ChaoZhang
개요
이 전략의 이름은 쌍륜 드라이브 전략이다. 이 전략의 주요 아이디어는 Supertrend와 RSI의 두 가지 강력한 기술 지표를 결합하여 각자의 장점을 발휘하여 더 나은 양적 거래를 실현하는 것입니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 부분은 Change 함수를 사용하여 Supertrend 지표의 방향 변화를 판단하여 거래 신호를 생성하는 것입니다. Supertrend 지표의 방향이 위아래로 바뀌면 구매 신호를 생성하고, Supertrend 지표가 아래에서 위아래로 바뀌면 판매 신호를 생성합니다.
동시에, 전략은 RSI 지표를 도입하여 언제 청산해야 하는지를 결정하는 데 도움을 줍니다. RSI 상의 설정된 오버 바이 라인을 통과하면 과잉 주문이 평정됩니다. RSI 아래의 설정된 오버 판매 라인을 통과하면 과잉 주문이 평정됩니다.
우위 분석
이 전략은 수퍼트렌드와 RSI를 결합하여 다음과 같은 장점을 제공합니다.
슈퍼트렌드는 시장의 추세 변화를 판단하는 데 능숙하며, 구매와 판매의 정확한 지점을 달성합니다.
RSI는 상향 조정의 높고 낮은 지점을 판단하는 데 능숙하며, 합리적인 스톱 스톱 손실 위치를 결정하는 데 도움을줍니다.
이 두 가지 장점은 서로 보완되어 시장의 기회를 더 쉽게 잡을 수 있고 더 안정적인 수익을 얻을 수 있습니다.
전략적 아이디어는 명확하고 간결하며, 이해하기 쉽고 추적할 수 있으며, 다양한 수준의 투자자에게 적합합니다.
융통성이 강하고, 회수 위험도 조절 가능하며, 안정적인 수익을 쉽게 얻을 수 있다.
위험 분석
두륜구동 전략은 장점이 많지만 위험도 있습니다.
슈퍼트렌드 및 RSI 모두 잘못된 신호를 생성하여 불필요한 손실을 초래할 수 있습니다. 적절한 변수를 조정하거나 다른 지표를 도입하여 검증 할 수 있습니다.
다중방향 거래는 더 위험하며, 더 엄격한 자금 관리와 위험 통제가 필요합니다.
시장이 비정상적으로 변동할 때, 스톱로드는 뚫릴 수 있으며, 다른 수단으로 위험을 통제해야 한다.
슈퍼트렌드 지표는 매개 변수에 민감성이 높으며, 다른 시장에 따라 ATR 주기 및 인자 크기를 조정해야 한다.
최적화 방향
위와 같은 위험을 고려하여, 이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화될 수 있습니다.
볼륨과 MACD와 같은 지표가 추가되어 가짜 신호를 필터링하여 더 정확한 입구를 가능하게 합니다.
비정상적인 행동의 위험에 대응하기 위해 동적 상실을 설정하고 돌파구를 추적합니다.
수퍼트렌드 파라미터와 RSI 파라미터를 최적화하여 다른 시장의 특성에 더 적합하게 만듭니다.
기계 학습 알고리즘을 추가하여 지표 효과와 매개 변수 선택에 도움을 줍니다.
선물, 옵션 등의 파생 상품을 활용하여 시점 보장을 하고, 손실을 막는 위험을 줄인다.
단편적 손실과 최대 인출을 제어하기 위한 다양한 포지션 관리 전략을 설정한다.
요약하다
쌍용 바퀴 드라이브 전략은 Supertrend와 RSI의 두 지표의 장점을 통합하여 효율적인 트렌드 캡처 및 스톱 손실을 구현합니다. 단일 지표에 비해 전략은 신호가 더 신뢰할 수 있으며, 회귀가 더 제어 할 수 있으며, 실행하기 쉽고 수익이 안정된 알고리즘 거래 전략입니다. 변수 설정을 계속 최적화하고 신호 필터링 및 위험 관리 모듈을 추가함으로써 전략은 더 뛰어난 성능을 얻을 수 있습니다.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © alorse
//@version=5
strategy("Supertrend + RSI Strategy [Alose]", overlay=true )
stGroup = 'Supertrend'
atrPeriod = input(10, "ATR Length", group=stGroup)
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01, group=stGroup)
[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
// RSI
rsiGroup = 'RSI'
src = input(title='Source', defval=close, group=rsiGroup)
lenRSI = input.int(14, title='Length', minval=1, group=rsiGroup)
RSI = ta.rsi(src, lenRSI)
// Strategy Conditions
stratGroup = 'Strategy'
showLong = input.bool(true, title='Long entries', group=stratGroup)
showShort = input.bool(false, title='Short entries', group=stratGroup)
RSIoverbought = input.int(72, title='Exit Long', minval=1, group=stratGroup, tooltip='The trade will close when the RSI crosses up this point.')
RSIoversold = input.int(28, title='Exit Short', minval=1, group=stratGroup, tooltip='The trade will close when the RSI crosses below this point.')
entryLong = ta.change(direction) < 0
exitLong = RSI > RSIoverbought or ta.change(direction) > 0
entryShort = ta.change(direction) > 0
exitShort = RSI < RSIoversold or ta.change(direction) < 0
if showLong
strategy.entry("Long", strategy.long, when=entryLong)
strategy.close("Long", when=exitLong)
if showShort
strategy.entry("Short", strategy.short, when=entryShort)
strategy.close("Short", when=exitShort)