ChaoZhang
개요
이 전략은 스피럴 채널 지표와 격차 비율 지표를 통합하여 가격이 상궤도선과 평균선을 돌파할 때 구매 신호를 생성한다. 마찬가지로, 가격이 상궤도선과 평균선을 돌파할 때 판매 신호를 생성한다. 이 전략은 스피럴 채널을 통해 가격의 추세 방향을 판단하고 격차 비율 지표를 사용하여 가격 동력을 검출하여 두 지표가 동시에 확인되는 것을 기반으로 거래 신호를 생성하여 더 나은 승률을 얻는다.
전략 원칙
이 전략은 크게 두 가지 지표에 기반을 두고 있습니다.
스피럴 채널 (Spiral Channels): 상하 궤도선을 계산하여 가격의 트렌드 방향을 판단한다. 가격이 상하 궤도를 돌파할 때 상승하고, 하하 궤도를 돌파할 때 하락한다.
격차 비율 지표 ((ROC): 가격 가속성이 있는지 검출하여 가격 동력을 판단한다. ROC가 어떤 긍정적 인 값보다 크면 가격이 상승 가속도를 나타내고, 어떤 부정적인 값보다 작으면 가격이 하락 가속도를 나타냅니다.
스피럴 채널과 격차율 지표가 동시에 멀티 헤드 신호를 발산할 때 구매 신호가 발생한다. 즉, 가격은 동시에 경로를 돌파하고 상승 가속도의 징후를 보여준다. 판매 신호를 생성하는 논리도 비슷하다.
이러한 조합은 신호의 신뢰성을 높이고, 명확한 추세가 없는 경우에 맹목적으로 거래하는 것을 피할 수 있다.
전략적 이점
가격 추세와 동력을 종합적으로 판단하여, 신호는 신뢰성이 높고, 승률이 높다.
매개 변수 최적화를 통해 전략의 거래 빈도를 조정할 수 있다. 예를 들어, 격차율 지표의 매개 변수를 조정하여 포지션 개설의 민감도를 제어한다.
단편 손실을 제어하기 위해 스톱 손실을 사용합니다. 파라미터는 사용자 정의 할 수 있습니다.
재입학은 수익성을 높이기 위해 트렌드를 추적할 수 있습니다.
전략적 위험
이 경우, 거래의 일부 기회를 놓칠 수 있고, 수익성이 제한될 수 있습니다.
파격적인 전략은 감금되기 쉽다. 가격이 반전되면 큰 손실이 발생할 수 있다.
잘못된 매개 변수 설정으로 거래 신호가 너무 자주 또는 희박하게 발생할 수 있습니다.
고정 비율의 정지 손실은 더 큰 단독 손실의 발생을 완전히 피할 수 없습니다.
전략 최적화 방향
격차 비율 지표의 파라미터를 테스트하여 최적의 파라미터 조합을 찾습니다.
다양한 스톱로스 레벨을 테스트하고, 승패율과 승률을 균형을 잡는다.
다른 지표 필터를 추가하여 신호 품질을 향상시킵니다.
다양한 시장을 테스트하여 이 전략에 가장 적합한 품종을 찾아보세요.
전략의 최적화 포지션 관리, 다른 시장 조건에 따라 다른 포지션을 사용한다.
요약하다
이 전략은 스피럴 채널과 격차 비율 지표를 통합하여 가격의 추세와 동력을 판단하고 거래 신호의 질을 보장하면서 재입장 및 변수 최적화를 통해 수익을 유지하는 능력을 갖추고 있습니다. 고정된 비율의 스톱 로스를 기반으로 한 위험 관리가 추가로 최적화 될 수 있습니다.
/*backtest
start: 2024-01-07 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("SSL Chaikin BF 🚀", overlay=true, precision=2, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
/////////////// Time Frame ///////////////
_0 = input(false, "════════ Test Period ═══════")
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
/////////////// Chaikin MF ///////////////
_1 = input(false, "═══════ Chaikin MF ═══════")
length = input(20, minval=1, title = "Chaikin SMA Length")
upperThreshold = input(0.04, step=0.01, title="Upper Threshold")
lowerThreshold = input(0.02, step=0.01, title="Lower Threshold")
ad = close==high and close==low or high==low ? 0 : ((2*close-low-high)/(high-low))*volume
mf = sum(ad, length) / sum(volume, length)
/////////////// SSL Channels ///////////////
_2 = input(false, "═════════ SSL ══════════")
len1=input(title="SMA Length 1", defval=12)
len2=input(title="SMA Length 2", defval=13)
smaHigh = sma(high, len1)
smaLow = sma(low, len2)
Hlv = 0
Hlv := close > smaHigh ? 1 : close < smaLow ? -1 : Hlv[1]
sslDown = Hlv < 0 ? smaHigh : smaLow
sslUp = Hlv < 0 ? smaLow : smaHigh
///////////// Rate Of Change /////////////
_3 = input(false, "══════ Rate of Change ══════")
source = close
roclength = input(13, "ROC Length", minval=1)
pcntChange = input(4, "ROC % Change", minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))
/////////////// Strategy ///////////////
long = sslUp > sslDown and isMoving() or crossover(mf, upperThreshold)
short = sslUp < sslDown and isMoving() or crossunder(mf, lowerThreshold)
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
//////////////// Stop loss ///////////////
_4 = input(false, "════════ Stop Loss ═══════")
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("L", strategy.long, when=long)
strategy.entry("S", strategy.short, when=short)
strategy.exit("L SL", "L", stop=long_sl, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("S SL", "S", stop=short_sl, when=since_shortEntry > 0)
/////////////// Plotting ///////////////
p1 = plot(sslDown, linewidth = 1, color=color.red)
p2 = plot(sslUp, linewidth = 1, color=color.lime)
fill(p1, p2, color = sslDown < sslUp ? color.lime : color.red, transp=80)
bgcolor(isMoving() ? long ? color.green : short ? color.red : na : color.white, transp=80)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30)
bgcolor(crossover(mf, upperThreshold) ? color.blue : crossunder(mf, lowerThreshold) ? color.orange : na, transp=30)