ChaoZhang
개요
모멘텀 트렌드 추적 전략 (Momentum Trend Tracking Strategy) 은 상대 강도 지수 (RSI), 무작위 지수 (Stochastic) 및 모멘텀 동력 지수를 사용하여 트렌드를 식별하는 전략이다. 그것은 여러 지표 신호를 통합하여 재측량 효과가 좋으며 중장선 지위를 유지하는 데 적합하다.
전략 원칙
이 전략은 먼저 각각 9주기 길이의 RSI, 스토카스틱, 그리고 모멘텀 지표를 계산한다. 그리고 스토카스틱과 RSI의 수치를 곱하고, 모멘텀으로 나눈 다음, 통합 지표인 KNRP를 얻는다. 이 지표는 동시에 여러 개의 하위 지표의 정보를 반영할 수 있다.
그 다음, KNRP의 길이가 2인 이동 평균을 구하고, 그 위에 횡단할 때 트레이딩 신호를 생성한다. 즉, 평균값이 이전 주기보다 큰 경우 더 많이 하고, 이전 주기보다 작은 경우 공백한다. 이 신호는 KNRP 지표의 단기 경향을 반영한다.
우위 분석
이 전략의 가장 큰 장점은 지표의 설계가 합리적이고, 여러 가지 기술 지표의 정보를 효과적으로 결합하여 트렌드의 방향을 정확하게 판단할 수 있다는 것입니다. 단일 지표에 비해 잘못된 신호의 가능성을 줄여주고 신호의 신뢰성을 향상시킵니다.
또한, 이 전략은 트렌드를 판단하는 주요 근거는 KNRP의 이동 평균이며, 추세를 따라가는 고하의 위험을 피하고, 트렌드 거래의 철학에 부합한다. 또한, 매개 변수 설정은 유연하며, 사용자는 자신의 스타일에 따라 조정할 수 있다.
위험 분석
이 전략의 주요 위험은 다중 지표 조합 그 자체에 있다. 조합 방식이 부적절하면, 서로 다른 지표들 사이에 충돌이 발생할 수 있다. 이것은 잘못된 신호를 증가시켜 전략의 성과에 영향을 미치게 된다. 또한, 파라미터를 적절하게 설정하지 않으면 결과에 큰 영향을 미치게 된다.
위험을 줄이기 위해, 최적화 파라미터를 권장하고, 다양한 길이와 조합 방식의 파라미터가 전략 지표와 전체적인 피드백 결과에 미치는 영향을 테스트한다. 또한 장기적인 상황의 파라미터 안정성에 대한 영향도 고려해야 한다.
최적화 방향
이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 최적화될 수 있습니다.
더 많은 종류의 기술 지표의 조합을 테스트하여 더 효과적으로 트렌드를 판단하는 방법을 찾으십시오.
지표 매개 변수를 최적화하여 현재 시장 환경에 더 적합한 값을 찾습니다.
이윤을 고정하고 손실을 줄이기 위해 Stop Loss Logic을 추가합니다.
더 긴 시간 주기로 테스트하여 중·장선 전략의 효과를 평가합니다.
포지션 관리 모듈을 추가하여 시장 상황에 따라 포지션을 조정합니다.
요약하다
동적 트렌드 추적 전략은 전체적으로 안정적이고 신뢰할 수 있는 트렌드 전략이다. 그것은 단일 지표가 가짜 신호에 영향을 받을 수 있는 단점을 해결하고, 다중 지표를 가중하여 트렌드를 효과적으로 판단한다. 매개 변수 설정은 유연하고, 최적화 공간이 넓으며, 기술 지표 트레이더에게 적합하다. 이 전략은 더 개선되면 장기적으로 보유할 가치가 있는 양적 전략이 될 가능성이 있다.
/*backtest
start: 2022-12-28 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 27/07/2021
// To calculate the coordinates in which the kink of the line will cross,
//the standard Forex instruments are used - Relative Strenght Index, Stochastic and Momentum.
//It is very easy to optimize them for the existing trading strategy: they all have very
//flexible and easily customizable parameters. Signals to enter the market can be 2 situations:
// Change of color of the indicator line from red to blue. At the same time, it is worth entering into the purchase;
// Change of color of the indicator line from blue to red. In this case, it is worth entering for sale.
//The signals are extremely clear and can be used in practice even by beginners. The indicator
//itself shows when to make deals: the user only has to accompany them and set the values
//of Take Profit and Stop Loss. As a rule, the signal to complete trading is the approach of
//the indicator level to the levels of the maximum or minimum of the previous time period.
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strategy(title="Kwan NRP Backtest", shorttitle="KNRP")
xPrice = open
Length_Momentum = input(9, minval=1)
Length_RSI = input(9, minval=1)
Length_Stoch = input(9, minval = 1)
Length_NRP = input(2, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
var xKNRP = array.new_float(1,na)
xMom = close / close[Length_Momentum] * 100
xRSI = rsi(xPrice, Length_RSI)
xStoch = stoch(xPrice, high, low, 9)
if xMom != 0
val=xStoch*xRSI/xMom
array.push(xKNRP,val)
nz(na)
avr = 0.0
if array.size(xKNRP) > Length_NRP
for i = array.size(xKNRP)-Length_NRP to array.size(xKNRP)-1
avr+= array.get(xKNRP, i)
nz(na)
avr := avr / Length_NRP
clr = avr > avr[1] ? color.blue : color.red
pos = iff(avr > avr[1] , 1,
iff(avr < avr[1], -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1 )
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1 )
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )
plot(avr, color=clr, title="RMI")