전략에 따른 가격 모멘텀

개요

이 전략은 거래 방향을 판단하기 위해 가격 운동 지표를 사용합니다. 구체적으로, 평균선과 평균값을 각각 계산하여 가격에 평균선과 평균값이 넘어가면 구매 신호를 생성합니다. 가짜 신호를 필터링하기 위해, 이전에 유사한 신호가 없는 것을 요구합니다. 이후 신호 상태를 저장하고, 평균선 판단과 결합하여 최종 포지션 개시 신호를 생성합니다.

전략 원칙

이 전략은 주로 가격 운동 지표에 기반하여 트렌드 방향을 판단한다. 우선 가격의 평균선과 평균값을 계산한다:

swmaClose = swma(close)  
vwapClose = vwap(close)

그 중 하나는swma운동 평균으로,vwap매출량으로 가중평균 가격. 이 둘은 가격평균 수준을 반영할 수 있다.

다음으로 가격과 평균값의 크기와 관계를 비교하여 상위 평균선과 평균값이 있는지 여부를 판단하고, 이에 따라 시세 신호에 속하는지 여부를 판단한다:

swmaLong = close > swmaClose
vwapLong = close > vwapClose 

가짜 신호를 필터링하기 위해, 다음 두 가지 지표가 이전에 신호를 제공하지 않았기를 요청합니다:

triggerLong = vwapLong and not vwapLong[1] and not swmaLong and not swmaLong[1]

다음으로 신호를 저장하세요:

saveLong = false, saveLong := triggerLong ? true : not vwapLong ? false : saveLong[1]

마지막으로, 상회 신호가 보존되고 가격이 다시 상회하면 상장 신호가 발생한다:

startLong = saveLong and swmaLong

이런 식으로 가짜 신호를 필터링하여 신호를 더 신뢰할 수 있습니다.

전략은 또한 스톱 로드 스톱 설정을 포함한다. 스톱 로드 거리는 구성할 수 있으며, 스톱 로드 스톱 설치는 스톱 로드 스톱 로드의 일정한 배수이다.

우위 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

1. 가격 동력 지표를 사용하여 트렌드 방향을 더 잘 판단할 수 있습니다.
2. 이중 지표와 다단계 판단을 결합하여 가짜 신호를 필터링하여 전략을 더 신뢰할 수 있습니다.
3. 단편 거래의 위험을 통제할 수 있는 합리적인 상쇄장치 설정
4. 다양한 시장 환경에 맞게 전략 매개 변수를 구성할 수 있습니다.
5. 전략적 논리는 간단하고 직설적이며, 이해하기 쉬운 구현입니다.

위험 분석

이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.

1. 수평선 지표가 지연되어 일부 가격 변동을 놓칠 수 있습니다.
2. 효과는 파라미터 설정에 의존하며, 다른 파라미터 조합의 효과는 크게 달라진다.
3. 구매 신호가 적고, 상품이 빠져나갈 위험이 있습니다.
4. 다단계 판단은 일부 기회를 필터링하여 수익 수준에 영향을 미칠 수 있습니다.

대책:

1. 다양한 평균선 변수를 테스트하고, 변수 설정을 최적화할 수 있습니다.
2. 판단 논리를 적절히 단순화하여 구매 신호를 증가시킵니다.
3. 단위 손실을 제어하기 위해 Stop Loss Stop Loss 비율을 조정합니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 방향으로 최적화될 수 있습니다.

1. MACD, DMI 등과 같은 더 많은 가격 동력 지표를 테스트하십시오.
2. 판매 신호 판단을 높여 양방향 거래
3. 거래량 지표와 결합하여 잠재적인 가짜 돌파구를 피하십시오.
4. 피드백 결과에 따라 최적화 파라미터 설정
5. 시장 환경에 따라 자동 조정 변수를 고려하십시오.
6. 기계 학습 알고리즘을 추가하여 변수 적응 최적화를 구현합니다.

이러한 최적화는 전략의 유연성, 안정성 및 수익성을 높일 수 있습니다.

요약하다

이 가격 운동 추적 전략은 전체적으로 간단하고 직접적이고 논리적으로 명확한 트렌드 추적 전략이다. 전략은 가격 평균선과 평균 가격을 사용하여 가격 운동 방향을 판단하고, 신호 품질을 향상시키기 위해 다단계 검증 메커니즘을 설계한다. 전략은 또한 합리적인 스톱 스탠드 설정을 포함한다. 코드 양에서 보면, 전략 논리는 매우 간단하며, 20 개 이상의 파인 스크립트만 필요로 한다.