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이중 돌파구 이동 평균 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-02 17:33:14
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전반적인 설명

이중 돌파구 이동 평균 거래 전략 (Dual Breakthrough Moving Average Trading Strategy) 은 여러 지표에 기반하여 구매 및 판매 신호를 생성하는 전략이다. 그것은 이동 평균, 지원/항상 지표, 트렌드 지표 및 과잉 구매/ 과잉 판매 지표를 통합하여 포괄적인 거래 시스템을 형성합니다.

전략 논리

신호 논리를 구매하세요

구매 신호는 다음 네 가지 조건이 동시에 유효해야 합니다.

  1. Parabolic SAR 지표 이상의 폐쇄 가격
  2. 롱 = 200의 간단한 이동 평균 이상의 폐쇄 가격
  3. MACD 지표의 MACD 라인 0 이상
  4. 길이가 50보다 7인 RSI 지표

네 가지 조건이 모두 충족되면 1의 구매 신호가 생성됩니다.

신호 논리를 팔자

판매 신호의 논리는 구매 신호의 정반대입니다. 다음 네 가지 조건이 필요합니다.

  1. Parabolic SAR 지표 이하의 폐쇄 가격
  2. 종점 가격은 길이가 200인 간단한 이동 평균보다 낮습니다.
  3. MACD 지표의 MACD 라인 0 이하
  4. 길이가 50 이하의 RSI 지표 = 7

네 가지 조건이 동시에 사실이라면 -1의 판매 신호가 생성됩니다.

출입 및 출입

진입 조건은 구매 및 판매 신호에 달려 있습니다. 긴 이동하기 위해 구매 신호가 1에 해당해야합니다. 짧은 이동하기 위해 판매 신호가 -1에 해당해야합니다.

두 가지 출구 조건이 있습니다. 하나는 신호가 변경되면 빠른 출구입니다. 다른 하나는 위치에서 빠져나가기 전에 반대 신호를 기다리는 것입니다. 예를 들어, 긴 후에 판매 신호를 기다리는 것입니다.

이점 분석

이중 돌파구 이동 평균 전략의 가장 큰 장점은 여러 지표의 조합으로 트렌드, 과잉 구매/ 과잉 판매 상태 등을 포괄적으로 판단 할 수 있습니다. 구체적으로 주요 장점은 다음과 같습니다.

  1. 파라볼리 SAR는 효과적인 돌파구를 지원/저항으로 판단합니다.
  2. 이동 평균은 전체 트렌드 방향을 결정하고, 역 트렌드 작전을 피합니다.
  3. MACD는 분명히 상승/하락 상태를 판단합니다.
  4. RSI는 과잉 구매/ 과잉 판매 위험을 피합니다.
  5. 여러 지표를 결합하면 안정성과 성공률이 크게 향상됩니다.

일반적으로 이 시스템은 초보자나 전문가의 자율 학습에 매우 적합합니다.

위험 분석

이 전략은 많은 장점을 가지고 있지만, 여전히 주의해야 할 몇 가지 위험이 있습니다.

  1. 매개 변수 최적화는 과도한 장착 및 열악한 실전 성능을 초래할 수 있습니다.
  2. 지표의 오차가 발생할 확률이 높고, 입력 전에 다시 확인해야 합니다.
  3. 스톱 로스 전략이 완벽하지 않아 포지션에 갇힐 가능성이 높습니다.
  4. 잠재적으로 과도한 거래 빈도, 증가하는 비용 및 미끄러짐.

이러한 위험을 해결하기 위해 다음과 같은 조치가 채택될 수 있습니다.

  1. 신호의 일관성을 보장하기 위해 필터를 추가합니다.
  2. 단일 거래 손실을 통제하기 위해 엄격한 스톱 로스
  3. 거래의 제어 번호 및 거래 빈도
  4. 과잉착착을 방지하기 위한 테스트 파라미터 조합

최적화 방향

이 전략을 더 이상 최적화 할 수있는 큰 잠재력이 있습니다.

  1. 신호 강도를 예측하기 위해 기계 학습 모델을 추가합니다.
  2. 중요한 뉴스 사건의 영향을 판단하기 위해 텍스트 분석을 포함합니다.
  3. 시장 구조 지표를 추가하고 기간별로 전략을 조정합니다.
  4. 트레일링 스톱 손실이나 쇼크 스톱 손실과 같은 스톱 손실 방법을 최적화합니다.
  5. 최적의 쌍을 찾기 위해 매개 변수 조정과 조합

위의 측면의 개선으로, 전략의 성능은 라이브 거래 애플리케이션에 더 향상될 수 있습니다.

결론

이중 돌파구 이동 평균 거래 전략은 여러 지표를 결합하는 다재다능한 전략이다. 진입과 출구를 결정하기 위해 트렌드, 지원/항상, 과잉 구매/ 과잉 판매 지표를 통합한다. 보완적인 효과와 포괄적인 판단으로, 전략은 심도 있는 연구와 응용 가치가 있는 양적 거래에 대한 탁월한 아이디어 모델을 제공한다.

/*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")
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