전략에 따른 느린 스토카스틱 트렌드

저자:차오장, 날짜: 2023-12-28 17:50:36
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전반적인 설명

이것은 느린 스토카스틱 지표에 기반한 트렌드 다음 전략입니다. 느린 스토카스틱을 부드럽게하기 위해 긴 기간 K 라인 이동 평균을 사용하고 주요 트렌드를 잠금하기 위해 시장 소음을 필터합니다. 전략은 부드러운 느린 스토카스틱의 과반 구매 및 과반 판매 수준을 기반으로 입구 및 출구 지점을 결정합니다.

전략 논리

이 전략은 먼저 400주기 K값 SMA 평형 라인을 계산하고, 그 다음 K선을 더욱 평형시키기 위해 275주기 SMA 라인을 계산합니다. 이것은 최종 K선을 매우 평탄하게 만들고, 기본적으로 시장의 주요 트렌드 방향을 반영합니다. 이 전략은 이 초 평탄한 느린 스토카스틱 K 값을 거래 신호로 사용합니다.

K 라인이 아래에서 23 과잉 판매 수준을 넘을 때, 그것은 길게 간다. K 라인이 위에서 78.5 과잉 구매 수준을 넘을 때, 그것은 짧게 간다. K 라인이 다시 과잉 구매 / 과잉 판매 수준을 넘을 때 출구 신호가 발생합니다. 따라서 전략은 트렌드 다음 효과를 달성합니다.

이점 분석

이 전략의 가장 큰 장점은 소음 간섭을 피하면서 주요 시장 트렌드를 잠금하기 위해 초연평한 느린 스토카스틱을 사용하는 것입니다. 초연평화는 주요 트렌드 변화에 민감하게 작용하여 고주파 반전과 오스실레이션을 필터링합니다.

또한 일반적인 이동 평균 전략에 비해 이 전략은 트렌드 전환점을 더 빨리 파악할 수 있고, 더 큰 수익 창을 가질 수 있습니다.

위험 분석

이 전략의 주요 위험은 시장이 과도한 구매 / 과잉 판매 구역 내에서 장기간 변동하여 여러 가지 잘못된 신호 및 손실을 유발할 수 있다는 것입니다. 이 경우 K 라인을 부드럽게 만들기 위해 매개 변수를 조정하거나 과잉 구매 / 과잉 판매 구역을 넓혀야합니다.

또한, 트렌드가 급격한 움직임으로 급격히 변화하면, 초연끈한 K 라인은 신호 인식을 지연시킬 수 있으며, 이로 인해 수익 손실이 발생할 수 있습니다. 여기서 K 라인 MA 매개 변수는 더 민감하게 만들기 위해 짧아져야합니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다.

최적의 조합을 찾기 위해 K & D 값의 평평화 기간을 조정합니다.
다른 가격 입력값을 테스트합니다. 닫기, 전형적인 가격 등.
거래량 또는 ATR 스톱 로스, 자본 활용률 제어 등 포지션 사이징 컨트롤을 추가합니다.
잘못된 신호를 피하기 위해 MACD와 같은 보조 지표를 추가합니다.
매개 변수를 최적화하기 위해 기계 학습을 사용하세요.

결론

전략에 따른 느린 스토카스틱 트렌드는 주요 시장 트렌드를 캡처하고 초 부드러운 처리를 통해 고 주파수 노이즈 간섭을 피합니다. 또한 지연 신호 인식의 위험이 있습니다. 우리는 매개 변수를 조정하거나 안정성과 수익성을 향상시키기 위해 보조 조건을 추가하여 전략을 최적화 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-12-20 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="Slow Stochastic OB/OS Strategy", overlay=false )

smoothK = input(400, step=5) 
price = input(ohlc4)
SMAsmoothK = input(275, step=5)
k = sma(stoch(price, high, low, smoothK), SMAsmoothK)
plot(k, color=white)


smoothD = input(10, step=2)
d = sma(k, smoothD)
plot(d, color=red)


OB = input(78.5, step=0.5)
OS = input(23, step=0.5)
hline(OB, linewidth=1, color=red)
hline(OS,linewidth=1, color=green)
hline(50,linewidth=1, color=gray)


long = crossover(d, OS)
short = crossunder(d, OB)

strategy.entry("Long", strategy.long, when=long) //_signal or long) //or closeshort_signal)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short) //_signal or short) // or closelong_signal)

//If you want to try to play with exits you can activate these!

closelong = crossover(d, OB)
closeshort = crossunder(d, OS)

strategy.close("Long", when=closelong)
strategy.close("Short", when=closeshort)

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