ChaoZhang
개요
이 전략은 특정 주식이나 디지털 화폐에서 잠재적인 돌파 기회를 찾기 위해 쌍평선 시스템을 사용합니다. 기본 원칙은 단기평선이 장기평선에서 아래로 회수 할 때 주식이나 디지털 화폐를 구입하는 것입니다. 가격이 장기평선을 다시 테스트 할 때 주식이나 디지털 화폐를 판매하는 것입니다.
전략 원칙
이 전략은 두 개의 다른 주기의 간단한 이동 평균 ((SMA) 을 거래 신호로 사용한다. 첫 번째 SMA 주기는 길고, 전체적인 경향 방향을 나타낸다. 두 번째 SMA 주기는 짧고, 단기 가격 변동을 포착하기 위해 사용된다.
단기 SMA가 아래에서 장기 SMA를 입었을 때, 가격은 전체적으로 상승 추세에 있음을 나타냅니다. 따라서 전략은 다단계 포지션을 열습니다. 가격이 떨어지면 장기 SMA를 다시 테스트하면 단기 pullback이 끝나는 것을 예고합니다. 이 때 전략은 손실을 중지하거나 이익을 취하고 포지션을 종료합니다.
또한, 전략은 극단적인 경우의 거래를 피하기 위해 과매매와 과매매 조건을 설정합니다. 쌍평평선 교차와 합리적인 가치 조건이 동시에 충족되면만 포지션을 열 수 있습니다.
전략적 이점
- 이중 동선 시스템을 사용하여 중·단기 경향을 효과적으로 식별할 수 있습니다.
- 트렌드 추적과 리코드 거래의 장점을 결합한
- 내장된 과매매 과수매 조건으로 불필요한 거래를 줄일 수 있습니다.
위험 분석
- 회전 종료 시기는 판단하기 어렵고, 실수로 상실을 미리 판단할 수 있다.
- 동향이 변하면 빨리 멈출 수 없고 큰 손실을 입을 수 있다.
- 잘못된 매개 변수 설정으로 인해 거래가 너무 자주 또는 보수적으로 발생할 수 있습니다.
전략 최적화
이 전략에는 더 많은 최적화 가능성이 있습니다:
- 더 복잡한 도구를 사용하여 가격의 변동과 추세를 파악합니다. 예를 들어, 브린 밴드, KD 지표 등입니다.
- 거래량 변화, 변동성 등과 같은 다른 요소와 함께 재조정 종료 시점을 판단합니다.
- 수익을 극대화하기 위해 포지션 규모를 동적으로 조정합니다.
- 정지 논리를 최적화하여 KAMA, Ichimoku 클라우드 및 더 낮은 시간 모형을 사용하여 정지 시간을 판단합니다.
요약하다
이 전략은 트렌드 추적과 리 거래의 장점을 통합하고, 쌍평선 시스템을 사용하여 기회의 출현을 판단한다. 동시에, 특정 과매매 과매매 조건을 내장하여 불필요한 포지션을 열 수 있다. 이것은 매우 실용적인 양적 거래 전략이며, 깊이 연구하고 최적화할 가치가 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-02-20 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=5
strategy("Profitable Pullback Trading Strategy", overlay=true,initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Inputs
ma_length1 = input.int(280,'MA length 1', step = 10,group = 'Moving Avg. Parameters', inline = 'MA')
ma_length2 = input.int(13,'MA length 2', step = 1,group = 'Moving Avg. Parameters', inline = 'MA')
sl = input.float(title="Stop Loss (%)", defval=0.07, step=0.1, group="Moving Avg. Parameters")
too_deep = input.float(title="Too Deep (%)", defval=0.27, step=0.01, group="Too Deep and Thin conditions", inline = 'Too')
too_thin = input.float(title="Too Thin (%)", defval=0.03, step=0.01, group="Too Deep and Thin conditions", inline = 'Too')
// Calculations
ma1 = ta.sma(close,ma_length1)
ma2 = ta.sma(close,ma_length2)
too_deep2 = (ma2/ma1-1) < too_deep
too_thin2 = (ma2/ma1-1) > too_thin
// Entry and close condtions
var float buy_price = 0
buy_condition = (close > ma1) and (close < ma2) and strategy.position_size == 0 and too_deep2 and too_thin2
close_condition1 = (close > ma2) and strategy.position_size > 0 and (close < low[1])
stop_distance = strategy.position_size > 0 ? ((buy_price - close) / close) : na
close_condition2 = strategy.position_size > 0 and stop_distance > sl
stop_price = strategy.position_size > 0 ? buy_price - (buy_price * sl) : na
// Entry and close orders
if buy_condition
strategy.entry('Long',strategy.long)
if buy_condition[1]
buy_price := open
if close_condition1 or close_condition2
strategy.close('Long',comment="Exit" + (close_condition2 ? "SL=true" : ""))
buy_price := na
plot(ma1,color = color.blue)
plot(ma2,color = color.orange)