양방향 돌파 이동평균선을 기반으로 한 거래 전략


생성 날짜: 2024-02-02 17:33:14 마지막으로 수정됨: 2024-02-02 17:33:14
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양방향 돌파 이동평균선을 기반으로 한 거래 전략

개요

양방향 돌파평균선 거래 전략은 여러 지표에 기반하여 구매 및 판매 신호 판단을 하는 전략이다. 그것은 평균선, 지지 압력 지표, 트렌드 지표 및 오버 바이 오버 세 지표를 통합하여 전체적인 거래 시스템을 형성한다.

전략 원칙

구매 신호의 판단 논리

구매 신호는 다음과 같은 네 가지 조건을 동시에 충족해야 합니다.

  1. 마감 가격은 패러블라인 지표보다 높습니다.
  2. 종결값은 Length=200의 간단한 이동 평균보다 높습니다.
  3. MACD의 MACD 라인은 0보다 높습니다.
  4. RSI는 50보다 높습니다.

위의 네 가지 조건이 동시에 충족되면 1의 구매 신호가 생성됩니다.

신호를 파는 판단의 논리

팔기 신호의 판단 논리는 구매 신호와 정반대이며, 다음의 네 가지 조건이 동시에 충족되어야 합니다:

  1. 마감 가격은 평행선 지표보다 낮다
  2. 종결값은 Length=200의 간단한 이동 평균보다 낮습니다.
  3. MACD 지표의 MACD 라인은 0보다 낮습니다.
  4. 랭트 = 7의 RSI는 50보다 낮습니다

위의 네 가지 조건이 동시에 충족되면 -1의 팔기 신호를 생성한다.

출전과 출전

전략에서, 입시 조건은 구매 및 판매 신호에 따라 판단되며, 더 많이 할 때 구매 신호 = 1을 요구하고, 공백 할 때 판매 신호 = -1을 요구한다.

출전 조건은 두 가지로, 하나는 빠른 출전이며, 신호가 바뀌면 출전한다. 다른 하나는 반대 신호를 기다리는 것이다.

전략적 강점 분석

양방향 돌파평균선 전략의 가장 큰 장점은 다중 지표 조합에 있다. 이는 전면적으로 추세, 과매매, 과매매 상태를 판단할 수 있다. 구체적으로 다음과 같은 몇 가지 장점이 있다.

  1. 파란선 지표는 돌파가 지지부진으로 작용하는지 여부를 판단합니다.
  2. “중앙선”은 큰 트렌드의 방향을 판단하고 역동적인 행동을 피합니다.
  3. MACD는 명확한 공백 상태를 판단합니다.
  4. RSI는 과매매의 위험을 피합니다.
  5. 여러 지표가 결합되어 안정성과 성공률을 크게 높일 수 있습니다.

전체적으로 볼 때, 이 시스템은 초보자나 전문가들이 스스로 배울 수 있는 좋은 시스템입니다.

위험 분석

양방향의 돌파평균선 전략은 장점이 많지만, 다음과 같은 몇 가지 측면에 초점을 맞추어 주의해야 할 위험도 있습니다.

  1. 매개 변수 설정은 과도한 최적화를 초래할 수 있으며, 실디 효과는 좋지 않을 수 있습니다.
  2. 지표가 분산될 확률이 높기 때문에 입학 전과 후 다시 확인해야 합니다.
  3. “이런 일이 벌어질 때, 우리는 더 이상 ‘미국’에 대해 이야기하지 않을 것입니다.
  4. 거래 빈도가 너무 높아서 거래 비용과 슬라이드 포인트 손실이 발생할 수 있습니다.

위와 같은 위험들에 대해, 다음과 같은 조치를 취하여 최적화 및 개선할 수 있습니다.

  1. 지표 필터링을 추가하여 일관된 신호를 보장합니다.
  2. 단편적 손실을 통제하기 위한 엄격한 손해배상
  3. 거래의 수를 통제하고, 합리적인 횟수;
  4. 과잉 최적화를 방지하기 위한 변수 조합 테스트.

최적화 방향

양방향의 돌파평선 전략은 다음과 같은 몇 가지 측면에서 최적화 할 수있는 큰 여지가 있습니다.

  1. 기계 학습 모델이 신호 강도를 예측할 수 있도록 하는 것.
  2. 글 분석과 함께 중요한 뉴스의 영향력을 판단하는 것.
  3. 시장 구조 지표를 늘리고, 단계적으로 전략을 조정합니다.
  4. 손해의 최적화, 추적 손해 또는 진동 손해;
  5. 변수 조정과 조합, 최적의 변수 쌍을 찾는다.

이 전략의 효과는 더 향상될 수 있으며 실무용으로 더 적합할 것입니다.

요약하다

양방향 돌파평등선 거래 전략은 다중 지표의 조합으로 범용 전략이다. 그것은 동시 트렌드, 지지 압력, 과매 과매 등의 지표를 결합하여 구매 및 판매 시기를 판단한다. 지표 효과 상호 보완, 전체 판단의 장점이 있다. 그러나 또한 특정 위험이 있으며, 더 많은 시장 상황에 맞게 계속 최적화 할 필요가 있다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-01-26 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//Original Indicator by @Shizaru - simply made into a strategy!

strategy("Simple Buy/Sell Strategy", overlay=false)
psar = sar(0.02,0.02,0.2)
c1a = close > psar
c1v = close < psar

malen = input(200, title="MA Length")
mm200 = sma(close, malen)
c2a = close > mm200
c2v = close < mm200

fast = input(12, title="Fast EMA Length")
slow = input(26, title="Slow EMA Length")
[macd,signal,hist] = macd(close, fast,slow, 9)
c3a = macd >= 0
c3v = macd <= 0

rsilen = input(7, title="RSI Length")
th = input(50, title="RSI Threshold")
rsi14 = rsi(close, rsilen)
c4a = rsi14 >= th
c4v = rsi14 <= th

buy = c1a and c2a and c3a and c4a ? 1 : 0
sell = c1v and c2v and c3v and c4v ? -1 : 0

longtrades = input(true, title="Long Trades")
shorttrades = input(false, title="Short Trades")
quickexit = input(false, title="Quick Exits")

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy==1 and longtrades==true)
strategy.close("Buy", when=quickexit==true ? buy==0 : sell==-1)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sell==-1 and shorttrades==true)
strategy.close("Sell", when=quickexit==true ? sell==0 : buy==1)

plot(buy, style=plot.style_histogram, color=color.green, linewidth=3, title="Buy Signals")
plot(sell, style=plot.style_histogram, color=color.red, linewidth=3, title="Sell Signals")