거나 다른 지표들을 도입하여 가짜 브레이크 신호를 필터링한다.
더 긴 시간 주기 (태양선, 주경선 등) 에서 실행되는 전략을 테스트하여 큰 트렌드 아래의 캡처 효과를 판단한다.
요약하다
삼중 초상화 전략은 동시에 세 개의 파라미터의 서로 다른 초상화 지표를 사용하여 트렌드 방향을 판단하고 이동 평균과 결합하여 필터링하여 트렌드를 효과적으로 식별하고, 적시에 진입하여 가짜 돌파를 방지하는 신뢰할 수 있는 트렌드 추적 전략입니다. 이 전략은 파라미터 최적화, 손해 방지 장치 개선, 다른 지표의 추가와 같은 여러 가지 방법으로 업그레이드 할 수 있습니다. 중선 긴 트렌드를 포착하면서 위험을 제어하고, 넓은 최적화 공간을 가지고 있습니다.
/*backtest
start: 2023-11-20 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Triple Supertrend Strategy", shorttitle = "TSS", overlay = true, pyramiding = 1) // Added pyramiding = 1
// Define input settings for Supertrend indicators
supertrend1_period = input.int(3, title = "Supertrend 1 Period")
supertrend1_multiplier = input.int(12, title = "Supertrend 1 Multiplier")
supertrend2_period = input.int(2, title = "Supertrend 2 Period")
supertrend2_multiplier = input.int(11, title = "Supertrend 2 Multiplier")
supertrend3_period = input.int(1, title = "Supertrend 3 Period")
supertrend3_multiplier = input.int(10, title = "Supertrend 3 Multiplier")
// EMA settings with user-defined length
ema_length = input.int(100, title = "EMA Length")
// Calculate Supertrend values for all three indicators
[supertrend1_value, _] = ta.supertrend(supertrend1_period, supertrend1_multiplier)
[supertrend2_value, _] = ta.supertrend(supertrend2_period, supertrend2_multiplier)
[supertrend3_value, _] = ta.supertrend(supertrend3_period, supertrend3_multiplier)
// Calculate EMA
ema = ta.ema(close, ema_length)
// Define long entry condition
longCondition = close > ema and close > supertrend1_value and close > supertrend2_value and close > supertrend3_value
// Define short entry condition
shortCondition = close < ema and close < supertrend1_value and close < supertrend2_value and close < supertrend3_value
// Strategy orders
if (longCondition)
strategy.entry("Buy Order", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell Order", strategy.short)
// Plot Supertrends and EMA for reference
plot(supertrend1_value, title="Supertrend 1", color=color.green)
plot(supertrend2_value, title="Supertrend 2", color=color.blue)
plot(supertrend3_value, title="Supertrend 3", color=color.red)
plot(ema, title="EMA", color=color.orange)
// Plot strategy entry signals
plotshape(series=longCondition, title="Long Entry Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=shortCondition,title="Short Entry Signal", location=location.abovebar,color=color.red ,style=shape.triangledown,size=size.small)