ChaoZhang
이 전략은 이동 평균 지점 이동 포트 라이트 라인 지표에 기반하여 거래 신호를 생성한다. 이 중, 포트 라인 라인은 이동 평균의 퍼센트 인자를 통해 계산된다. 이전 고점이 궤도를 돌파하면 판매 신호를 생성하고, 이전 저점이 궤도를 돌파하면 구매 신호를 생성한다.
전략 원칙
이 전략은 displaced exponential moving average (EMA) 를 핵심 지표로 사용하고, 일정 주기 후에, 퍼센티지 인자로 확장하여 상하의 궤도를 형성한다. 이것은 완전한 이동 평균의 이동 이동망 체계를 구성한다. 구체적으로, 이동망 체계는 다음과 같이 구성된다:
- EMA ((Price, Period) - 핵심 지수 이동 평균
- top = sEMA[disp] *(100 + perAb)/100) - 선로
- bott = sEMA[disp] *(100 - perBl) / 100) - 하차
% above와 % below는 각각 상하 궤도와 핵심 지수 이동 평균의 비율을 제어한다. Displacement 파라미트는 상하 궤도와 핵심 지수 이동 평균 사이의 주기적 이동을 제어한다.
이 방법으로, 위의 변수를 조정하여 적절한 거래 범위를 형성할 수 있습니다. 가격이 범위를 돌파하면 거래 신호가 생성됩니다. 구체적으로:
- 만약 종결 가격이 하위 Bott보다 낮다면, 구매 신호가 발생한다.
- 종결 가격이 상반위보다 높으면 판매 신호가 발생한다.
주의할 점은 이 전략은 또한 반전 변수를 제공하는데, true로 설정하면 신호 방향은 위와 반대된다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 지수 이동 평균을 기본 지표로 사용하면 곡선의 지연성을 줄이고 가격 변화에 대한 민감성을 높일 수 있습니다.
- 더 많은 조정 가능한 매개 변수, 매개 변수 최적화를 통해 더 나은 거래 결과를 얻을 수 있습니다.
- 다양한 유형의 시장에 적합한 리버스 모드를 제공합니다.
- 규칙은 간단하고 명확하며 이해하기 쉽고 실행이 가능합니다.
위험과 예방
이 전략에는 다음과 같은 위험도 있습니다.
- 지진이 발생했을 때 잘못된 신호가 발생하기 쉽다.
- 잘못 설정된 매개 변수는 과도한 거래 또는 신호를 놓칠 수 있습니다.
- 시장의 소음을 효과적으로 필터링하지 못해 값없는 신호를 만들어 낼 수 있습니다.
이러한 위험들을 방지하기 위해, 우리는 다음과 같은 몇 가지 측면에서 최적화할 수 있습니다.
- 거래량, 변동성 등과 같은 다른 지표의 필터 신호와 함께
- 최적의 변수 조합을 찾기 위해 변수 최적화 프로세스를 추가합니다.
- 단편적 손실을 통제하기 위해 적당히 조정된 손실을 막는 전략
더 나은 생각
이 전략은 여전히 최적화할 수 있는 여지가 있으며, 다음과 같은 부분들을 고려할 수 있습니다.
- 기계 학습 모델을 추가하여 자동으로 최적화 및 변수 조정
- 스톱, 이동 스톱, 트레일링 스톱 등의 기능을 추가하여 위험을 효과적으로 제어할 수 있습니다.
- 감정 지표와 투자자의 감정을 결합하여 신호 필터링을 통해 신호 품질을 향상시킵니다.
- 모델 포트폴리오를 늘리고, 다른 기술 지표와 결합하여 트렌드를 파악하여 전체적인 정확도를 향상시킵니다.
- 이 전략 모델을 계승하여, 다른 유형의 지수 평균선 시스템을 개발하여 적용 범위를 확장합니다.
이러한 최적화를 통해 전략의 안정성, 적응성 및 효과를 더욱 강화할 수 있습니다.
요약하다
이동평균 이동파크 네트워크 라인 전략은 간단한 지수 이동평균 시스템과 변수화 간격을 이용하여 명확한 거래 규칙을 형성하고, 해석 및 구현이 용이하며, 전형적인 트렌드 추적 전략에 속한다. 변수 조정 및 최적화를 통해 이 전략은 더 좋은 효과를 낼 수 있다. 그러나 시장 환경의 영향을 충분히 고려하고 잠재적인 위험을 예방하는 것도 필요하다. 이 전략은 기본 템플릿이며, 후속으로 확장 및 최적화 할 수있는 공간이 많이 남아있다.
/*backtest
start: 2024-01-25 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 14/08/2020
// Moving Average Displaced Envelope. These envelopes are calculated
// by multiplying percentage factors with their displaced expotential
// moving average (EMA) core.
// How To Trade Using:
// Adjust the envelopes percentage factors to control the quantity and
// quality of the signals. If a previous high goes above the envelope
// a sell signal is generated. Conversely, if the previous low goes below
// the envelope a buy signal is given.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="Moving Average Displaced Envelope Backtest", shorttitle="MA DE", overlay = true)
Price = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
Period =input(defval=9, minval=1)
perAb = input(title = "Percent above", defval=.5, minval=0.01, step = 0.1)
perBl = input(title = "Percent below", defval=.5, minval=0.01, step = 0.1)
disp = input(title = "Displacement", defval=13, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
pos = 0
sEMA = ema(Price, Period)
top = sEMA[disp] * ((100 + perAb)/100)
bott = sEMA[disp]* ((100 - perBl)/100)
pos := iff(close < bott , 1,
iff(close > top, -1, pos[1]))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )