ChaoZhang
개요
이 전략은 ‘황금 십자 죽음 십자 전략’이라고 불리며, 주요 아이디어는 두 개의 다른 주기 이동 평균 황금 십자 및 죽음 십자 두 가지 강력한 기술 지표 신호를 사용하여 시장 추세의 반전을 포착하고, 낮은 가격으로 높은 가격으로 판매하는 효과를 실현하는 것입니다.
전략 원칙
이 전략에서, 우리는 50주기 및 200주기의 간단한 이동 평균을 계산합니다. 전통적으로, 50일선이 상향에서 200일선을 넘어오면, ?? 죽음의 교차점이라고 불리며, 이는 시선 하향의 신호입니다.
이 전략의 거래 논리는 이 두 가지 신호의 출현에 따라 포지션을 구축하는 것이다. 구체적으로, 전략은 ?? 죽음의 교차가 발생했을 때 공백을 하고, ?? 금의 교차가 발생했을 때 더 많이 한다. 이렇게하면 시장 추세 전환점 근처에서 이익을 얻을 수 있다.
또한, 전략에는 사용자 정의 가능한 재검토 시간 범위 기능도 제공되어 있습니다. 이것은 우리가 다른 날짜의 범위 내에서 전략의 성능을 테스트 할 수있게하여 이러한 교차 신호의 실제 효과를 발견 할 수 있습니다.
전략적 이점
- 시장의 전환점을 효과적으로 잡을 수 있고, 중요한 지점 근처에 포지션을 열어 수익을 올릴 수 있습니다.
- 두 개의 다른 주기평균선의 교차 결합을 사용하여 잘못된 신호를 피할 수 있습니다.
- 다양한 시장 조건에서 전략의 실제 성능을 테스트하기 위한 피드백 기능을 제공합니다.
- 횡단 신호와 포지션 변화를 직관적으로 볼 수 있는 명확한 지도
전략적 위험
- 평균적 교차 신호가 지연되어 극단적 상황의 전환을 예측할 수 없습니다.
- 리포트 데이터는 실판 데이터와 차이가 있을 수 있으며 실제 성능은 거래 비용과 슬라이드 포인트에 제한됩니다.
- 평균선 주기와 같은 전략 변수 선택이 결과에 큰 영향을 미칩니다.
- “기본적인 상황과 기술에 집중해야 한다. 기계적인 거래는 불가능하다”.
위험을 고려하여 평균선 변수를 조정할 수 있고, 다른 지표의 필터링 신호와 함께 재무 관리를 잘하고 실제 위험을 줄이기 위해 실물 검증 전략을 사용할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 최적화될 수 있습니다.
- 다른 평선 주기들의 조합 효과를 테스트하기
- 거래량이나 변동률과 같은 필터링 지표를 증가시켜 일반적인 통로를 피하십시오.
- 경제 데이터나 기본 정보를 필터로
- 이동 상쇄 또는 시간 상쇄와 같은 상쇄 전략을 고려하십시오.
- 다른 지분 기간의 효과를 평가하는 방법
다른 변수들이 전략의 성능에 미치는 영향을 테스트함으로써, 우리는 더 나은 평평한 크로스 라인 거래 방법을 찾을 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 이동 평균을 교차하는 고전적인 기술 지표 신호를 사용하여 시장의 중요한 전환점을 포착한다. 전략 논리는 간단하고 명확하며, 동시에 편리한 반추 기능을 제공합니다. 우리는 추세를 추적하는 구성 요소로서 판단을 보조 할 수 있습니다. 물론 실물에서는 여전히 다양한 외부 요소를 고려해야하며, 단일 지표의 맹목적 거래에 의존 할 수 없습니다.
/*backtest
start: 2024-01-14 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("[S_R__9] - Death and Golden Cross", overlay=true)
// Specific Time Date Range For Backtest
startDate = input.int(title='Start Date', defval=1, minval=1, maxval=31, group='DATE CONFIG')
startMonth = input.int(title='Start Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group='DATE CONFIG')
startYear = input.int(title='Start Year', defval=2023, minval=1800, maxval=2100, group='DATE CONFIG')
endDate = input.int(title='End Date', defval=31, minval=1, maxval=31, group='DATE CONFIG')
endMonth = input.int(title='End Month', defval=12, minval=1, maxval=12, group='DATE CONFIG')
endYear = input.int(title='End Year', defval=2023, minval=1800, maxval=2100, group='DATE CONFIG')
SPECIFIC_DATE = input.bool(title='USE SPECIFIC DATE ?', defval=false, group='DATE CONFIG')
inDateRange = SPECIFIC_DATE ? time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0) and time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0) : true
// Calculate 50 SMA and 200 SMA
sma50 = ta.sma(close, 50)
sma200 = ta.sma(close, 200)
// Detect a Death Cross (50 SMA crossing below 200 SMA)
deathCross = ta.crossunder(sma50, sma200)
// Detect a Golden Cross (50 SMA crossing above 200 SMA)
goldenCross = ta.crossover(sma50, sma200)
// Strategy Execution
if (inDateRange)
if (deathCross)
strategy.entry("Death Cross long", strategy.short)
if (goldenCross)
strategy.entry("Golden Cross short", strategy.long)
// Plot SMAs
plot(sma50, color=color.red, title="50 SMA")
plot(sma200, color=color.blue, title="200 SMA")
// Plotting Death Cross signal
plotshape(series=deathCross and inDateRange, title="Death Cross Signal", location=location.belowbar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="DEATH CROSS")
// Plotting Golden Cross signal
plotshape(series=goldenCross and inDateRange, title="Golden Cross Signal", location=location.abovebar, color=color.green, style=shape.labelup, text="GOLDEN CROSS")