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TSLA 수량 거래 시스템 여러 시간 프레임

저자:차오장, 날짜: 2023-12-22 12:50:55
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이 전략은 TSLA 주식 5분 차트와 S&P 100 지수의 1분 차트에서 두 가지 다른 유형의 기술 지표, RSI와 Estocastic를 사용하여 거래 규칙을 설계하고 TSLA 주식 자동화 거래 시스템을 구축합니다.

전략 개요

이 전략의 핵심 아이디어는 TSLA 자체의 가격 기술 지표와 미국 증권 시장 지표의 기술 지표 모두를 모니터링하는 것입니다. 양측이 동시에 극도로 과소매 또는 과소매 상태에 도달할 때 거래 신호를 발송합니다. 전략은 5 분 및 1 분 두 시간 프레임에 걸쳐 기술 지표를 채택하여 소란스러운 거래 신호를 효과적으로 필터링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전략 논리

첫째, 전략은 TSLA의 5분 차트에서 5일 RSI와 S&P 100 지수의 1분 차트에서 14일 RSI를 계산합니다. TSLA의 5일 RSI가 30 이하이고 S&P 100 지수의 14일 RSI가 동시에 30 이하일 때 TSLA 가격이 극도로 과판 수준에 도달하고 구매 신호가 발생한다고 간주됩니다.

구매 후, 전략은 TSLA의 1분 차트에서 14일 Estocastic 지표를 모니터링합니다. Estocastic 지표가 78을 넘으면 TSLA 가격이 상단으로 다시 반등하고 판매 신호가 유발되는 것으로 간주됩니다.

또한 전략에는 3%의 스톱 로스가 설정되어 있습니다. 가격이 스톱 로스 수준 이하로 떨어지면 포지션은 스톱 로스로 닫을 것입니다.

전략 의 장점

  1. 여러 시간 프레임 을 채택 하는 것 은 소음 신호 를 효과적으로 필터링 하는 데 도움 이 될 수 있다
  2. RSI와 Estocastic 지표가 서로 확인되고 신호 품질을 향상시킵니다.
  3. 스톱 로스 메커니즘은 거래당 손실을 제한합니다.
  4. 백테스팅 데이터에는 대표적인 TSLA와 S&P 100 지수의 분자 바가 포함됩니다.
  5. 전략 논리는 간단하고 이해하기 쉽고 최적화

전략 의 위험

  1. 여러 시간 프레임과 지표를 결합하면 몇 가지 기회를 놓칠 수 있습니다.
  2. 너무 공격적인 스톱 손실 설정은 불필요한 미끄러짐 손실을 초래할 수 있습니다.
  3. 보조 도구로서의 S&P 100 지수는 또한 일부 시스템 위험을 도입합니다.
  4. 백테스팅 데이터의 품질과 변화하는 시장 환경이 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

전략 최적화의 방향

  1. 최적의 지표 구성을 찾기 위해 더 많은 매개 변수 조합을 테스트
  2. 적응 스톱 손실 알고리즘을 추가
  3. 더 많은 수익을 확보하기 위해 위치 사이즈 모듈을 추가합니다.
  4. 인디케이터 웨이트를 훈련시키는 기계 학습 알고리즘을 추가합니다.
  5. 더 긴 시간 프레임에서 거래 회전을 검색

결론

결론적으로, 이것은 지나치게 많이 구입 및 지나치게 많이 팔린 신호를 기반으로 한 전형적인 평균 역전 전략이며, 더 견고하게 만들기 위해 여러 시간 프레임 검증 및 스톱 로스 같은 추가 기능이 있습니다. 이점은 이해하기 쉽고 구현하기 쉬운 데 있습니다. 다음 단계는 위험 통제를 하면서 더 많은 알파를 획득하는 것입니다. 이는 지표와 모델을 둘러싼 사용자 지정 최적화 작업을 필요로합니다. 전반적으로이 전략은 양적 거래 시스템을 구축하는 데 단단한 기반을 마련합니다.

/*backtest
start: 2023-11-21 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Estrategia de Trading TSLA", overlay=true)

// Condiciones de entrada
rsi5 = ta.rsi(close, 5) // RSI en el gráfico de TSLA de 5 minutos
rsiUS100 = ta.rsi(request.security(syminfo.tickerid, "1", close), 14) // RSI en el gráfico de US100 de 1 minuto

// Condiciones de entrada
condicion_entrada = rsi5 < 30 and rsiUS100 < 30

// Cantidad de acciones a comprar
cantidad_compra = 2

// Condiciones de salida
estocastico = ta.stoch(close, high, low, 14) // Estocástico en el gráfico de TSLA de 1 minuto
condicion_salida = estocastico > 78

// Stop loss
stop_loss = strategy.position_avg_price * 0.03

// Ejecutar la estrategia
if condicion_entrada
    strategy.entry("Compra", strategy.long, qty = cantidad_compra)

if condicion_salida or ta.highest(high, 10) <= stop_loss
    strategy.close("Compra")

// Mostrar indicadores en el gráfico
plot(rsi5, "RSI 5 (TSLA)", color=color.blue)
plot(rsiUS100, "RSI US100", color=color.red)
plot(estocastico, "Estocástico (TSLA)", color=color.green)
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