ChaoZhang
개요
이 전략은 10일 간단한 이동 평균 ((SMA), 30일 SMA 및 상대적으로 약한 지수 ((RSI) 지표에 기초하여, 평균 실제 파도 ((ATR) 지표와 결합하여 손실 및 중지 수준을 설정하여, 은 가격의 단기 거래를 실현합니다. 이 전략은 1시간 선상에서 작동합니다.
전략 원칙
10일 SMA가 아래에서 위쪽으로 30일 SMA를 돌파할 때, 가격이 단기 상승 추세가 형성되는 것을 나타내며, RSI가 50보다 높을 때 시장을 상장한다. 10일 SMA가 위쪽으로 내려가 30일 SMA를 돌파할 때, 가격이 단기 하락 추세가 형성되는 것을 나타내며, RSI가 50보다 낮을 때 시장을 상장한다.
스톱로스 레벨은 가장 최근의 하위점으로 ATR 3배를 한다. 스톱로스 레벨은 가장 최근의 하위점으로 ATR 3배를 더한다. 이렇게하면 ATR 지표의 특성을 활용하여 시장 변동이 커지면 스톱로스가 더 커지고, 변동이 줄어들면 스톱로스가 더 작아 위험 관리를 실현한다.
전략적 강점 분석
이 전략은 단기 트렌드와 자금의 유입과 유출 상황을 판단하는 여러 지표와 결합하여 가짜 신호를 효과적으로 필터링 할 수 있습니다. 동시에, ATR 상쇄 메커니즘은 상쇄 수준을 동적으로 조정하여 위험을 제어 할 수 있습니다.
장기 거래 전략에 비해, 단선 운영은 자금 회전 속도, 자주 포지션을 여는 등의 장점이 있다. 이 전략은 1시간 평균선 시스템을 사용하여 단기 트렌드 변화를 판단하고, RSI 지표와 함께 매매 시기를 결정하여, 가격의 단기 상승세를 잡을 수 있다.
위험과 대책 분석
이 전략은 주로 중지 손실이 뚫린, 다중 상점 거래에서 빈번하게 중단되는 등의 위험에 직면합니다. 이러한 위험에 대해, ATR 배수를 조정하거나 가격 필터를 설정하여 중지 손실을 피합니다. 또한 잠금 또는 포지션 방식을 채택하는 것이 권장됩니다. 다중 상점 거래에서 빈번하게 중단되는 손실 상황을 줄이기 위해.
또한, 단선 거래는 거래자의 심리적 자질에 대한 요구가 높으며, 과도한 거래와 감정적 인 조작의 위험을 경계해야합니다. 거래자는 포지션 규모를 적절히 제어하고 엄격한 위험 관리 규칙을 설정하는 것이 좋습니다.
전략 최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 방법으로 더 개선될 수 있습니다.
- KDJ 지수와 같은 다른 지수 필터링을 추가합니다.
- SMA 주기, ATR 배수, RSI 마이너스 등과 같은 다양한 조합을 테스트합니다.
- 기계 학습 알고리즘을 추가하여 역학적 최적화를 구현합니다
- 주식 풀 기술과 결합하여 유사한 모형의 다른 품종으로 확장
- 자동 스톱 손실 모듈을 추가하여 스톱 손실 수준을 동적으로 추적합니다.
요약하다
이 전략은 단기 동향과 자금 흐름을 판단하는 여러 지표를 통합하여 ATR 지표를 사용하여 손해 중지 장치를 최적화합니다. 이 전략은 자금 주기가 빠르고 포지션이 자주 열리는 장점이 있으며, 은과 같은 품종에 적합한 짧은 라인 작업입니다. 우리는 또한 과도한 거래와 감정적 인 작업의 위험을 예방하고 안정성과 승률을 높이기 위해 전략을 계속 최적화해야합니다.
/*backtest
start: 2023-11-26 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © kapshamam
//@version=5
strategy("SMA 10 30 ATR RSI", overlay=true)
// Create Indicator's
shortSMA = ta.sma(close, 10)
longSMA = ta.sma(close, 30)
rsi = ta.rsi(close, 14)
atr = ta.atr(14)
// Specify crossover conditions
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)
// Execute trade if condition is True
if (longCondition)
stopLoss = low - atr * 3
takeProfit = high + atr * 3
strategy.entry("long", strategy.long, 1, when = rsi > 50)
strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
if (shortCondition)
stopLoss = high + atr * 2
takeProfit = low - atr * 2
strategy.entry("short", strategy.short, 1, when = rsi < 50)
strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
// Plot Moving Average's to chart
plot(shortSMA)
plot(longSMA, color=color.black)