3 10 오스칠레이터 프로파일 플래깅 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-18 16:17:26
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전반적인 설명

3 10 오시일레이터 프로필 플래깅 전략은 MACD 지표로 3일 및 10일 간 간단한 이동 평균의 차이를 계산하고 시장에서 구매자와 판매자의 강도를 결정하기 위해 볼륨 분석을 결합하여 거래 신호를 생성합니다. 이 전략은 또한 주요 가격 영역, 볼륨 특성 및 MACD 지표 반전을 사용하여 진입 및 출구 기회의 확인을 포함합니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 지표는 MACD이며, 빠른 이동 평균 라인과 느린 이동 평균 라인으로 구성됩니다. 빠른 라인은 3 일 간 간단한 이동 평균이며 느린 라인은 10 일 간 간단한 이동 평균입니다. 둘 사이의 차이는 MACD 히스토그램을 형성합니다. 빠른 라인이 아래에서 느린 라인의 위로 넘을 때 구매력이 강화되고 구매 신호를 생성합니다. 반대로 빠른 라인이 위에서 느린 라인의 아래에 넘을 때 판매 힘이 강화되고 판매 신호가 생성됩니다.

또한, 전략은 각 촛불의 구매량과 판매량 사이의 크기 관계에 기초하여 상대적인 구매 및 판매량 분석을 포함합니다. 구체적인 방법은: 구매량 = 볼륨 x (Close - Low) ÷ (High - Low); 판매량 = 볼륨 x (High - Close) ÷ (High - Low). 구매량이 판매량보다 현저하게 크면 촛불이 상대적으로 강한 구매력으로 종료된다는 것을 의미합니다. 이는 구매 신호입니다.

MACD 지표와 부피 분석을 결합함으로써 전략은 공급과 수요 관계와 시장의 미뤄진 방향을 효과적으로 결정할 수 있습니다. 동시에 전략은 또한 가격이 핵심 영역에 있는지, MACD가 효과적인 반전을 가지고 있는지, 구매 및 판매 부피 사이의 차이가 충분히 크는지 여부를 확인하여 충동적 인 소음을 필터링하고 높은 확률과 높은 효율성을 보장합니다.

이점 분석

  • 시장의 미결 방향을 판단하기 위해 MACD 지표를 사용
  • 구매자와 판매자의 힘을 결정하기 위한 부피 차이 분석
  • 여러 조건 검사는 높은 확률의 작동을 보장합니다.
  • 리스크를 통제하기 위한 스톱프로프트 및 스톱 손실 전략을 채택

이 전략의 가장 큰 장점은 시장 수요와 공급 관계에 대한 판단을 완전히 통합한다는 것입니다. MACD 히스토그램은 구매력과 판매력 및 시장의 유예 방향 사이의 대조를 효과적으로 결정할 수 있습니다. 부피 차이 분석은 구매자와 판매자 사이의 지배력을 명확히 식별 할 수 있습니다. 동시에 전략은 상승을 추구하고 하락을 이기지 않도록 검토에 대한 여러 조건을 설정하여 상대적으로 높은 수익 가능성을 보장합니다. 또한 전략의 내장 스톱 이익 및 스톱 손실 메커니즘은 단일 손실을 제한 할 수 있습니다.

위험 분석

  • MACD 실패 위험. 시장이 평평한 패턴으로 변동하거나 통합되면 MACD는 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다.
  • 거래량 실패 위험: 거래량을 높이기 위해 시장 조작이 발생할 수 있으며 이는 거래량 분석의 정확성을 감소시킬 수 있습니다.
  • 매개 변수 최적화의 어려움. 전략은 최적화가 어려운 여러 매개 변수를 포함하고 있으며, 상대적으로 약한 매개 변수 조정 기능을 가진 투자자에게 적합하지 않습니다.

위의 위험은 다음과 같이 피할 수 있습니다. 시장 변동 중에 이 전략을 사용하지 않도록 시장의 주요 추세를 정확하게 결정하거나, 인공적으로 부풀린 거래량을 식별하기 위해 시장 정보에주의를 기울이고, 매개 변수를 신중하게 조정하거나 전문가의 조언을 구하십시오.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다.

  • KD, 볼링거 밴드 등과 같은 지표를 사용하여 MACD를 대체하거나 지원하고 판단 정확도를 향상시킵니다.
  • 동적 매개 변수 조절을 위한 위치 관리 메커니즘을 추가
  • 더 높은 단일 이윤을 위해 수익 중지 및 손실 중지 포인트를 최적화
  • 안정성을 향상시키기 위해 여러 시간 프레임에서 실행

요약하자면, 이 전략을 최적화 할 수있는 충분한 공간이 있음을 알 수 있습니다. 투자자는 자신의 상황과 시장 조건에 따라 적절한 조정 및 개선을 통해 더 나은 전략 효과를 얻을 수 있습니다.

요약

3 10 오시일레이터 프로파일 플래깅 전략은 MACD 분석, 볼륨 비교 및 다조건 필터링 검증의 아이디어를 성공적으로 통합합니다. 내부 스톱프로피트 및 스톱 손실 메커니즘을 통해 위험을 제어하면서 공급과 수요 관계 및 시장 유예 방향을 결정하는 데 강력한 능력을 갖추고 있습니다. 전략은 큰 최적화 공간과 광범위한 응용 전망이 있으며 투자자에게 중요한 고려와 심층 연구를 할 가치가 있습니다.


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

//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true)

signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.75)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.5)

fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)

buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
//plot(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume")
//plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low

getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
getBuyerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if buyVolume[i] > sellVolume[i]
            j += 1
    j

getSellerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if sellVolume[i] > buyVolume[i]
            j += 1
    j

getVolBias(lookBack) =>
    float b = 0
    float s = 0
    for i = 1 to lookBack
        b += buyVolume[i]
        s += sellVolume[i]
    b > s

getSignalBuyerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] > signalBiasValue
            j += 1
    j

getSignalSellerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getSignalNoBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getPriceRising(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] > close[i + 1]
            j += 1
    j


getPriceFalling(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] < close[i + 1] 
            j += 1
    j

getRangeNarrowing(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

getRangeBroadening(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0 and signalSlope[1] > 0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0

bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0 - macdBiasValue )

bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)

bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )

// 7.48 Profit 52.5% 
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack  and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
    strategy.entry("Short1", strategy.short, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
    strategy.entry("Long1", strategy.long, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)

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