더블 이동 평균 가격 채널 거래 전략


생성 날짜: 2024-01-19 16:44:31 마지막으로 수정됨: 2024-01-19 16:44:31
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더블 이동 평균 가격 채널 거래 전략

개요

이중 이동 평균 가격 채널 트레이딩 전략 (Dual Moving Average Price Channel Trading Strategy) 은 가격 채널 지표와 이동 평균 지표를 결합한 정량 거래 전략이다. 이 전략은 가격 채널을 구성하여 가격 채널 방향을 판단하며, 동시에 이동 평균을 사용하여 가격 추세를 판단하여 거래 신호를 발생시킨다.

전략 원칙

쌍방향 가격 통로 거래 전략의 핵심 원칙은 다음과 같습니다.

  1. 가격 위궤도와 가격 하향궤도를 구성하여 가격 통로를 형성한다. 가격 위궤도와 하향궤도 사이를 경로로 돌면 시상 신호, 가격 하향궤도와 하향궤도 사이를 경로로 돌면 시상 신호이다.

  2. 평균선을 계산한다. 평균선 위에 가격이 부진하고, 평균선 아래에 가격이 하락한다.

  3. 가격 통로 지표와 평균선 지표가 결합되어 더 신뢰할 수 있는 거래 신호를 생성할 수 있다. 구체적인 규칙은 다음과 같다:

    • 다중 신호: 가격이 하락하고 평균보다 낮을 때 더 많이 하세요.
    • 공백 신호: 가격이 하락하고 평균선보다 높을 때 공백

이 전략은 가격 통로와 평평선 두 지표를 동시에 고려하여 시장 움직임을 더 정확하게 판단하고, 가짜 신호를 필터링하여 일정 수준의 안정성을 갖는다.

우위 분석

쌍방향 가격 통로 거래 전략은 다음과 같은 장점이 있습니다.

  1. 가격 통로와 평균선 두 지표가 결합되어 거래 신호를 더 신뢰할 수 있게 하고, 많은 가짜 신호를 생성하지 않도록 한다.

  2. 가격 채널을 사용하여 가격 상태를 판단하고, 평균선을 사용하여 가격 경향을 판단하며, 두 지표는 서로 검증하고, 더 정확하다.

  3. 전략의 파라미탈 설계, 평균선 길이 및 가격 통로의 길이는 다양한 품종과 주기에 맞게 파라미터를 통해 조정할 수 있다.

  4. 전략적 신호는 안정적이며 신호 흔들림이 발생하지 않아 거래 위험이 낮아진다.

  5. 전략 논리는 간단하고 명확하며, 이해하기 쉽고, 실 디스크에서 작동하기 편리하다.

  6. 전략은 완전히 지표에 기반하고, 훈련이 필요없고, 데이터 의존도가 없으며, 다양한 품종과 주기에서 적용됩니다.

위험 분석

쌍방향 가격 통로 거래 전략에는 다음과 같은 위험 요소가 있습니다.

  1. 전략은 가격의 빠른 상승을 놓칠 수 있고, 단기적인 추세를 잡을 수 없습니다.

  2. 가격이 상하 궤도 근처에서 변동할 때 거래 신호가 자주 발생하여 거래 빈도가 증가합니다.

  3. 선물 품목의 가격이 급격하게 변동하면 가격 통로 파라미터를 잘못 설정하면 거래 위험이 증가합니다.

  4. 전략은 스톱 로직을 고려하지 않고, 손실이 확대될 때 위험을 효과적으로 통제할 수 없다.

위험의 해결책은 다음과 같습니다.

  1. 평균주기를 적절히 줄여서 전략을 더 민감하게 만들고, 단기 트렌드를 잡는다.

  2. 가격 통로 길이를 늘리고, 가짜 신호를 줄인다. 동시에 적절한 입시 조건을 완화하고, 거래 주파수를 제어한다.

  3. 매개 변수 최적화 테스트, 가장 적합한 가격 채널 매개 변수를 선택하십시오.

  4. 모바일 스톱 로직을 추가하여 단독 손실을 줄입니다.

최적화 방향

두 개의 평선 가격 통로 거래 전략에는 더 많은 최적화 할 여지가 있습니다.

  1. 입구 조건에서, MACD, KDJ 등과 같은 다른 지표와 결합하여, 다중 지표 필터링을 구현하여 신호를 더 안정화 할 수 있다.

  2. 다양한 매개 변수가 전략 효과에 미치는 영향을 테스트할 수 있으며, 최적의 매개 변수 조합을 찾는다. 예를 들어, 다양한 평균주기 매개 변수를 테스트한다.

  3. 동적 중지 손실 모듈을 추가할 수 있다. 손실이 일정 규모에 도달했을 때 중지 손실 출전을 하여 위험을 효과적으로 제어한다.

  4. 또한 기계 학습 모델을 도입하여 역사 데이터를 사용하여 전략 매개 변수를 훈련하고 최적화하여 매개 변수를 동적으로 조정할 수 있습니다.

  5. 더 복잡한 개선은 심층 학습 알고리즘을 사용하여 특성과 판단 신호를 추출하고, 전통적인 지표를 대신하여 신경 네트워크를 사용하여 전략의 지능화를 구현하는 것입니다.

요약하다

쌍평선 가격 통로 거래 전략은 쌍 지표 판단을 통해 비교적 안정적이고 신뢰할 수 있는 거래 신호를 형성한다. 동시에 전략의 파라미터리 디자인은 다양한 품종에 적응할 수 있도록 유연하게 조정할 수 있다. 이 전략은 가격 통로와 평선의 장점을 결합하고, 비교적 간단한 실용, 수량 거래 실장에 적합하다. 물론 전략에는 개선할 여지가 있으며, 입시 조건, 손해 중지, 파라미터리 최적화, 지능화 등에서 최적화 할 수 있다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-01-11 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © paparegier

//@version=4
strategy("G-Channel and EMA Strategy", shorttitle="GEMA", overlay=true)

// G-Channel Indicator
length = input(100)
a = 0.0
b = 0.0
a := na(a[1]) ? close : max(close, a[1]) - (a[1] - b[1]) / length
b := na(b[1]) ? close : min(close, b[1]) + (a[1] - b[1]) / length
avg = avg(a, b)

crossup = b[1] < close[1] and b > close
crossdn = a[1] < close[1] and a > close
bullish = barssince(crossdn) <= barssince(crossup)

// EMA Indicator
emaLength = input(20, title="EMA Length")
emaValue = ema(close, emaLength)

// Strategy Conditions
buyCondition = bullish and close < emaValue
sellCondition = not bullish and close > emaValue

// Execute Strategy
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellCondition)

// Plotting
plot(avg, color=color.new(bullish ? color.lime : color.red, 90), linewidth=1, title="G-Channel Average")
plot(emaValue, color=color.rgb(0, 0, 255, 90), linewidth=1, title="EMA")

// Mark Buy and Sell Signals
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy", size=size.small)
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell", size=size.small)