ChaoZhang
개요
골드 포레스트 1분 브레이크 전략은 1분 시간 프레임 안에 가격의 브레이크 신호를 포착하여 빠른 수익을 달성하기 위해 노력하는 단선 양적 거래 전략이다. 이 전략은 평행선, ATR, RSI 등의 여러 지표를 결합하여 거래 신호를 형성하여 짧은 시간에 더 높은 손실을 달성하기 위해 노력한다.
전략 원칙
이 전략은 주로 다음과 같은 요소에 기반하여 거래 신호를 형성합니다.
- ATR 지표 - 가격의 평균 실제 변동 범위를 계산하여 가격 채널을 설정합니다.
- 평균선 지표 - 금포크 사다리 신호를 형성하기 위해 빠른 EMA와 느린 EMA를 계산합니다.
- RSI 지표 - RSI를 계산하여 과매매 지역을 판단합니다.
- 가격과 채널의 관계 - 가격이 상하 채널을 뚫을 때 거래 신호를 냅니다.
구체적으로, 전략은 ATR의 N주기 평균값과 빠른 EMA, 느린 EMA, 그리고 빠른 RSI를 계산합니다. 가격의 ATR 통로를 뚫고 EMA를 형성하고 RSI가 과매매 과매매 수준을 초과하는 세 가지 조건과 결합하면 전략은 구매 또는 판매 신호를 냅니다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 가격의 단기적 추세를 포착하는 것.
- 빠른 반응, 고주파 거래에 적합합니다.
- 다양한 지표들을 활용하여 높은 신뢰도를 가진 파동을 필터링합니다.
- parametric, 사용자가 직접 최적화할 수 있는 매개 변수
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- 단선거래는 위험성이 높고, 엄격한 손해배상 규제가 필요합니다.
- 변수 최적화가 잘못되어 오버패칭이 발생할 수 있습니다.
- 거래 빈도가 높고 거래 비용이 증가합니다.
위험을 통제하기 위해, 손실을 막는 전략을 취해야 하며, 파라미터를 최적화할 때 재검토를 잘하고, 과도한 맞춤을 피한다. 또한, 거래 주파수를 조정하고, 거래 비용을 통제한다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 방향으로 최적화될 수 있습니다.
테스트 기간이 짧을 수 있는 파라미터 설정 (5분, 15분);
거래량 지표와 같은 더 많은 필터링 지표를 추가하여 신호 품질을 향상시킵니다.
ATR 통로와 평균선 변수를 최적화하여 최적의 변수 조합을 찾습니다.
요약하다
금숲 1분 돌파 전략은 단기 가격 동향을 포착하는 데 중점을 두고, 다중 지표의 결합 필터링을 통해 신속한 반응, 수익 손실 비율이 높다는 특징이 있다. 이 전략은 사용자의 위험 선호에 따라, 파라미터 최적화를 통해 더 나은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 사용자는 엄격한 중단 및 합리적인 거래 빈도 등 거래 위험을 제어하는 데 주의를 기울여야 한다.
/*backtest
start: 2023-02-12 00:00:00
end: 2024-02-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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.new(color.red, 0), textcolor=color.white)
plotshape(longCondition, title="Buy Label", text="Buy", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.white)
plotshape(Goldenshort, title="Golden Sell Label", text="Golden Crossover Short", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.new(color.blue, 0), textcolor=color.white)
plotshape(GoldenLong, title="Golden Buy Label", text="Golden Crossover Long", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.new(color.yellow, 0), textcolor=color.white)
if (longCondition)
stopLoss = low - atr * 2
takeProfit = high + atr * 5
strategy.entry("long", strategy.long)
if (shortCondition)
stopLoss = high + atr * 2
takeProfit = low - atr * 5
strategy.entry("short", strategy.short)
plot(upper_band)
plot(lower_band)
plot(shortSMA, color = color.red)
plot(longSMA, color = color.yellow)