ChaoZhang
개요
이 전략은 부린 반지, 3일 지수 이동 평균 ((EMA) 와 상대적으로 강한 지표 ((RSI) 의 세 가지 기술 지표를 사용하여, 그들의 교차 신호를 결합하여, 완전한 거래 시스템을 구축한다. 가격이 부린 반지를 뚫고, 동시에 3일 EMA를 뚫고, RSI가 30보다 낮아지면 구매 신호가 발생한다. 가격이 부린 반지를 뚫고, 동시에 3일 EMA를 뚫고, 동시에 RSI가 70보다 낮아지면 판매 신호가 발생한다.
전략 원칙
브린 띠는 세 개의 선으로 구성되어 있습니다. 중앙 선은 가격의 이동 평균이며, 상하의 두 개의 띠 모양의 선은 가격의 표준 차이를 통해 계산됩니다. 그것은 주로 시장의 변동성을 측정하고 과매매 및 과매매 상태를 식별하는 데 사용됩니다.
3일 EMA는 최근 3일 종결 가격에 기반한 지수 이동 평균으로, 가격 변화에 빠르게 반응할 수 있으며, 단기 트렌드 추적 지표이다.
RSI는 일정 기간 동안 주식 가격의 변화의 규모와 속도를 측정하여 주식의 과매매 현상을 평가한다. RSI가 30보다 작으면 과매매를 제안하고, RSI가 70보다 크면 과매매를 제안한다.
정책의 논리는 다음과 같습니다.
- 종결 가격에서 브린을 넘어서 3일 EMA를 넘어가고 RSI가 30보다 작을 때, 주식이 상승세를 뒤집을 가능성이 있다고 생각하여 구매 신호를 생성한다.
- 종결 가격 아래에서 브린 띠를 통과하고 3 일 EMA를 통과하고 RSI가 70보다 크면, 주식이 반전 하락을 앞두고 있다고 생각하여 판매 신호를 냅니다.
- 부린 띠, EMA, RSI 세 가지 지표의 신호를 충족시키는 동시에, 많은 가짜 신호를 효과적으로 필터링하여 거래 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
우위 분석
브린 띠는 시장의 변동성을 수치화하고, 3일 EMA는 가격 변화에 따라 움직이고, RSI는 과매매를 판단하고, 3가지 지표는 상호 보완되어 안정적인 거래 시스템을 구성한다.
동시에 세 지표의 신호를 결합하여, 엄격한 거래 조건은 거래 비용을 줄여서 거래의 빈도를 줄일 수 있습니다.
트렌드 상황과 변동 상황에서는 더 좋은 거래 기회를 잡을 수 있고, 더 잘 적용될 수 있다.
코드는 명확하고, 해석이 가능하며, 이해하기 쉽고, 최적화할 수 있습니다.
위험 분석
이 전략은 일방적인 트렌드 상황에서는 거래 빈도가 낮아지고, 트렌드 수익을 놓칠 수 있다.
거래 신호가 약간 늦어질 수 있습니다.
전략 파라미터의 선택은 거래 결과에 명백한 영향을 미치며, 다른 기준과 시장 특성에 따라 최적화해야 한다.
이 전략은 스톱로즈와 스톱스을 설정하지 않았으며, 시장이 급격하게 변동할 때 더 큰 위험을 감수할 수 있다.
위와 같은 위험에 대해, 트렌드 판단 지표를 도입하여 트렌드 상황을 개선하고, 신호 계산 시 데이터 주파수를 최적화하고, 파라미터의 최적의 범위를 심층 분석하고, 합리적인 스톱 손실 조건을 설정하는 것이 고려 될 수 있습니다.
최적화 방향
트렌드급 지표인 MACD와 같은 더 효과적인 기술 지표를 도입하여, 동요와 트렌드 상황에서 거래 기회를 효과적으로 포착할 수 있다.
최적화 매개 변수 선택, 역사 데이터에 대한 포괄적 인 회귀를 통해 최적의 매개 변수 조합을 찾고, 전략 안정성과 수익률을 향상시킵니다.
포지션 관리 및 자금 관리 규칙을 추가하고, 단일 거래의 자금 비율을 제어하고, 포지션을 동적으로 조정하여 위험을 더 잘 제어하는 것을 고려하십시오.
합리적인 스톱로스 조건을 설정하여 단일 거래의 최대 손실을 줄여서 이윤 표가 충분히 수익을 낼 수 있도록하십시오.
다른 시장 상황에 대응하기 위해 대응 장치를 설계합니다. 예를 들어, 충격적인 상황에서는 거래 빈도를 줄이고, 추세적인 상황에서는 지분 시간을 늘립니다.
이러한 최적화를 통해 전략의 위험과 이익의 비율을 더 높일 수 있으며, 변화하는 시장 환경에 더 잘 적응할 수 있습니다.
요약하다
이 글은 브린 띠, 3일 EMA 및 RSI 지표를 기반으로 한 거래 전략을 소개한다. 이 전략은 세 지표의 교차 신호를 통해 엄격한 매매 조건을 구축하여 대부분의 가짜 신호를 효과적으로 필터링 할 수 있다. 전략 아이디어는 명확하고, 추세 및 충격 상황에 적용되며, 광범위한 적용이 가능하다. 그러나 이 전략에는 추세 상황에서 거래 빈도가 낮고, 포지션 관리 및 중지 손해 차단 장치가 없는 것과 같은 몇 가지 제한이 있습니다. 따라서 더 안정적인 거래 성과를 얻기 위해 실무에서 계속 개선 및 개선이 필요합니다.
/*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)