ChaoZhang
개요
이 전략은 주식과 암호화폐 시장에 적용되는 긴 선의 트렌드 전략이다. 트렌드 방향을 식별하기 위해 ATR (평균 실제 변동폭), EOM (동기 평균) 및 VORTEX (류 지표) 의 세 가지 지표를 결합한다.
전략 원칙
ATR은 시장의 변동성을 측정하는 데 사용됩니다. 여기에 우리는 10주기의 ATR을 계산하고, 5주기 EMA를 통해 ATR을 평형합니다. 현재 ATR이 EMAATR보다 높으면 현재 높은 변동의 상황에 속하는 황소 시장에 속합니다. 반대로, 곰 시장에 속합니다.
EOM은 양 가격 지표에 속한다. 여기서 우리는 10주기의 EOM을 계산한다. EOM이 양성인 경우 현재 양이 급증하는 시장을 가리키며, 황소 시장에 속한다. EOM이 마이너스인 경우, 곰 시장에 속한다.
VORTEX는 흐름 지표를 의미하며, 긴 선 트렌드 방향을 판단하기 위해 사용된다. 우리는 각각 거의 10 주기 가격 변동의 절대값을 계산하여 VMP와 VMM을 얻는다. 그 다음 ATR을 덧셈을 통일 분수로 하여 VIP와 VIM을 계산한다. 둘의 평균값을 취하면, 1보다 크면 황소 시장에 속하며, 1보다 작으면 곰 시장에 속한다.
종합적으로, 이 전략은 ATR와 EMAATR이 단기 변동성을 판단하고, EOM이 수량 가격 특성을 판단하고, VORTEX이 긴 선의 추세를 판단하는 세 가지의 조합을 통해 최종적으로 더 많은 방향을 결정한다.
우위 분석
이 전략은 트렌드 방향을 식별하기 위해 3개의 큰 범주의 지표를 결합합니다. 변동율 클래스, 수량 가격 클래스, 트렌드 클래스 등이 포함됩니다.
ATR와 VORTEX는 모두 일정하게 평평한 특징을 가지고 있으며, 진동상태의 소음을 효과적으로 필터링하여 잘못된 다중 헤드 신호를 방지한다.
단선 조정으로 인한 손실 위험을 최소화하기 위해 단선 조정으로 인한 손실 위험을 최소화 할 수 있습니다.
트렌드 추적 전략으로서, 그것은 시장의 주요 트렌드의 이익을 얻기 위해 중·장선 방향의 기회를 포착하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
위험 분석
리드 디스크의 성능은 검증되어야 하며, 파라미터 설정은 더 나은 테스트가 필요합니다.
역전이나 변동으로 인한 수익 기회는 검색할 수 없으며, 수익 상한은 제한되어 있습니다.
순수 트렌드 전략, 포지션 리스크를 효과적으로 통제할 수 없으며, 어느 정도 자금 잠금 위험이 존재한다.
상장할 수 없고, 포지션 리스크를 포지션할 수 없고, 상대적으로 큰 손실을 볼 수 있다.
최적화 방향
다양한 ATR 및 VORTEX 주기 파라미터의 안정성을 테스트한다.
단편적 손실을 통제하기 위해 이동적 손실, 시간적 손실과 같은 손해 방지 장치를 도입하십시오.
ATR값을 기준으로 포지션 비율을 설정하고, 높은 변동이 있을 때 포지션을 줄이면 위험을 줄인다.
역효과와 함께 입금 시기를 확인하여 불필요한 자금을 고정하는 것을 피하십시오.
요약하다
이 전략은 긴 선의 트렌드 추적 전략에 속하며, ATR, EOM 및 VORTEX의 세 가지 지표를 통해 트렌드 방향을 확인한 후 진입하여 주 트렌드에서 오는 초과 수익을 포착하기 위해 더 많은 것을 할 수 없습니다. 그것은 판단 통합성이 강하고 신호가 명확하다는 장점이 있지만, 데이터 부족과 위험 제어 능력이 약한 단점이 있습니다.
/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
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//@version=4
strategy("atr+eom+vortex strat", overlay=true )
//atr and ema
atr_lenght=input(10)
atrvalue = atr(atr_lenght)
//plot(atrvalue)
ema_atr_length=input(5)
ema_atr = ema(atrvalue,ema_atr_length)
//plot(ema_atr,color=color.white)
//EOM and ema
lengthEOM = input(10, minval=1)
div = 10//input(10000, title="Divisor", minval=1)
eom = sma(div * change(hl2) * (high - low) / volume, lengthEOM)
// + - 0 long/short
//VORTEX
period_ = input(10, title="Length", minval=2)
VMP = sum( abs( high - low[1]), period_ )
VMM = sum( abs( low - high[1]), period_ )
STR = sum( atr(1), period_ )
VIP = VMP / STR
VIM = VMM / STR
avg_vortex=(VIP+VIM)/2
//plot(avg_vortex)
long= atrvalue > ema_atr and eom > 0 and avg_vortex>1
short=atrvalue < ema_atr and eom < 0 and avg_vortex<1
strategy.entry("long",1,when=long)
//strategy.entry("short",0,when=short)
strategy.close("long",when=short)