ChaoZhang
개요
이것은 무작위 지표와 차이크 동력 지표가 결합된 반응형 거래 전략으로, 시장의 동력이 변하는 기회를 포착하여 거래를 한다. 이 전략은 두 가지 강력한 지표 - 무작위 진동기 및 차이크 자금 흐름 지표 (CMF) 를 교묘하게 결합하여 명확한 입시 및 퇴출 신호를 제공한다.
전략 원칙
무작위 진동기는 일정 기간 동안 상가상황이 최고 가격과 최저 가격에 비해 위치 변화를 측정하는 동력 지표이다. 이 전략에서 %K 길이, %K 평준화 값 및 %D 평준화 값과 같은 파라미터를 조정함으로써 무작위 진동기의 시장 변동에 대한 민감도를 조정할 수 있다.
한편, 차이크 자금 흐름 지표 ((CMF) 는 거래량에 가중된 평균 변동 지표로, 지정된 시간 동안 자금 유입과 유출의 상황을 측정하기 위해 사용된다. Length 파라미터를 조정하여 CMF의 계산 주기를 변경할 수 있다.
이 프로젝트의 구체적인 내용은 다음과 같습니다.
무작위 지표의 %K 라인이 %D 라인을 통과할 때 ( 신호가 나타납니다) 그리고 CMF 값이 0.1보다 크면 (자금 흐름이 긍정적으로 나타납니다), 다중 포지션을 수행하십시오.
반대로, 임의의 지표 %K 라인이 %D 라인을 통과했을 때 (((하향 신호를 나타냅니다) 그리고 CMF 값이 0.08보다 작을 때 (((내향적인 자금 흐름을 나타냅니다), 포지션을 하락시킨다.
일련의 전제 조건을 사용하여 포지션 이탈을 결정하여 수익을 고정하고 손실을 줄이십시오. 무작위 지표가 하락 신호를 표시하고 CMF 값이 -0.1보다 낮으면 평형 포지션을 추가하십시오. 무작위 지표가 상승 신호를 표시하고 CMF 값이 0.06보다 높으면 평형 포지션을 제거하십시오.
전략적 이점
이 전략은 동력 분석과 거래량 분석을 교묘하게 결합하여 시장 상황에 대한 더 포괄적인 판단을 통해 현명한 거래 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 또한 사용자 정의 가능한 입력 설정으로 인해 다양한 시장 환경과 개인 거래 선호도에 더 잘 적응 할 수 있습니다.
특히, 이 전략의 장점은 다음과 같습니다:
강력한 무작위 진동기와 체코의 자금 흐름 지표와 결합하여 시장의 움직임을 더 정확하게 판단하고 전환점을 잡을 수 있습니다.
유연한 입출장 메커니즘은 수익을 극대화하면서 위험을 통제할 수 있습니다.
사용자 정의 가능한 매개 변수 설정으로 정책이 다른 품종에 대해 최적화 될 수 있습니다.
내장된 Stop/Stop 메커니즘은 이미 달성된 수익을 보호하는데 도움이 됩니다.
위험과 보호
이 전략은 장점이 많지만 거래에는 위험도 있습니다.
잘못 설정된 지표 파라미터는 기회를 놓치거나 불필요한 손실을 초래할 수 있습니다. 다양한 시장에 대한 테스트 최적화가 필요합니다.
갑작스러운 사건으로 인한 가격의 급격한 변동으로 인해 스톱 손실이 뚫리거나 가짜 신호를 생산할 수 있습니다. 느슨한 스톱 폭을 설정하고 신호를 검증해야합니다.
이 전략은 기술적 지표에 의존하여 근본적인 변화로 인한 큰 가격 변동에 대처할 수 없습니다. 근본적인 연구와 결합하여 위험을 줄여야 합니다.
이러한 위험은 다음과 같은 방법으로 보호할 수 있습니다.
시뮬레이션 환경에서 파라미터에 대한 충분한 피드백과 최적화를 수행한다.
제1항에서 “지속”을 “지속”이라고 합니다.
다른 유형의 시스템 지표와 결합하여 단일 지표에 의존하는 것을 피하십시오.
최적화 방향
이 전략은 여전히 최적화 할 수 있는 큰 공간을 가지고 있으며, 다음과 같은 부분들에 집중되어 있습니다.
기계 학습이나 유전 알고리즘을 통해 지표 매개 변수를 자동으로 최적화하여 시장에 동적으로 적응할 수 있도록 합니다.
모델 평가 모듈을 추가하여 전략 효과에 대한 실시간 추적 및 평가를 구현합니다.
더 많은 종류의 지표, 예를 들어 변동률 지표, 거래량 지표와 같은 것을 결합하여 더 안정적인 모델을 구축하십시오.
적응형 중지/정지 메커니즘을 추가한다. 시장의 변동 정도에 따라 중지 폭을 동적으로 조정한다.
딥러닝 기술을 활용하여 자동으로 특징을 설계할 수 있는 alphα 모델을 개발하고, 지정한 지표에 의존하지 않고, 더 높은 안정성을 달성한다.
요약하다
이 전략은 무작위 지표와 차이크 자금 흐름 지표를 사용하여 가격 운동과 자금 흐름을 동시에 고려하는 정량 거래 시스템을 설계합니다. 단일 지표에 비해, 이 다중 지표 결합 방식은 시장 구조를 더 정확하게 판단할 수 있으며, 신흥 반응형 거래 전략에 속합니다. 상세한 입출장 메커니즘과高度 사용자 정의 가능한 지표 설정은 단기 수익을 포착 할 수있는 동시에 약간의 위험 제어 능력을 갖추고 있습니다. 그러나 이러한 규칙형 모델은 여전히 특정 시장 위험에 직면하고 있으며, 더 많은 데이터 소스 및 기술 수단을 결합하여 전략이 더 복잡하고 역동적인 거래 환경에 적응 할 수 있도록 최적화가 필요합니다.
/*backtest
start: 2023-11-28 00:00:00
end: 2023-12-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © jawauntb
//@version=5
strategy("Stochastic and CMF Strategy", overlay=true)
// Stochastic Indicator
periodK = input.int(20, " %K Length", minval=1)
smoothK = input.int(1, "%K Smoothing", minval=1)
periodD = input.int(3, "%D Smoothing", minval=1)
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
d = ta.sma(k, periodD)
// Chaikin Money Flow Indicator
length = input.int(10, "Length", minval=1)
ad = close == high and close == low or high == low ? 0 : ((2 * close - low - high) / (high - low)) * volume
sumAd = 0.0
sumVolume = 0.0
for i = 0 to length - 1
sumAd := sumAd + ad[i]
sumVolume := sumVolume + volume[i]
mf = sumAd / sumVolume
// Define conditions for entering a long or short position
enterLong = ta.crossover(k, d) and mf > 0.1
enterShort = ta.crossunder(k, d) and mf < 0.08
// Define conditions for exiting a position
exitLong = ta.crossunder(k, d) and mf < -0.1
exitShort = ta.crossover(k, d) and mf > 0.06
// Execute trades based on the conditions
strategy.entry("Long", strategy.long, when=enterLong)
strategy.close("Long", when=exitLong)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=enterShort)
strategy.close("Short", when=exitShort)