바이런 뱀 클라우드 양자 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-18 15:36:22
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전반적인 설명

바이런 뱀 클라우드 양자 전략은 주로 이치모쿠 지표와 무작위 지표 RSI를 결합하여 두 지표의 판단을 가중화하여 양적 거래 전략 신호를 구성하여 증권 품종의 자동화 거래를 달성합니다. 이 전략은 다양한 강도의 이치모쿠 지표 신호와 스톡RSI 신호를 포괄적으로 고려하고 가중치를 설정하여 거래 결정을 매끄럽게하고 안정시킵니다.

전략 원칙

이 전략은 이치모쿠에서 전환선, 베이스라인, 리드 1 및 리드 2와 같은 지표를 사용하며, 스톡RSI의 K선과 D선과 결합된다. 이치모쿠 측에서는 전환선이 기본선 위에 있고 리드 1이 리드 2보다 높으면 상승 신호이다. 전환선이 기본선 아래에 있고 리드 1이 리드 2보다 낮다면 강한 하락 신호이다. 또한, 전환선이 기본선 위에 또는 아래에 있으면 약한 상승 또는 하락 신호를 생성할 수 있다. 스톡R 측면에서는, K선이 DSI 선 위에 있고 K선이 과잉 매수선 아래에 있고 D선이 과잉 매수선 아래에 있다면, 그것은 과잉 매수 신호이다. KSI 라인이 D선 아래에 있고 KSI 라인이 과잉 매수선 위에 있고 D선이 과잉 매수선 위에 있다면, 그것은 다른 스톡RSI 결정 신호이다. 이치모쿠 측에서는 다른 파워와 파워를 비교하여 사거나 파는 신호를 설정함으로써, 스톡RSI가 다른 파워와 파는 신호를 생성하여 최종 가치의 무게를 초과한다.

이점 분석

이 전략은 이치모쿠와 스톡RSI 지표를 결합하여 동시다발적으로 트렌드 방향과 과잉 구매/대판 조건을 결정하여 보다 포괄적이고 신뢰할 수 있는 신호를 제공합니다. 단일 지표를 사용하는 것과 비교하면 잘못된 신호의 발생을 줄일 수 있습니다. 이치모쿠 지표는 중장기 트렌드를 판단하는 데 매우 정확하며, 스톡RSI 지표는 단기 과잉 구매/대판 현상을 측정하여 전략을 다른 주기에 적합하게 할 수 있습니다. 결정 무게를 추가하는 디자인은 또한 전략 신호를 더 부드럽고 신뢰할 수 있습니다. 전반적으로이 전략은 자동으로 시장 트렌드의 전환점을 결정하고 쉬운 운영, 광범위한 적용 가능성 및 안정적인 신호와 같은 장점을 가진 거래 신호를 생성 할 수 있습니다.

위험 분석

이 전략의 가장 큰 위험은 이치모쿠와 스톡RSI 지표가 모두 잘못된 신호를 생성할 수 있다는 것입니다. 특히 범위 제한 시장에서 불필요한 거래를 증가시킬 수 있습니다. 또한, 무게와 매개 변수 값의 설정은 전략의 효과에도 큰 영향을 미칠 것입니다. 무게가 잘못 설정되면 중요한 신호가 놓칠 수 있습니다. 또는 너무 많은 잘못된 신호가 생성 될 수 있습니다. RSI 길이와 스톡 길이와 같은 일부 주요 매개 변수도 테스트되고 다양한 품종과 시장 환경에 최적화되어야합니다. 그렇지 않으면 전략에 영향을 줄 것입니다. 마지막으로, 데이터 문제도 전략에 대한 위험이 될 수 있습니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 지표와 편차에서도 신호를 유발할 수 있습니다.

최적화 방향

이 전략은 또한 큰 최적화 잠재력을 가지고 있다. 첫째, 신호 판단을 보다 포괄적으로 하기 위해 볼링거 밴드 (Bollinger Bands) 와 KD (KD) 와 같은 더 많은 지표를 추가하는 것을 고려한다. 둘째, 고정된 매개 변수를 사용하는 대신 매개 변수를 자동으로 최적화하기 위해 기계 학습이나 유전 알고리즘을 사용한다. 셋째, 잘못된 신호의 발생을 줄이기 위해 지표 알고리즘을 개선하는 방법을 연구한다. 넷째, 강한 신호의 무게를 증가시키는 것과 같은 무게 설정 메커니즘도 더 이상 최적화 될 수 있다. 다섯째, 매개 변수와 규칙은 끊임없이 변화하는 시장 환경에 적응하기 위해 더 많은 품종이나 하위 시장에 최적화 될 수 있다.

요약

바이런 뱀 클라우드 양자 전략 (Byron Serpent Cloud Quant Strategy) 은 이치모쿠와 스톡RSI 지표를 결합하여 가중화 및 매개 변수 디자인을 통해 거래 신호를 형성하여 시장의 트렌드 변화를 자동으로 파악하고 다양한 품종과 주기에 대한 좋은 적응력을 갖추고 있습니다. 심층 연구 및 응용 가치가있는 양적 전략의 집합입니다. 이 전략은 더 많은 지표와 기술을 도입하는 것과 같은 추가 확장 및 최적화 잠재력을 가지고 있으며 더 나은 거래 결과를 달성 할 것으로 예상됩니다.

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Baracuda Ichimoku/StochRSI Strategy", overlay=true)

DecisionWeight = input(50, minval = 0, title="BUY/SELL decision weight")

ichimokuStrong = input(35, minval = 0, title="Ichimoku strong weight")
ichimokuStandard = input(20, minval = 0, title="Ichimoku standard weight")
ichimokuWeak = input(20, minval = 0, title="Ichimoku weak weight")
stochRSIWweak = input(30, minval = 0, title="Stoch RSI weight")

conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods")
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods")
displacement = input(5, minval=1, title="Displacement")

donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))

conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

lengthRSI = input(8, minval=8) //14
lengthStoch = input(5, minval=5)//14
smoothK = input(3,minval=3) 
smoothD = input(3,minval=3)
OverSold = input(20)
OverBought = input(80)
rsi1 = rsi(close, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)


stronglong = conversionLine > baseLine and leadLine1 > leadLine2
strongshort = conversionLine < baseLine and leadLine1 < leadLine2

weaklong = conversionLine > baseLine
weakshort = conversionLine < baseLine

RSIlong = k > d and k < OverSold and d < OverSold
RSIshort = k < d and k > OverBought and d > OverBought

long=(((stronglong ? 1:0)*ichimokuStrong) + ((weaklong? 1:0)*ichimokuWeak) + ((RSIlong? 1:0)*stochRSIWweak)) > DecisionWeight
short=(((strongshort? 1:0)*ichimokuStrong) + ((weakshort? 1:0)*ichimokuWeak) + ((RSIshort? 1:0)*stochRSIWweak)) > DecisionWeight

strategy.entry("long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("short", strategy.short, when=short)

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