ChaoZhang
개요
이 전략은 가격 동력 지표 MACD와 평균선에 기반한 돌파구 구매 전략으로, 은 ((XAG/USD, XAG/EUR) 의 1시간 시간대에 적용된다. 핵심은 가격 동향과 동력 지표의 결합으로 트렌드 반전의 시점을 판단하는 데 있다.
전략 원칙
MACD 기둥선은 마이너스 전환과 연속 상승으로 신호선을 돌파할 때, 단기 상승세가 강하다는 것을 나타냅니다. 또한, 종전 가격 상승 추세의 평균선을 돌파하면 다중 머리 신호가 발생합니다. 마찬가지로, MACD 기둥선은 마이너스 전환과 신호선을 돌파하고 종전 가격 하락 추세의 평균선을 돌파 할 때, 공백 신호가 발생합니다.
특히, 이 전략은 다음과 같은 조건에 따라 상장 입시 신호를 판단합니다.
- MACD 기둥은 양수입니다.
- 현재 기둥선은 이전 기둥선보다 높습니다.
- 평균보다 높은 매출
- 마감 가격은 거의 3 K 라인의 최고 가격보다 높습니다.
하지만, 이 신호를 판단하는 조건은 정반대입니다.
일단 포지션을 열면, 다음 K 라인 종료시 무조건 평점이다. 이 전략은 중지 중지 손실 지점을 설정하지 않고, 트렌드 폭발의 시작 지점을 포착하기 위해 추구한다.
우위 분석
이 전략은 가격과 동력 지표를 결합하여 트렌드 반전의 시기를 더 정확하게 판단할 수 있으며, 승률이 높습니다. 무조건 K 선의 청산 방식은 반전이 실패한 후 다시 손실을 피하는 데 효과적입니다.
“지속적인 투자자”라는 뜻으로, “지속적인 투자자”라는 뜻으로, “지속적인 투자자”라는 뜻으로, “지속적인 투자자”라는 뜻으로, “지속적인 투자자”라는 뜻으로, “지속적인 투자자”라는 뜻으로, “지속적인 투자자”라는 뜻으로,
위험 분석
무손실 설정은 쉽게 갇혀 손실 위험이 크다. 역전 신호가 실패하면 적시에 손해를 막지 못하면 큰 재무 손실이 발생할 수 있다.
K 라인을 무조건적으로 닫는 방식은 청산하는 방식이며, 트렌드 상황에서의 수익을 지속적으로 잡는 것은 어렵습니다.
최적화 방향
높은 승률의 돌파구 구매를 기반으로 적절한 손해 차단 전략을 추가하여 손실 위험을 줄이는 것을 고려할 수 있습니다.
고도의 기술과 결합하여, 매매가 종료된 후 매매를 다시 시작하는 메커니즘을 설정하여, 트렌드 수익을 지속적으로 잡을 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 전반적으로 적극적으로 공격적인 고위험 전략으로, 무손실 설정으로 인해 투자자가 손실의 큰 위험을 감수해야 한다. 그러나, 상대적으로, 성공적인 반전 후 첫 번째 포지션을 완전히 열면 높은 수익을 얻을 수 있다. 강한 심리적 견딜 수 있는 적극적인 투자자에게 적합하다.
/*backtest
start: 2023-01-31 00:00:00
end: 2024-01-13 05:20:00
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/
// © SoftKill21
//@version=4
strategy("XAG strategy 1h",overlay=true)
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2020, title = "From Year", minval = 1970)
var gica = 0
var marcel = gica+2
//monday and session
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 1970)
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
len = input(10, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
out = sma(src, len)
//distanta = input(1.004)
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=false)
// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00
// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
option1=input(true)
option2=input(true)
long2 = close > open and time_cond and close > out and hist > 0 and hist > hist[1]
short2 = close < open and time_cond and close < out and hist < 0 and hist < hist[1]
long1 = (close > open ) and time_cond and close > out and hist > 0 and hist > hist[1] and high > high[1] and high[1] > high[2] and close > high[1] and close > high[2] and close > high[3]
short1 = (close < open) and time_cond and close < out and hist < 0 and hist < hist[1] and low < low[1] and low[1] < low[2] and close < low[1] and close < low[2] and close < low[3]
if(option1)
strategy.entry("long",1,when= short1)
strategy.entry("short",0,when=long1)
strategy.close_all()
if(option2)
strategy.entry("long",1,when= short2)
strategy.entry("short",0,when=long2)
strategy.close_all()
// if(strategy.openprofit < 0)
// strategy.close_all()
// if(strategy.openprofit>0)
// strategy.close("long",when = close < open )
// strategy.close("short",when = close > open)
// strategy.close("long",when= close < open)
// strategy.close("short",when= close> open)
// tp = input(0.0003)
// sl = input(0.005)
// strategy.exit("closelong", "long" , profit = close * tp / syminfo.mintick, loss = close * sl / syminfo.mintick, alert_message = "closelong")
// strategy.exit("closeshort", "short" , profit = close * tp / syminfo.mintick, loss = close * sl / syminfo.mintick, alert_message = "closeshort")