ChaoZhang
개요
이 전략은 이동 평균 ((EMA), 상대적으로 강한 지표 ((RSI) 및 이동 평균 집적 지표 ((MACD) 의 세 가지 지표를 결합하여 여러 시간 프레임에 걸쳐 거래 기회를 찾고 자동 거래를 수행합니다. 이 전략은 시장 추세를 효과적으로 추적하고 거래 위험을 줄일 수 있습니다.
전략 원칙
이 전략은 주로 EMA, RSI, MACD의 3가지 지표에 기초하여 구현된다. 거래 논리는 다음과 같다:
25일 EMA와 45일 EMA를 사용하여 금포크와 사각형을 형성하여 거래 신호로 사용한다. 단기 EMA에서 장기 EMA를 착용할 때 구매하고, 단기 EMA 아래에서 장기 EMA를 착용할 때 판매한다.
RSI 지표와 결합하여 가짜 브레이크를 피하십시오. RSI가 50보다 크면만 골드 포크가 형성된 구매 신호에 거래하십시오. RSI가 50보다 작으면만 데드 포크가 형성된 판매 신호에 거래하십시오.
RSI>30, RSI<30 등의 조건을 포함하여 RSI의 다양한 변수에서 더 많은 거래 기회를 찾으십시오.
MACD 지표는 보조 판단 지표로 EMA 거래 신호를 확인 할 수 있습니다.
다른 시간 프레임에 더 많은 거래 기회를 발견하여 전략의 수익성을 높일 수 있습니다. 동시에, 여러 지표를 결합하면 잘못된 거래의 발생을 줄이고 위험을 효과적으로 제어 할 수 있습니다.
전략적 이점
이 전략의 가장 큰 장점은 여러 지표를 결합하여 여러 시간 프레임에 거래함으로써 수익률을 높일 수 있다는 것입니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.
EMA 골드 포크를 사용하면 시장의 추세 변화를 효과적으로 추적하고 거래 기회를 신속하게 잡을 수 있습니다.
RSI 지표는 가짜 브레이크를 방지하고 거래 위험을 줄일 수 있습니다.
여러 RSI 변수에서 거래 기회를 찾고, 입출소를 늘리고, 수익을 올립니다.
MACD 지표는 EMA 거래 신호에 대한 2차 검증을 수행하여 위험을 더욱 줄일 수 있습니다.
다중 시간 프레임 거래, LoginFormationTransactionModelTransactionModel 수익률을 두 배로 높여줍니다.
전략적 위험
이 전략에는 다음과 같은 몇 가지 측면에 초점을 맞춘 위험도 있습니다.
EMA 지표의 지연으로 인해 단선 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.
다중 지표 포트폴리오 거래, 잘못된 매개 변수 설정으로 인해 과잉 최적화가 발생할 수 있다.
다중 시간 프레임 거래는 손실을 증가시킬 수 있으며, 엄격한 손해 관리가 필요합니다.
실제 전투에서는 거래 비용 통제에 주의를 기울여야 하며, 초고주파 거래는 피해야 한다.
전략 최적화 방향
이 전략은 다음의 몇 가지 측면에 초점을 맞추어 더 많은 최적화를 할 수 있습니다.
EMA 파라미터를 테스트 최적화하여 최적의 파라미터 조합을 찾습니다.
BOLL 채널, KD 지표 등과 같은 더 많은 보조 지표의 추가를 테스트하십시오.
적응형 손해 중지 메커니즘을 추가하여 시장의 변동에 따라 손해 중지 위치를 조정할 수 있습니다.
포지션 개설 수에 대한 최적화, 다른 파라미터에 따라 다른 거래 수를 사용할 수 있다.
입력 조건 논리를 최적화하여 충돌 신호를 피하거나 신호 필터링 강도를 높인다.
요약하다
이 전략은 여러 지표 신호를 통합하고, 여러 시간 주기 동안 거래하며, 추세를 추적 할 수있는 능력과 단선 기회를 잡을 수 있습니다. 또한, 엄격한 입시 필터링 메커니즘은 전략에 약간의 위험 제어 능력을 부여합니다.
/*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"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Aqualizer
//@version=5
strategy("Aserin Buy and Sell", overlay=true)
shortSMA = ta.sma(close, 25)
longSMA = ta.sma(close, 45)
rsi = ta.rsi(close, 7)
ta.macd(close,12, 26, 9)
atr = ta.atr(3)
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)
if (longCondition)
strategy.entry("long", strategy.long, 100, when = rsi > 50)
if (shortCondition)
strategy.entry("short", strategy.short, 100, when = rsi < 50)
if (longCondition)
strategy.entry("long", strategy.long, 100, when = rsi > 30)
if (shortCondition)
strategy.entry("short", strategy.short, 100, when = rsi < 30)
if (longCondition)
strategy.entry("long", strategy.long, 100, when = rsi > 20)
if (shortCondition)
strategy.entry("short", strategy.short, 100, when = rsi < 50)
plot(shortSMA)
plot(longSMA, color=color.black)
if (longCondition)
stopLoss = low - atr * 2,45
takeProfit = high + atr * 2,45
strategy.entry("long", strategy.long, 1, when = rsi > 30)
strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
if (shortCondition)
stopLoss = high + atr * 3
takeProfit = low - atr * 3
strategy.entry("short", strategy.short, 1, when = rsi < 30)
strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
plot(shortSMA)
plot(longSMA, color=color.black)