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볼링거 밴드 및 이동 평균과 비교 강도 지수 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-03-11 11:02:44
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전반적인 설명

이 전략은 볼링거 밴드, 3일 지수 지수 이동 평균 (EMA), 상대 강도 지수 (RSI) 를 이용하여 세 가지 기술 지표를 결합하여 크로스오버 신호를 결합하여 완전한 거래 시스템을 구성합니다. 가격이 3일 EMA를 넘어가면서 낮은 볼링거 밴드를 넘어서고 RSI가 30 이하일 때 구매 신호가 생성됩니다. 가격이 3일 EMA를 넘어가면서 상위 볼링거 밴드를 넘어서고 RSI가 70 이상일 때 판매 신호가 생성됩니다.

전략 원칙

  1. 볼링거 밴드는 세 개의 라인으로 구성됩니다. 중간 라인은 가격의 이동 평균이며 상위와 하위 밴드는 가격의 표준편차에 따라 계산됩니다. 주로 시장 변동성을 측정하고 과소매와 과소매 조건을 식별하는 데 사용됩니다.

  2. 3일 EMA는 최근 3일의 종료 가격에 기초한 기하급수적인 이동 평균이며, 가격 변화에 빠르게 반응할 수 있으며 단기 트렌드 추종 지표입니다.

  3. RSI는 특정 기간 동안 가격 변화의 크기와 속도를 측정하여 주식의 과잉 구매 및 과잉 판매 조건을 평가합니다. RSI가 30 이하이면 과잉 판매 상태를 나타냅니다. RSI가 70 이상이면 과잉 구매 상태를 나타냅니다.

  4. 전략 논리는 다음과 같습니다.

    • 닫기 가격이 3일 EMA를 넘어가면서 아래 볼링거 밴드를 넘어서고 RSI가 30보다 낮을 때 주가가 반전되고 상승할 것으로 간주되며 구매 신호를 생성합니다.
    • 닫기 가격이 3일 EMA 아래를 넘어가면서 상단 볼링거 밴드 아래를 넘어가고 RSI가 70을 넘으면 주가가 반전되고 떨어질 것으로 간주되며 판매 신호를 생성합니다.
    • 볼링거 밴드, EMA 및 RSI의 신호를 동시에 만족시키는 것은 많은 잘못된 신호를 효과적으로 필터링하고 거래 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

이점 분석

  1. 볼링거 밴드는 시장 변동성을 정량화 할 수 있으며, 3 일간의 EMA는 가격 움직임을 자세히 추적하고, RSI는 과잉 구매 및 과잉 판매 조건을 결정할 수 있습니다. 세 가지 지표는 서로를 보완하여 견고한 거래 시스템을 형성합니다.

  2. 세 가지 지표의 신호를 동시에 결합하면 엄격한 거래 조건으로 빈번한 거래를 피할 수 있으며 이로 인해 거래 비용을 줄일 수 있습니다.

  3. 트렌딩과 오스실레이션 시장에서 좋은 거래 기회를 포착 할 수 있으며 강력한 적용성을 갖습니다.

  4. 코드 논리는 명확하고 해석 가능하며, 이해하기 쉽고 최적화 할 수 있습니다.

위험 분석

  1. 일방적인 트렌딩 시장에서 이 전략의 거래 빈도는 낮을 수 있으며, 트렌드 수익을 놓칠 수도 있습니다.

  2. 급격한 변동이 있는 내일 시장에서는 거래 신호가 약간 뒤쳐질 수 있습니다.

  3. 전략 매개 변수 선택은 거래 결과에 상당한 영향을 미치며, 다른 기본 자산과 시장 특성에 따라 최적화되어야 합니다.

  4. 이 전략은 시장의 급격한 변동에 따라 더 큰 위험을 초래할 수 있는 스톱 로스 및 토익 레벨을 설정하지 않습니다.

위의 위험을 해결하기 위해 트렌드 시장의 성과를 개선하기 위해 트렌드 판단 지표를 도입하고 신호를 계산할 때 데이터 주파수를 최적화하고 최적의 매개 변수 범위를 심도 있게 분석하고 합리적인 수익 및 스톱 로스 조건을 설정하는 것을 고려할 수 있습니다.

최적화 방향

  1. 트렌드 지표 MACD와 같은 더 효과적인 기술 지표를 도입하여 오스실레이션 및 트렌드 시장에서 거래 기회를 효과적으로 포착합니다.

  2. 최적의 매개 변수 조합을 찾고 전략 안정성과 수익성을 향상시키기 위해 역사 데이터에 대한 포괄적인 백테스팅을 수행하여 매개 변수 선택을 최적화하십시오.

  3. 포지션 관리 및 자본 관리 규칙을 추가하여 단일 거래에서 자금의 비율을 제어하고 더 나은 위험 통제를 위해 포지션을 동적으로 조정하는 것을 고려하십시오.

  4. 적당한 수익을 취하고 손실을 멈추는 조건을 설정하여 단일 거래의 최대 손실을 줄이고 수익성있는 거래가 완전히 이익을 얻을 수 있도록하십시오.

  5. 오스실레이션 시장에서 거래 빈도를 줄이고 트렌딩 시장에서 보유 시간을 늘리는 것과 같은 다른 시장 조건에 대한 대응 메커니즘을 설계하십시오.

위의 최적화를 통해 변화하는 시장 환경에 더 잘 적응하기 위해 전략의 위험/이익 비율을 더 향상시킬 수 있습니다.

요약

이 문서에서는 볼링거 밴드, 3일 EMA 및 RSI 지표에 기반한 거래 전략을 소개합니다. 세 가지 지표의 크로스오버 신호를 사용하여 전략은 대부분의 잘못된 신호를 효과적으로 필터링할 수있는 엄격한 구매 및 판매 조건을 구축합니다. 전략 논리는 명확하고 트렌딩 및 오스실레이션 시장 모두에게 적용 가능하며 광범위한 적용 가능성도 있습니다. 그러나이 전략은 트렌딩 시장에서 낮은 거래 빈도 및 포지션 관리 및 스톱-로스 / 테이크-프로프트 메커니즘의 부족과 같은 몇 가지 한계도 있습니다. 따라서 더 강력한 거래 성능을 얻기 위해 실무에서 지속적으로 최적화 및 개선되어야합니다. 전반적으로이 전략은 여러 지표 크로스오버에 기반한 거래 프레임워크를 제공하여 양적 거래자에게 새로운 아이디어를 제공합니다. 이러한 기초를 바탕으로, 지표 선택 및 매개 변수 설정은 양적 전략 라이브러리를 풍부하게하는 다른 전략에 더 유연하게 조정 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2024-03-09 00:00:00
end: 2024-03-10 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Custom Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")

// Bollinger Bands
basis = ta.sma(src, length)
upper_band = basis + mult * ta.stdev(src, length)
lower_band = basis - mult * ta.stdev(src, length)

// 3 EMA
ema3 = ta.ema(close, 3)

// RSI
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
rsi_source = close
rsi_value = ta.rsi(rsi_source, rsi_length)

// Strategy logic
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=ta.crossover(close, lower_band) and ta.crossover(close, ema3) and rsi_value < 30)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=ta.crossover(close, upper_band) and ta.crossunder(close, ema3) and rsi_value > 70)

// Plotting
plot(upper_band, color=color.blue)
plot(lower_band, color=color.blue)
plot(ema3, color=color.green, title="3 EMA")
hline(70, "Overbought", color=color.red)
hline(30, "Oversold", color=color.green)
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