ChaoZhang
개요
이 전략은 단평평선과 부린띠 지표에 기초하여, 가격이 부린띠를 돌파할 때 상행 또는 하행할 때, 구매 또는 판매를 한다. 또한, 평평선의 방향 판단 트렌드를 결합하여, 평평선이 상승할 때만 구매하고 평평선이 하락할 때만 판매한다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 몇 가지 지표에 의해 판단됩니다.
- 평균선 ((SMA): CLOSE 종전 가격의 간단한 이동 평균을 계산하여 가격 흐름을 나타냅니다.
- 브린 띠는 레일 위에 있다. 이 레일을 뚫면 강한 레일을 뚫는 것을 의미한다.
- 브린 줄무늬 하락: 지지를 나타내고, 그 선을 넘어가는 것은 추세가 반전될 가능성을 나타냅니다.
구체적인 거래 신호는 다음과 같습니다.
- 구매 신호: 종식 가격이 부린을 뚫고 궤도에 올랐을 때 구매하십시오.
- 팔기 신호: 종식 가격이 부린 반도 아래로 떨어지고 평균선이 하락 상태에 있을 때 팔기.
트렌드와 브레이크를 결합하여 거래 신호를 더욱 신뢰할 수 있게 하고, 가짜 브레이크를 방지한다.
전략적 이점
- 규칙은 간단하고 명확하며, 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
- 평균선을 이용해 큰 트렌드 방향을 판단하고, 불시장과 곰시장을 피하십시오.
- 브린은 로컬 브레이크 지점을 판단하고, 브레이크 신호를 정확하게 포착했다.
- 하지만, 대부분의 사람들의 위험 취향에 맞게 인출은 상대적으로 작습니다.
전략적 위험
- 단일 지표는 오류 신호를 쉽게 발산할 수 있으며, 최적화 매개 변수를 통해 오류율을 줄일 수 있다.
- 큰 시장의 흔들림에 대처할 수 없는 경우, 적절히 스톱포트를 조정할 수 있다.
- 트렌드가 큰 상황에서 더 많은 수익을 얻을 수 없는 경우, 포지션을 확대하는 것을 고려할 수 있습니다.
전략 최적화
- 평균선 주기 변수를 최적화하여 더 많은 품종에 적응한다.
- MACD와 같은 다른 지표 필터를 추가하여 잘못된 신호를 줄여줍니다.
- 동적으로 스톱포인트를 조정하고, 최대 회수량을 제한한다.
- 그리고 이 아이디어는 돈 관리와 결합되어 수익과 손실을 더 평평하게 만듭니다.
요약하다
이 전략은 전체적으로 간단하고 실용적이며 대부분의 사람들에게 적합합니다. 몇 가지 최적화 조정으로 전략을 더 거칠게 만들고 더 많은 시장 상황에 적응하는 것이 권장되는 전략입니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-18 19:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy(title="single sma cross", shorttitle="single sma cross",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,overlay=true,currency="USD")
s=input(title="s",defval=90)
p=input(title="p",type=float,defval=.9,step=.1)
sa=sma(close,s)
plot(sa,color=red,linewidth=3)
band=stdev(close,s)*p
plot(band+sa,color=lime,title="")
plot(-band+sa,color=lime,title="")
// ===Strategy Orders============================================= ========
inpTakeProfit = input(defval = 0, title = "Take Profit", minval = 0)
inpStopLoss = input(defval = 0, title = "Stop Loss", minval = 0)
inpTrailStop = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss", minval = 0)
inpTrailOffset = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 0)
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na
longCondition = crossover(close,sa+band) and rising(sa,5)
shortCondition = crossunder(close,sa-band) and falling(sa,5)
crossmid = cross(close,sa)
strategy.entry(id = "Long", long=true, when = longCondition)
strategy.close(id = "Long", when = shortCondition)
strategy.entry(id = "Short", long=false, when = shortCondition)
strategy.close(id = "Short", when = longCondition)
strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=crossmid)
strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=crossmid)