ChaoZhang
개요
이 전략은 이동 평균선, 헐 이동 평균선, 상대적으로 강한 지수 (RSI) 를 기반으로 거래 신호를 구축하고, 전형적인 기회 추적 전략에 속한다. 그것은 자동으로 시장 기회를 식별하고, 장거리 전환을 할 수 있으며, 중·단기 거래에 적용된다.
전략 원칙
- 50주기의 지수 이동 평균 ((EMA) 을 추세를 판단하는 평균 지표로 계산한다.
- 7일간의 헐 이동 평균을 더 민감하고 선입장 평균으로 계산하고, EMA와 함께 골드 포크를 형성한다.
- RSI의 오버 바이 라인과 오버 소드 라인을 각각 60과 45로 설정합니다. RSI가 60보다 높으면 오버 바이 신호이며, RSI가 45보다 낮으면 오버 소드 영역입니다.
- 오버 바이가 동시 EMA를 상향으로 통과할 때, 하위 신호를 니다.
- 오버셀 영역이 동시적으로 아래로 EMA를 통과할 때, 더 많은 신호를 다.
전략적 이점
- EMA, Hull, RSI의 3가지 지표를 조합하여 시장의 추세, 동력, 과매도 과매도 영역을 종합적으로 판단하여 신호의 정확성을 향상시킵니다.
- EMA는 중장기 트렌드를 판단하고, 헐은 단기 선도적 지표를 판단하고, RSI는 과매매 지역을 판단하고, 다른 주기적 지표는 다양한 수준의 거래 기회를 잡기 위해 사용된다.
- 거래 신호는 트렌드, 동력 및 오버 바이 오버 셀 영역의 세 가지 조건을 동시에 충족 한 후에 발동되며, 가짜 신호를 효과적으로 필터링 할 수 있습니다.
전략적 위험
- 3가지 지표의 조합으로 판단하면 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.
- EMA와 헐의 주기적 설정은 반복 테스트 최적화를 필요로 하며, 부적절한 매개 변수 선택은 응답 질에 영향을 줄 수 있다.
- RSI의 변수 또한 조정할 필요가 있으며, 다른 주식과 외환은 과매매에 대한 판단 기준이 달라진다.
전략 최적화
- 더 많은 보조 지표들을 도입할 수 있습니다. 예를 들어, 브린 라인, KC 라인 등이 있습니다.
- 다양한 품종 설정에 따라 다양한 파라미터 조합을 최적화할 수 있다.
- 고위 수준의 시간적 순환을 통해 의사결정을 할 수 있고, 단기적인 가짜 돌파구에 의해 오해받지 않습니다.
- 리스크 관리를 위한 Stop Loss 전략이 도입될 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 EMA, Hull 및 RSI의 3가지 지표의 조합을 사용하여 중·단기 거래 기회를 포착한다. 전략 신호의 생성은 트렌드, 동력 및 오버 구매 오버 판매의 3차원을 충족해야 하며, 따라서 많은 가짜 신호를 필터링한다. 또한, 변수 최적화 및 더 많은 보조 지표를 도입하는 등의 방법으로 전략의 안정성과 거래 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Bitduke
//@version=4
strategy(shorttitle="EHR", title="Simple EMA_Hull_RSI", overlay=false,
calc_on_every_tick=false, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.cash,
default_qty_value=1000, currency=currency.USD, initial_capital=1000,
commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
// EMA
len = input(minval=1, title="EMA Length", defval=50)
src = input(close, title="EMA Source")
final_ema = ema(src, len)
plot(final_ema, color=color.red, title="EMA")
overbought = input(60, title="overbought value")
oversold = input(45, title="oversold value")
overbought_signal = rsi(close, 14) > overbought
oversold_signal = rsi(close, 14) < oversold
barcolor(overbought_signal ? color.black : na)
barcolor(oversold_signal ? color.blue : na)
// Hull MA
n = input(title="Hull Length", defval=7)
n2ma=2*wma(close,round(n/2))
nma=wma(close,n)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(n))
n2ma1=2*wma(close[1],round(n/2))
nma1=wma(close[1],n)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(n))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
c=n1>n2?color.green:color.red
ma=plot(n1,color=c)
// Strategy Logic
longCondition = overbought_signal and crossover(n1,final_ema)
shortCondition = oversold_signal and crossover(final_ema,n1)
strategy.entry("EHR_Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("EHR_Short", strategy.short, when=shortCondition)