ChaoZhang
개요
이 전략은 지원, 저항, 그리고 트렌드 라인 세 가지 기술 지표를 사용하여 자동으로 입문 및 중지합니다. 전략은 먼저 중요한 지원 및 저항 지점을 식별하고 추세 방향과 결합하여 입문 시기를 판단합니다.
전략 원칙
- 중요한 지지점과 저항점을 식별하십시오.
- 트렌드 라인을 사용하여 시장의 트렌드 방향을 판단하십시오. 어제의 종결 가격보다 가격이 높을 때 상승 추세로 정의되며 그렇지 않으면 하락 추세로 정의됩니다.
- 가격의 지지부진과 상승 추세에 가까워지면 구매 신호를 발산한다.
- 가격이 저항에 가까워지고 하향 추세에 속할 때 판매 신호를 발산한다.
- 스톱포드 타겟은 리스크-이익 비율에 따라 계산되며, 스톱로스는 지지율 근처에 설정된다.
- 이윤을 잠금하기 위해 추적한 스톱로스를 사용할 수 있습니다.
우위 분석
- 세 가지 강력한 지표인 지지, 저항, 경향의 장점을 최대한 활용하세요.
- “자동으로 진입 시점을 판단하여 주관적 오류를 피하십시오”.
- 위험은 통제할 수 있고, 스톱로스는 핵심지원점 근처에 있다.
- 이윤을 차단하기 위해 스톱로스를 선택적으로 추적할 수 있습니다.
위험 분석
- 파격 실패의 위험. 가격이 지지 또는 저항 지점을 뚫은 후 다시 회수될 수 있으며, 이로 인해 화된다.
- 트렌드 판단 실패의 위험. 트렌드 라인을 사용하여 트렌드 방향을 판단하는 데 오류가 있을 수 있다.
- 스톱디스가 깨질 위험이 있다. 스톱디스가 지진으로부터 멀지 않은 곳에 있긴 하지만, 격렬한 변동이 있을 때 직접적으로 뚫릴 수도 있다.
어떻게 대처해야 할까요?
- 적절히 느슨하게 지지 저항의 판정을 amplitude.
- 여러 지표들을 사용하여 트렌드를 판단한다.
- “지속적 피해를 막거나 적절한 수동 개입을 취한다”.
최적화 방향
- 더 많은 지표 확인 입학 신호를 추가하여 정확도를 높여줍니다. 예를 들어, 수량 지표, 이동 평균 등이 있습니다.
- 지원 저항점과 정지점의 설정을 최적화한다. 다른 매개 변수의 결과에 대한 영향을 테스트할 수 있다.
- 기계학습 방법을 사용해 자동으로 최적화합니다.
요약하다
이 전략은 여러 가지 기술 지표의 장점을 통합하여 합리적인 매개 변수 설정을 전제로 더 나은 수익 위험 비율을 얻을 수 있습니다. 매개 변수 설정을 최적화하고 출입 순서를 최적화하는 것이 중요합니다. 전체적으로 이 전략의 프레임 워크는 합리적이며 개선할 여지가 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Support Resistance Trend Strategy", overlay=true)
// Input parameters
supportLevel = input(100, title="Support Level")
resistanceLevel = input(200, title="Resistance Level")
riskRewardRatio = input(2, title="Risk-Reward Ratio")
trailStopLoss = input(true, title="Use Trailing Stop Loss")
// Calculate trend direction based on trend lines
trendUp = close > request.security(syminfo.tickerid, "D", close[1])
trendDown = close < request.security(syminfo.tickerid, "D", close[1])
// Buy signal condition
buySignal = close < supportLevel and trendUp
// Sell signal condition
sellSignal = close > resistanceLevel and trendDown
// Entry point and exit conditions
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buySignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellSignal)
// Calculate targets and stop-loss levels
targetPrice = close + (close - supportLevel) * riskRewardRatio
stopLossLevel = supportLevel
// Plot support and resistance levels
plot(supportLevel, color=color.green, linewidth=2, title="Support Level")
plot(resistanceLevel, color=color.red, linewidth=2, title="Resistance Level")
// Plot targets and stop-loss levels
plot(targetPrice, color=color.blue, linewidth=2, title="Target Price")
plot(stopLossLevel, color=color.orange, linewidth=2, title="Stop Loss Level")
// Trailing stop-loss
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", loss=stopLossLevel, profit=targetPrice)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Sell", loss=targetPrice, profit=stopLossLevel)
// Plot trail stop loss
if (trailStopLoss)
strategy.exit("Trailing Stop Loss", from_entry="Buy", loss=stopLossLevel)
strategy.exit("Trailing Stop Loss", from_entry="Sell", loss=stopLossLevel)