ChaoZhang
개요
김슨 1분 스칼핑 전략 (Gem Forest One Minute Scalping Strategy) 은 단선 양적 거래 전략이다. 이 전략은 여러 지표를 종합적으로 사용하여 1분 시간 프레임 내의 시장의 흔들림 특성을 식별하고, 이에 따라 장단 포지션을 전환하여 초단선 스칼링을 달성한다.
전략 원칙
- ATR 지표는 가격 변동의 범위를 판단하기 위해 위아래를 구성합니다.
- EMA 지표는 금叉死叉 거래 신호를 구축하고 있습니다.
- 쌍 RSI 지표는 금색 포크 사다리 신호를 확인합니다.
- 지표 신호와 가격 위치를 결합하여 특정 입구와 출구 지점을 결정합니다.
가격이 하락할 때, 빠른 EMA는 금포크를 형성하고, 빠른 라인 RSI 상에서 느린 라인 RSI를 통과하여 구매 신호를 생성한다. 가격이 상승할 때, 빠른 EMA는 사다리 포크를 형성하고, 빠른 라인 RSI 아래에서 느린 라인 RSI를 통과하여 판매 신호를 생성한다. 진입 후 스톱로스 및 스톱탈출을 설정한다.
우위 분석
- 다중 지표 조합, 종합 판단, 높은 신뢰도
- 전략적 운영 빈도가 높고 수익의 여지가 강하다.
- 작고 안정적인 전략 철수
- 1분 또는 그보다 짧은 기간에 초단계 리베이트를 할 수 있습니다.
위험 분석
- 초단계 운영, 네트워크 및 하드웨어에 대한 요구
- 초단계 연결은 과도한 거래와 자금의 분산으로 이어질 수 있습니다.
- 지표 설정이 잘못되면 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
- 특정 시장 환경에 따라 급격한 변동에 따라 손해를 볼 수 있습니다.
이러한 위험을 대비하여 지표 매개 변수를 최적화하고, 손해 차단 방법을 조정하고, 하루 최대 거래 횟수를 적절히 제한하고, 유동성이 좋고, 변동성이 적당한 거래 품종을 선택할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 다른 ATR 주기 변수의 결과에 대한 영향 테스트
- 다른 종류의 EMA를 시도하거나 EMA 중 하나를 다른 지표로 변경합니다.
- RSI 주기 변수를 조정하거나 KDJ, Stochastics 등의 다른 변동 지표를 시도하십시오.
- 입시점 선택 방법을 최적화하여, 예를 들어, 트렌드를 결정하는 더 많은 요소를 결합합니다.
- 이윤 위험 비율을 최적화하기 위해 스톱 로즈 스톱 터치를 조정합니다.
요약하다
김센 1분 흔들림 전략은 초단계 계량 거래의 특성을 충분히 고려하고, 지표 파라미터를 합리적으로 설정하고, 다중 지표 확인과 조합 사용을 채택하고, 신뢰성이 높으며, 위험을 엄격하게 제어하는 전제 하에서, 강력한 수익 잠재력을 가지고 있으며, 충분한 운영 능력과 심리적 자질을 가진 투자자의 시범 검증에 적합합니다.
전략 소스 코드
/*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=5
strategy("Gem Forest 1 Dakika Scalp", overlay=true)
source = close
atrlen = input.int(14, "ATR Period")
mult = input.float(1, "ATR Multi", step=0.1)
smoothing = input.string(title="ATR Smoothing", defval="WMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])
ma_function(source, atrlen) =>
if smoothing == "RMA"
ta.rma(source, atrlen)
else
if smoothing == "SMA"
ta.sma(source, atrlen)
else
if smoothing == "EMA"
ta.ema(source, atrlen)
else
ta.wma(source, atrlen)
atr_slen = ma_function(ta.tr(true), atrlen)
upper_band = atr_slen * mult + close
lower_band = close - atr_slen * mult
ShortEMAlen = input.int(21, "Fast EMA")
LongEMAlen = input.int(65, "Slow EMA")
shortSMA = ta.ema(close, ShortEMAlen)
longSMA = ta.ema(close, LongEMAlen)
RSILen1 = input.int(25, "Fast RSI Length")
RSILen2 = input.int(100, "Slow RSI Length")
rsi1 = ta.rsi(close, RSILen1)
rsi2 = ta.rsi(close, RSILen2)
atr = ta.atr(atrlen)
RSILong = rsi1 > rsi2
RSIShort = rsi1 < rsi2
longCondition = open < lower_band
shortCondition = open > upper_band
GoldenLong = ta.crossover(shortSMA,longSMA)
Goldenshort = ta.crossover(longSMA,shortSMA)
plotshape(shortCondition, title="Sell Label", text="Sell", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0)
plotshape(longCondition, title="Buy Label", text="Buy", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0)
plotshape(Goldenshort, title="Golden Sell Label", text="Golden Crossover Short", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.blue, textcolor=color.white, transp=0)
plotshape(GoldenLong, title="Golden Buy Label", text="Golden Crossover Long", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.yellow, textcolor=color.white, transp=0)
if (longCondition)
stopLoss = low - atr * 2
takeProfit = high + atr * 5
strategy.entry("long", strategy.long, when = RSILong)
if (shortCondition)
stopLoss = high + atr * 2
takeProfit = low - atr * 5
strategy.entry("short", strategy.short, when = RSIShort)
plot(upper_band)
plot(lower_band)
plot(shortSMA, color = color.red)
plot(longSMA, color = color.yellow)