ChaoZhang
개요
돌파 회귀 거래 전략은 가격의 절대 강도 지표와 MACD 지표를 계산하여 특정 추세 아래 돌파 회귀 거래를 실현하는 짧은 라인 거래 전략에 속한다. 이 전략은 여러 지표를 통합하여 큰 추세, 중간 추세 및 단기 추세를 판단하고, 추세 동향과 지표 상호 보완 확인 신호를 통해 추세를 추적한다.
전략 원칙
이 전략은 주로 가격의 절대 강도 지표와 MACD 지표에 기반하여 돌파 회귀 거래를 달성한다. 우선 가격의 9주기, 21주기 및 50주기 EMA를 계산하여 큰 트렌드 방향을 판단한다. 다음으로 가격의 절대 강도 지표를 계산하여 단기 조정 강도를 반영한다. 마지막으로 MACD 지표를 계산하여 단기 트렌드 방향을 판단한다. 큰 트렌드가 상승하고 단기 조정이 있을 때 구매한다. 큰 트렌드가 하락하고 단기 반발이 있을 때 판매한다.
구체적으로, 품종 대동향은 상승을 위해 9일 EMA를 만족해야 하며 21일 EMA보다 높고, 21일 EMA가 50일 EMA보다 높습니다. 단기 조정 판단 기준은 절대 강도 지표 차이는 0보다 낮습니다. MACDDIFF는 0보다 작습니다. 품종 대동향을 위해 하락을 위해 9일 EMA를 만족해야 합니다. 21일 EMA보다 낮습니다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 위조를 방지하기 위해 대동향과 단기 조정을 결합합니다.
- 여러 지표 조합이 사용되며 신뢰성이 높습니다.
- 절대 강도 지표는 조정 강도를 반영하여 조정 품질을 판단합니다.
- MACD는 단기 트렌드와 오버 바이 오버 셀 영역을 판단합니다.
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- 트렌드가 잘못 판단되어 거래 실패로 이어질 수 있습니다.
- 재조정 시간 및 강도 판단 오류로 인해 재조정이 무효가 될 수 있습니다.
- 극단적 인 상황에서는 지표가 분산되어 잘못된 신호가 발생합니다.
위와 같은 위험을 위해, 최적화 매개 변수를 통해, 다른 주기적 지표를 판단할 수 있다. 포지션 보유 규칙을 조정, 단편적 손실을 제어; 더 많은 지표 필터 신호와 결합하여 정확도를 높이는 방법 등이 개선된다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
- 더 많은 지표의 조합을 테스트하여 더 적합한 거래 전략을 찾습니다.
- 지표의 매개 변수를 최적화하여 지표의 민감도를 높여줍니다.
- 단위 손실 최대치를 낮추기 위한 손해 차단 방법을 조정합니다.
- 필터링 조건을 추가하여 더 효율적인 영역에서 신호를 발송합니다.
- 더 많은 시간 주기의 지표 판단과 함께 판단의 정확성을 향상시킵니다.
요약하다
종합적으로 살펴보면, 돌파 회귀 거래 전략은 전체적으로 안정적인 단선 거래 전략이다. 그것은 큰, 작은, 다중의 추세 판단을 결합하여 불안정한 상황에서 잘못된 거래를 피한다. 동시에 지표 조합을 사용하면 판단의 정확도도 향상된다. 후속 테스트 및 최적화를 통해, 이 전략은 장기적으로 보유할 가치가 있는 안정적인 전략이 될 수 있다.
/*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"}]
*/
//@version=5
strategy("Divergence Scalper [30MIN]", overlay=true , commission_value=0.04 )
message_long_entry = input("long entry message")
message_long_exit = input("long exit message")
message_short_entry = input("short entry message")
message_short_exit = input("short exit message")
//3x ema
out9 = ta.ema(close,9)
out21 = ta.ema(close,21)
out50 = ta.ema(close,50)
//abs
absolute_str_formula( ) =>
top=0.0
bottom=0.0
if(close>close[1])
top:= nz(top[1])+(close/close[1])
else
top:=nz(top[1])
if(close<=close[1])
bottom:= nz(bottom[1])+(close[1]/close)
else
bottom:=nz(bottom[1])
if (top+bottom/2>=0)
1-1/(1+(top/2)/(bottom/2))
abs_partial=absolute_str_formula()
abs_final = abs_partial - ta.sma(abs_partial,50)
//macd
fast_length = input(title="Fast Length", defval=23)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=11)
src = input(title="Source", defval=open)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 50, defval = 6)
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="SMA", options=["SMA", "EMA"])
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
long= abs_final > 0 and hist <0 and out9<out21 and out21<out50
short = abs_final <0 and hist >0 and out9>out21 and out21>out50
long_exit = abs_final <0 and hist >0 and out9>out21 and out21>out50
short_exit = abs_final > 0 and hist <0 and out9<out21 and out21<out50
strategy.entry("long", strategy.long, when = long and barstate.isconfirmed, alert_message = message_long_entry)
strategy.entry("short", strategy.short, when = short and barstate.isconfirmed, alert_message = message_short_entry)
strategy.close("long", when = long_exit and barstate.isconfirmed, alert_message = message_long_exit)
strategy.close("short", when = short_exit and barstate.isconfirmed, alert_message = message_short_exit)