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5일 이동평균 대역 및 GBS 구매/판매 신호에 기초한 양적 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-05 10:50:35
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전반적인 설명

이 전략은 5일 이동 평균 대역과 GBS 구매/판매 신호를 결합하여 트렌드 방향을 파악하고 거래 신호를 생성합니다. 이동 평균 대역은 트렌드 방향과 주요 지원/ 저항 수준을 판단하는 데 사용되며, GBS 구매/판매 신호는 트렌드 방향 아래 정확한 진입 시기를 찾기 위해 사용됩니다. 이 전략은 중장기 트렌드 거래에 적합하며 범위 제한 시장에서 초과 수익을 얻을 수 있습니다.

전략 원칙

  1. 5일 동안의 높은 가격과 낮은 가격의 간단한 이동 평균을 계산하여 5일 이동 평균 범위를 얻습니다.
  2. 닫기 가격이 이동 평균 범위를 돌파하면 트렌드 반전을 나타냅니다.
  3. 상승 추세가 확인되면 GBS 구매 신호가 발동되면 긴 포지션을 취합니다. 하락 추세가 확인되면 GBS 판매 신호가 발동되면 짧은 포지션을 취합니다.
  4. 스톱 로스/프로프트 탈퇴 메커니즘을 설정하고, 소모가 일정 임계값을 초과하면 탈퇴

전략 의 장점

  1. 이동 평균 폭은 주요 트렌드 방향을 정확하게 판단합니다.
  2. GBS 구매/판매 신호는 상대적으로 높은 수익률을 가지고 있습니다.
  3. 스톱 로스 메커니즘은 위험을 효과적으로 통제하고 손실을 제한합니다.

위험 과 해결책

  1. false breakouts는 범위 제한 시장에서 자주 발생할 수 있으며 거래 오류가 발생할 수 있습니다.
    • 솔루션: 이동 평균 범위를 넓히고 명확한 트렌드 중에만 운영을 보장합니다.
  2. 단일 지표에 의존하는 위험
    • 솔루션: MACD, RSI 등 다른 지표로부터 검증을 추가하여 반전 신호를 놓치지 않도록 합니다.
  3. 백테스트의 과다 적합성 위험
    • 솔루션: 백테스트 기간을 확장하고 다른 제품과 매개 변수에서 결과를 비교합니다.

전략 최적화의 방향

  1. 최적의 매개 변수 조합을 찾기 위한 매개 변수 최적화
  2. 다른 지표로부터 검증 신호를 추가합니다.
  3. 적응 가능한 이동 평균 메커니즘 개발
  4. 시장 조건에 따라 스톱 로스 수준을 조정합니다.
  5. 자동으로 전략을 최적화하기 위해 기계 학습 알고리즘을 추가

결론

이 전략은 이동 평균 대역과 GBS 구매/판매 신호를 통합하여 시장 소음을 필터링하기 위해 명확한 트렌드 방향을 확인한 후 높은 신뢰도로 작동합니다. 중장기 수익을 잠금하고 적시에 빠져 나갈 수 있습니다. 이 전략은 자본 활용에서 간단하고 효율적이며 양 거래자에게 안정적인 수익을 제공합니다. 지속적인 최적화 및 반복은 승률과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

/*backtest
start: 2024-01-05 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("5MABAND + GBS Buy & Sell Strategy", overlay=true)

// Command 1 - 5MABAND Calculation
length = input(5, title="Number of Candles for Average")
avgHigh = ta.sma(high, length)
avgLow = ta.sma(low, length)

// Plotting 5MABAND Bands
plot(avgHigh, color=color.green, title="5MABAND High Line", linewidth=1)
plot(avgLow, color=color.red, title="5MABAND Low Line", linewidth=1)

// Command 2 - GBS concept Buy Entry
gbsBuyCondition = close > open and high - close < close - open and open - low < close - open and close - open > close[1] - open[1] and close - open > close[2] - open[2] and close - open > close[3] - open[3] and close[1] < avgHigh and close[2] < avgHigh and close[3] < avgHigh and open[1] < avgHigh and open[2] < avgHigh and open[3] < avgHigh

// Command 3 - GBS Concept Sell Entry
gbsSellCondition = open - close > open[1] - close[1] and open - close > open[2] - close[2] and open - close > open[3] - close[3] and open[1] > avgLow and open[2] > avgLow and open[3] > avgLow and open - close > open - low and open - close > high - open

// Command 6 - 5MABAND Exit Trigger
exitTriggerCandle_5MABAND_Buy = low < avgLow
exitTriggerCandle_5MABAND_Sell = high > avgHigh

// Exit Signals for 5MABAND
exitBuySignal_5MABAND = close < avgLow
exitSellSignal_5MABAND = close > avgHigh

// Execute Buy and Sell Orders
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = gbsBuyCondition)
strategy.close("Buy", when = exitBuySignal_5MABAND)

strategy.entry("Sell", strategy.short, when = gbsSellCondition)
strategy.close("Sell", when = exitSellSignal_5MABAND)

// Exit Buy and Sell Orders for 5MABAND
strategy.close("Buy", when = exitTriggerCandle_5MABAND_Buy)
strategy.close("Sell", when = exitTriggerCandle_5MABAND_Sell)
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