ChaoZhang
개요
이 전략은 쌍방 이동 평균 비율 지표에 기초하여, 부린이 가지고 있는 필터와 쌍방 트렌드 필터 지표를 결합하여, 체인식 탈퇴 메커니즘을 사용하는 트렌드 추적 전략이다. 이 전략은 이동 평균 비율 지표를 사용하여 중장선 트렌드 방향을 식별하고, 트렌드 방향이 명확할 때 더 좋은 입문 장소를 선택하고, 스톱, 스톱 손실 탈퇴 메커니즘을 설정하여 수익을 잠금하고, 손실을 줄이는 것이다.
전략 원칙
- 빠른 이동 평균 ((10일선) 과 느린 이동 평균 ((50일선) 을 계산하고, 그 비율을 계산하여 가격 이동 평균 비율이라고 한다. 이 비율은 가격의 긴 선의 경향의 변화를 효과적으로 식별할 수 있다.
- 가격 이동 평균 비율을 현재 비율이 지난 기간에 비해 상대적으로 강하다는 비율로 변환한다. 이 비율은 오징어로 정의된다.
- 진동기는 상단에서 설정된 구매한값 ((10) 을 넘으면 구매한 신호를 발생시키고, 하단에서 판매한값 ((90) 을 넘으면 판매한 신호를 발생시키며, 트렌드 따를 수 있다.
- 부린 대역폭 지표와 결합하여 거래 신호를 필터링하고, 부린 대역이 좁아질 때 동작한다.
- 이중 트렌드 필터링 지표를 사용하여, 가격이 상승 트렌드 채널에 있을 때만 구매 신호를 생성하고, 가격이 하락 채널에 있을 때만 판매 신호를 생성하여 역동 조작을 피한다.
- 체인형 탈퇴 메커니즘을 설정하여, 스톱, 스톱 손실 및 포트폴리오 탈퇴를 포함하여, 여러 탈퇴 조건을 미리 설정할 수 있으며, 가장 수익성이 높은 탈퇴 조건을 우선적으로 선택할 수 있다.
전략적 이점
- 이중 트렌드 필터링 메커니즘, 주 트렌드 방향을 안정적으로 판단하고 역경 조작을 피한다.
- 이동 평균 비율 지표는 단일 이동 평균보다 트렌드 변화를 더 효과적으로 판단한다.
- 브린 대역폭 지표는 거래 신호가 더 신뢰할 수 있는 시장의 낮은 변동 기간을 효과적으로 파악할 수 있다.
- 연쇄적 탈퇴는 수익을 안정화하고 전체 수익을 극대화합니다.
위험과 해결책
- 진동상태에서 명백한 추세가 없을 때, 더 많은 잘못된 신호와 반전이 나타난다. 해결 방법은 부린 대역폭을 필터링하고, 축소할 때 동작하는 것이다.
- 명백한 트렌드 반전이 있을 때, 이동 평균은 지연성을 생성하고, 반전 신호를 처음으로 판단할 수 없다. 해결책은 이동 평균 주기 변수를 적절히 줄이는 것이다.
- 실황상 공중뛰기 공백이 발생했을 때, 정지점은 순간적으로 타격되어 큰 손실을 초래할 수 있다. 해결 방법은 정지점을 적절히 풀어주는 파라미트이다.
전략 최적화 방향
- 변수 최적화. 이동 평균 주기, 진동기 매매점, 브린 대역 변수, 트렌드 필터 변수 등에 대한 간략한 테스트를 통해 최적의 변수 조합을 찾을 수 있다.
- 다른 지표들을 통합한다. KD 지표, MACD 지표 등과 같은 다른 추세 반전을 판단하는 지표들을 포함하는 것을 고려할 수 있다. 전략의 정확성을 향상시킨다.
- 기계 학습 은 역사 데이터를 수집하고, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련하고, 동적으로 여러 가지 매개 변수를 최적화하여 매개 변수를 자율적으로 조정할 수 있다.
요약하다
이 전략은 쌍동이 이동 평균 비율 지표와 브린 벨트 지표를 사용하여 중장선 트렌드 방향을 판단하고, 트렌드를 확인한 후 최적의 입문 포인트를 찾으며, 체인형 탈퇴 메커니즘을 설정하여 수익을 고정합니다. 신뢰성이 높고, 효과는 분명합니다. 이 전략은 변수 최적화, 다른 보조 판단 지표 및 기계 학습을 추가하여 수익률을 향상시키고 향상시킬 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-12-20 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Premium MA Ratio Strategy", overlay = true)
// Input: Adjustable parameters for Premium MA Ratio
fast_length = input(10, title = "Fast MA Length")
slow_length = input(50, title = "Slow MA Length")
oscillator_threshold_buy = input(10, title = "Oscillator Buy Threshold")
oscillator_threshold_sell = input(90, title = "Oscillator Sell Threshold")
// Input: Adjustable parameters for Bollinger Bands
bb_length = input(20, title = "Bollinger Bands Length")
bb_source = input(close, title = "Bollinger Bands Source")
bb_deviation = input(2.0, title = "Bollinger Bands Deviation")
bb_width_threshold = input(30, title = "BB Width Threshold")
use_bb_filter = input(true, title = "Use BB Width Filter?")
// Input: Adjustable parameters for Trend Filter
use_trend_filter = input(true, title = "Use Trend Filter?")
trend_filter_period_1 = input(50, title = "Trend Filter Period 1")
trend_filter_period_2 = input(200, title = "Trend Filter Period 2")
use_second_trend_filter = input(true, title = "Use Second Trend Filter?")
// Input: Adjustable parameters for Exit Strategies
use_exit_strategies = input(true, title = "Use Exit Strategies?")
use_take_profit = input(true, title = "Use Take Profit?")
take_profit_ticks = input(150, title = "Take Profit in Ticks")
use_stop_loss = input(true, title = "Use Stop Loss?")
stop_loss_ticks = input(100, title = "Stop Loss in Ticks")
use_combined_exit = input(true, title = "Use Combined Exit Strategy?")
combined_exit_ticks = input(50, title = "Combined Exit Ticks")
// Input: Adjustable parameters for Time Filter
use_time_filter = input(false, title = "Use Time Filter?")
start_hour = input(8, title = "Start Hour")
end_hour = input(16, title = "End Hour")
// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)
// Calculate the premium price moving average ratio
premium_ratio = fast_ma / slow_ma * 100
// Calculate the percentile rank of the premium ratio
percentile_rank(src, length) =>
rank = 0.0
for i = 1 to length
if src > src[i]
rank := rank + 1.0
percentile = rank / length * 100
// Calculate the percentile rank for the premium ratio using slow_length periods
premium_ratio_percentile = percentile_rank(premium_ratio, slow_length)
// Calculate the oscillator based on the percentile rank
oscillator = premium_ratio_percentile
// Dynamic coloring for the oscillator line
oscillator_color = oscillator > 50 ? color.green : color.red
// Plot the oscillator on a separate subplot as a line
hline(50, "Midline", color = color.gray)
plot(oscillator, title = "Oscillator", color = oscillator_color, linewidth = 2)
// Highlight the overbought and oversold areas
bgcolor(oscillator > oscillator_threshold_sell ? color.red : na, transp = 80)
bgcolor(oscillator < oscillator_threshold_buy ? color.green : na, transp = 80)
// Plot horizontal lines for threshold levels
hline(oscillator_threshold_buy, "Buy Threshold", color = color.green)
hline(oscillator_threshold_sell, "Sell Threshold", color = color.red)
// Calculate Bollinger Bands width
bb_upper = sma(bb_source, bb_length) + bb_deviation * stdev(bb_source, bb_length)
bb_lower = sma(bb_source, bb_length) - bb_deviation * stdev(bb_source, bb_length)
bb_width = bb_upper - bb_lower
// Calculate the percentile rank of Bollinger Bands width
bb_width_percentile = percentile_rank(bb_width, bb_length)
// Plot the Bollinger Bands width percentile line
plot(bb_width_percentile, title = "BB Width Percentile", color = color.blue, linewidth = 2)
// Calculate the trend filters
trend_filter_1 = sma(close, trend_filter_period_1)
trend_filter_2 = sma(close, trend_filter_period_2)
// Strategy logic
longCondition = crossover(premium_ratio_percentile, oscillator_threshold_buy)
shortCondition = crossunder(premium_ratio_percentile, oscillator_threshold_sell)
// Apply Bollinger Bands width filter if enabled
if (use_bb_filter)
longCondition := longCondition and bb_width_percentile < bb_width_threshold
shortCondition := shortCondition and bb_width_percentile < bb_width_threshold
// Apply trend filters if enabled
if (use_trend_filter)
longCondition := longCondition and (close > trend_filter_1)
shortCondition := shortCondition and (close < trend_filter_1)
// Apply second trend filter if enabled
if (use_trend_filter and use_second_trend_filter)
longCondition := longCondition and (close > trend_filter_2)
shortCondition := shortCondition and (close < trend_filter_2)
// Apply time filter if enabled
if (use_time_filter)
longCondition := longCondition and (hour >= start_hour and hour <= end_hour)
shortCondition := shortCondition and (hour >= start_hour and hour <= end_hour)
// Generate trading signals with exit strategies
if (use_exit_strategies)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = longCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = shortCondition)
// Define unique exit names for each order
buy_take_profit_exit = "Buy Take Profit"
buy_stop_loss_exit = "Buy Stop Loss"
sell_take_profit_exit = "Sell Take Profit"
sell_stop_loss_exit = "Sell Stop Loss"
combined_exit = "Combined Exit"
// Exit conditions for take profit
if (use_take_profit)
strategy.exit(buy_take_profit_exit, from_entry = "Buy", profit = take_profit_ticks)
strategy.exit(sell_take_profit_exit, from_entry = "Sell", profit = take_profit_ticks)
// Exit conditions for stop loss
if (use_stop_loss)
strategy.exit(buy_stop_loss_exit, from_entry = "Buy", loss = stop_loss_ticks)
strategy.exit(sell_stop_loss_exit, from_entry = "Sell", loss = stop_loss_ticks)
// Combined exit strategy
if (use_combined_exit)
strategy.exit(combined_exit, from_entry = "Buy", loss = combined_exit_ticks, profit = combined_exit_ticks)