ChaoZhang
개요
역동량 거래 전략 (Reverse Momentum Trading Strategy) 은 개량된 MACD 지표를 기반으로 한 단선 거래 전략이다. 이 전략은 윌리엄 블라우가 그의 저서 ?? 모멘텀, 디렉션 및 디버전스 (Momentum, Direction and Divergence) 에서 제시한 아이디어를 모티브로 삼아 가격과 동력의 관계를 활용하여 표준 MACD 지표의 의미와 반대되는 사용자 정의 MACD 지표를 구성하여 지표가 매매 신호를 형성할 때 역동적으로 작동한다. 즉, 지표의 매매 신호를 구매하고 지표의 매매 신호를 판매한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 지표는 개선된 MACD이며, 지표의 공식은 다음과 같다.
fastMA = ema(close, 32)
slowMA = ema(close, 5)
xmacd = fastMA - slowMA
xMA_MACD = ema(xmacd, 5)
그 중, fastMA는 32주기의 지수 이동 평균이며,slowMA는 5주기의 지수 이동 평균이다. 두 이동 평균의 차이는 xmacd를 구성하고, xmacd를 계산하면 5주기 지수 이동 평균이 xMA_MACD가 된다.
xmacd 상에서 xMA_MACD를 통과할 때 판매 신호가 생성되고, xmacd 아래에서 xMA_MACD를 통과할 때 구매 신호가 생성된다. 이 신호는 표준 MACD 지표와 반대되는 의미로, 표준 MACD 지표 상에서 구매 신호가 발송되고, 아래에서 판매 신호가 발송된다.
전략적 이점
가격과 수량 관계를 활용하여 잠재적인 트렌드 반전의 기회를 잡습니다.
개량된 MACD 지표 설정은 더 과학적이고, 파라미터가 충분히 최적화되어, 가짜 신호를 줄일 수 있다.
역동적 사고방식이 독창적이고, 전략 체계의 다양성을 증가시킨다.
추세 시장에서 수익을 올릴 수 있고, 평형 시장에서도 수익을 올릴 수 있다.
전략적 위험
역으로 작동하는 것은 위험하고 신중하게 사용해야 합니다.
스톱포트가 너무 작아서 스톱되는 것을 막아야 한다. 스톱포드 범위를 적절히 넓힐 수 있고, 스톱포드 위험을 줄일 수 있다.
회전 신호 누락을 경계하여 회전 기회를 놓치게 된다. 적절한 매개 변수를 최적화하여 신호 누락을 줄일 수 있다.
효율성이 너무 낮아 손실을 방지해야 한다. 다양한 품종의 매개 변수 효과를 테스트할 수 있으며, 효율성이 높은 품종의 거래를 선택할 수 있다.
전략 최적화 방향
다양한 긴 짧은 주기 파라미터 조합을 테스트하여 최적화 지표 형태를 .
트렌드를 판단하는 지표에 가입하여, 급격한 변동이 있는 시기를 역전하여 더 많은 코스피를 취하는 것을 피하십시오.
파동 이론, 지지 저항점 등의 기술 지표와 결합하여 잠재적인 반전 기회를 판단한다.
너무 급진적인 차단을 막기 위해 손해 차단 장치를 최적화하십시오.
요약하다
역동량 거래 전략은 여러 가지 기술 분석 이론과 지표 신호를 통합하여 가격과 동력이 이탈할 때 역전 기회를 잡습니다. 이 전략은 새로운 아이디어이며 강력한 실용적 가치가 있습니다. 그러나 역전 거래는 위험성이 높으며 엄격한 자금 관리, 신중한 파라미터 최적화 및 위험 제어가 필요합니다. 안정적인 수익을 얻으려면.
/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version = 2
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// Copyright by HPotter v1.0 09/12/2016
// This is one of the techniques described by William Blau in his book
// "Momentum, Direction and Divergence" (1995). If you like to learn more,
// we advise you to read this book. His book focuses on three key aspects
// of trading: momentum, direction and divergence. Blau, who was an electrical
// engineer before becoming a trader, thoroughly examines the relationship
// between price and momentum in step-by-step examples. From this grounding,
// he then looks at the deficiencies in other oscillators and introduces some
// innovative techniques, including a fresh twist on Stochastics. On directional
// issues, he analyzes the intricacies of ADX and offers a unique approach to help
// define trending and non-trending periods.
// Blau`s indicator is like usual MACD, but it plots opposite of meaningof
// stndard MACD indicator.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
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strategy(title="Ergotic MACD Strategy Backtest")
r = input(32, minval=1)
SmthLen = input(5, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=blue, linestyle=line)
source = close
fastMA = ema(source, r)
slowMA = ema(source, 5)
xmacd = fastMA - slowMA
xMA_MACD = ema(xmacd, 5)
pos = iff(xmacd < xMA_MACD, 1,
iff(xmacd > xMA_MACD, -1, nz(pos[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)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xmacd, color=green, title="Ergotic MACD")
plot(xMA_MACD, color=red, title="SigLin")