ChaoZhang
개요
트렌드 순응 해수욕 거래 전략은 이동 평균을 기반으로 트렌드 방향을 판단하고 트렌드 역점에서 거래하는 양적 전략이다. 이 전략은 동시에 K 선 모양의 판단 신호를 결합하여 잠재적인 역점에서 입점과 중지한다.
전략 원칙
이 전략은 세 개의 다른 기간의 EMA 평균을 사용하여 트렌드 방향을 판단한다. 구체적으로, 15 일선, 120 일선 및 220 일선에 대한 EMA 평균을 각각 계산한다. 15 일선이 220 일선보다 높을 때 낙관적 경향으로 판단하고, 15 일선이 220 일선보다 낮을 때 낙관적 경향으로 판단한다.
보류 트렌드에서, 만약 종결 가격이 220 일선 이하이면, 적자를 한다. 보류 트렌드에서, 만약 종결 가격이 220 일선 이상이면, 더 많이 한다.
동시에, 전략은 K선 형태를 결합하여 신호를 확인한다. 상점의 큰 구멍 K선이나 상점의 큰 구멍 K선이 나타날 때, 평위 상위 손실이다.
우위 분석
이 전략의 가장 큰 장점은 트렌드에 부응하여 거래할 수 있다는 점이며, 명확한 신호가 없는 상태에서 임의로 역으로 거래하는 것을 피한다는 것입니다. 여러 개의 이동 평균을 통해 트렌드를 판단하여 시장 소음을 효과적으로 필터링하여 주요 트렌드 방향을 고정 할 수 있습니다.
동시에, 전략은 잠재적인 트렌드 반전 포인트에 진출할 수 있으며, 이 때 좋은 위험-이익비율 특성을 갖는다. K선 형태의 상쇄를 결합하면 상쇄점이 지나치게 파편화되는 것을 피할 수 있다.
위험 분석
이 전략의 주요 위험은 이동 평균으로 판단된 추세가 실제 가격 움직임과 다소 뒤떨어질 수 있다는 것이다. 이 때 추세와 역 조작이 발생할 수 있다.
또한, 전략에서 사용되는 K선 형태 규칙도 유효하지 않을 수 있습니다. 시장이 비정상적으로 변동할 때, 중단 지점은 직접적으로 뚫려 큰 손실을 초래할 수 있습니다.
위와 같은 위험을 줄이기 위해, 이동 평균의 주기적 변수를 조정하거나, K선 모양으로 결정된 비율 인자를 조정하여 규칙을 더 엄격하게 만들 수 있습니다. 물론, 기술 분석이 항상 시장 위험을 완전히 피할 수 없다는 것을 인식해야하며, 포지션을 잘 제어해야합니다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
이동 평균의 주기 변수를 최적화하여 추세를 판단하는 데 더 적합한 주기 변수 조합을 찾습니다.
SMA, LWMA 등과 같은 다양한 종류의 이동 평균 지표를 테스트하여 자신의 스타일에 맞는 지표를 찾으십시오.
K선 형태 결정 규칙을 조정하거나 추가하여 회전 신호를 더 명확하고 신뢰할 수 있게 한다
단편적 손실을 더욱 통제하기 위해, 추적적 손실, 시간적 손실과 같은 손실을 막는 전략을 추가합니다.
다른 지표와 결합하여, 예를 들어, 흔들림 지표, 거래량 등과 같이, 시스템을 풍요롭게 하는 거래 신호
요약하다
트렌드 순응 해안가 거래 전략은 전체적으로 매우 전형적인 트렌드 따라하는 전략이다. 트렌드를 판단하는 방법은 간단하며, 또한 약간의 위험 제어 조치도 갖추고 있다. 이 전략은 트렌드 거래에 대해 어느 정도 알고 있고 안정적인 수익을 얻고 싶어하는 투자자에게 적합하다. 계속 최적화 할 수 있다면, 장기적인 경쟁 우위를 가진 정량화 전략이 될 수도 있다.
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// © Aayonga
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strategy('帆船探险寻找传说', overlay=true)
useDateFilter=input.bool(true,title = "启用回测时间范围限定", group = "回测范围")
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backtestEndDate=input(timestamp("1 Jan 2040"),title = "结束时间",group = "回测范围")
inTradeWindow= true
A = input(50, '计算的周期')
shallowsea = ta.highest(A)
deepsea= ta.lowest(A)
//趋势形成条件
Length1 = input.int(15, title='短期市场平均成本', minval=1, group='市场平均成本')
Length2 = input.int(120, title='中期市场平均成本', minval=1, group='市场平均成本')
Length3 = input.int(220, title='长期市场平均成本', minval=1, group='市场平均成本')
SMA1 = ta.ema(close, Length1)
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SMA3 = ta.sma(close, Length3)
//趋势看多
longTrend=SMA1>SMA3 and open >SMA3
shortTrend=SMA1<SMA3
bullPinBar = ((close > open) and ((open - low) > 0.66* (high - low))) or ((close < open) and ((close - low) > 0.9 * (high - low)))
bearPinBar = ((close > open) and ((high - close) > 0.75 * (high - low))) or ((close < open) and ((high - open) >0.9 * (high - low)))
if close > shallowsea[5] and shortTrend and inTradeWindow
strategy.entry('⛵🎏', strategy.short)
if close < deepsea[5] and longTrend and inTradeWindow
strategy.entry('🧜', strategy.long)
if bullPinBar and inTradeWindow
strategy.close('⛵🎏',comment = '🐚')
if bearPinBar and inTradeWindow
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plot(deepsea, style=plot.style_area,color=color.new(#298bd1, 0))