ChaoZhang
개요
이 전략은 지수 평행선 교차 원칙에 기반한 거래 전략이다. 이 전략은 RSI 지표와 평행선 필터를 결합하여 보다 완전한 트렌드 추적 및 역전 거래 시스템을 형성한다.
전략 원칙
- 지수 이동 평균의 빠른 느린 교차를 이용하여 거래 신호를 형성한다. 빠른 선의 파라미터는 5일과 20일선의 EMA 교차, 느린 선의 파라미터는 20일과 15일선의 EMA 교차이다.
- 빠른 선에서 느린 선을 통과할 때 더 많이 하고, 빠른 선 아래의 느린 선을 통과할 때 공백을 한다. RSI 지표를 사용하여 2차 검증을 하고, RSI도 동방향 교차할 때만 거래 신호의 유효성을 확인한다.
- 200일 이동 평균을 필터로 사용하면, 가격이 그 평균선을 넘으면 거래 신호를 발산할 수 있으며, 이로 인해 충격적인 상황에서 여러 개의 가짜 교차가 발생하지 않습니다.
전략적 이점
- 이중 EMA 교차는 RSI 지표와 결합하여 신호의 신뢰성을 크게 높이고, 가짜 신호의 비율을 낮춘다.
- 빠른 속도 EMA 파라미터를 조합하여 거래 신호의 민감성을 고려하고 신호의 안정성을 보장합니다.
- 평선 필터를 추가하여 진동 시 발생하는 소음을 효과적으로 필터링하여 불필요한 거래를 방지합니다.
전략적 위험
- EMA는 지연 지표이며, 가격의 급격한 변화로 인해 명백한 지연이 발생합니다. 이것은 손실을 증가시키거나 신호가 누락되는 위험을 초래합니다.
- RSI 파라미터를 잘못 설정하면 신호가 지연될 수 있다.
- 평행 필터는 동요시장을 피할 수 있지만, 트렌드 초기에는 초기 진입 기회를 필터링 할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 동적으로 EMA 변수를 조정하여 다른 주기에서 최적의 변수 조합을 선택한다.
- 다른 지표들, 예를 들어 MACD와 RSI를 조합해보세요.
- 비소음과 기회의 균형을 잡기 위해 일률적인 필터 변수를 최적화하십시오.
요약하다
이 전략은 전반적으로 더 완전한 지수 이동 평균 거래 시스템을 구축하는 것이다. 거래 신호를 확보하는 데 기초하여 RSI 지표를 추가로 도입하여 다층 검증을 한다. 이것은 의심의 여지없이 신호 품질을 크게 향상시킬 수 있으며, 학습 및 최적화 할 가치가있는 전략이다. 물론 지표 자체의 지연 특성으로 인해 상쇄 손실을 예방하는 데 주의를 기울여야 한다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 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/
// © QuantTherapy
//@version=4
strategy("B-Xtrender [Backtest Edition] @QuantTherapy")
i_short_l1 = input(5 , title="[Short] L1")
i_short_l2 = input(20, title="[Short] L2")
i_short_l3 = input(15, title="[Short] L3")
i_long_l1 = input(20, title="[Long] L1")
i_long_l2 = input(15, title="[Long] L2")
i_ma_use = input(true , title="[MA Filter] Yes/No" )
i_ma_len = input(200 , title="[MA Filter] length" )
i_ma_type = input("EMA", title="[MA Filter] type", options = ["SMA", "EMA"])
shortTermXtrender = rsi( ema(close, i_short_l1) - ema(close, i_short_l2), i_short_l3 ) - 50
longTermXtrender = rsi( ema(close, i_long_l1), i_long_l2 ) - 50
shortXtrenderCol = shortTermXtrender > 0 ? shortTermXtrender > shortTermXtrender[1] ? color.lime : #228B22 : shortTermXtrender > shortTermXtrender[1] ? color.red : #8B0000
plot(shortTermXtrender, color=shortXtrenderCol, style=plot.style_columns, linewidth=1, title="B-Xtrender Osc. - Histogram", transp = 40)
longXtrenderCol = longTermXtrender> 0 ? longTermXtrender > longTermXtrender[1] ? color.lime : #228B22 : longTermXtrender > longTermXtrender[1] ? color.red : #8B0000
macollongXtrenderCol = longTermXtrender > longTermXtrender[1] ? color.lime : color.red
plot(longTermXtrender , color=longXtrenderCol, style=plot.style_columns, linewidth=2, title="B-Xtrender Trend - Histogram", transp = 90)
plot(longTermXtrender , color=#000000 , style=plot.style_line, linewidth=5, title="B-Xtrender Trend - Line", transp = 100)
plot(longTermXtrender , color=macollongXtrenderCol, style=plot.style_line, linewidth=3, title="B-Xtrender Trend - Line", transp = 100)
// --- Initialize MA Filter
ma = i_ma_type == "EMA" ? ema(close, i_ma_len) : sma(close, i_ma_len)
maFilterLong = true
maFilterShort = true
if i_ma_use
maFilterLong := close > ma ? true : false
maFilterShort := close < ma ? true : false
long = shortTermXtrender > 0 and longTermXtrender > 0 and maFilterLong
closeLong = shortTermXtrender < 0 or longTermXtrender < 0
short = shortTermXtrender < 0 and longTermXtrender < 0 and maFilterShort
closeShort = shortTermXtrender > 0 or longTermXtrender > 0
plotshape(long[1]==true and long[2]==false ? 0 : na , location=location.absolute, style=shape.labelup , color=color.lime, size=size.small, transp=10)
plotshape(short[1]==true and short[2]==false ? 0 : na, location=location.absolute, style=shape.labeldown, color=color.red , size=size.small, transp=10)
plotshape(closeLong[1]==true and closeLong[2]==false
or closeShort[1]==true and closeShort[2]==false ? 0 : na, location=location.absolute, style=shape.circle, color=color.orange , size=size.small)
i_perc = input(defval = 20.0, title = "[TSL-%] Percent" , minval = 0.1 )
i_src = close // constant for calculation
sl_val = i_src * i_perc / 100
strategy.entry("Long", strategy.long, when = long )
strategy.close("Long", when = closeLong)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = short)
strategy.close("Short", when = closeShort)
// Calculate SL
longStopPrice = 0.0, shortStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
stopValue = close - sl_val
max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
shortStopPrice := if (strategy.position_size < 0)
stopValue = close + sl_val
min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
syminfo.mintick*1000000
// For TSL Visualisation on Chart
// plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longStopPrice : na,
// color=color.fuchsia, style = plot.style_circles,
// linewidth=1, title="Long Trail Stop")
// plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortStopPrice : na,
// color=color.fuchsia, style = plot.style_circles,
// linewidth=1, title="Short Trail Stop")
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="TSL Long", stop=longStopPrice)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit(id="TSL Short", stop=shortStopPrice)