ChaoZhang
개요
일차 균형 동력 지수 전략은 일차 균형 지수 ((Ichimoku) 와 무작위 동력 지수 ((Stochastic Momentum Index) 를 결합한 거래 전략이다. 이 전략은 일차 균형 흔들림 지수 ((Ichimoku Oscillator) 와 무작위 동력 지수를 계산하여 거래 신호를 생성하며, 주식, 상품, 지수 등 여러 시장과 여러 시간 주기를 적용한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심은 일회성 평형 흔들림 지표 ((IO) 와 무작위 운동 지표 ((SMI) 를 계산하는 것이다. 이 가운데, IO 지표는 9, 26, 52 일의 서로 다른 주기적 EMA와 14 일 SMA를 계산하여 시장의 과매매 과매매 상황을 반영한다. SMI 지표는 일정 주기 동안 가격에 대한 최고 최저 가격의 위치를 계산하여,嵌入式 EMA로 평형 처리하여, 시장의 과매매 과매매 상황을 반영한다.
전략적 거래 신호는 다음과 같습니다.
- SMI가 신호선을 가로질러 IO가 0보다 크면 포지션을 열고
- SMI 밑이 신호선을 뚫고 IO가 0보다 작을 때, 빈 창을 다
이러한 거래 신호는 IO와 SMI를 결합하여 시장의 전환점을 더 잘 포착하고 거래의 정확성을 향상시킵니다.
우위 분석
1차 균형 동력 지수 전략은 다음과 같은 장점이 있다:
- 일회성 평형 지표와 무작위 동력 지표는 두 가지 효과적인 기술 지표로 결합되어 서로 보완하여 시장 추세와 움직임을 더 포괄적으로 분석 할 수 있습니다.
- IO 지표는 여러 주기의 EMA와 SMA를 채택하여 가격 변동을 평형시키고, 노이즈 방해를 줄일 수 있다.
- SMI 지표는 무작위 지표의 기초에 최적화되어 있고,嵌入式 EMA를 사용하여 곡선을 더 부드럽게 하고, 무작위 지표의 뒤틀림 문제를 피한다.
- 거래 신호는 IO와 SMI의 상황을 동시에 고려하여 가짜 신호를 효과적으로 필터링하여 승률을 높일 수 있습니다.
- 여러 시장과 여러 시간 주기에 적합하며, 좋은 적응력과 안정성을 가지고 있다.
위험 분석
평형 동력 지수 전략은 여러 장점이 있지만, 몇 가지 잠재적인 위험도 있습니다.
- 이 전략은 역사적인 데이터에 대한 계산과 분석에 의존하고 있으며, 미래 시장에 대한 적응성은 떨어질 수 있다.
- IO 및 SMI 지표는 본질적으로 지연 지표이며, 시장이 빠르게 변화 할 때 신호 지연이 발생할 수 있습니다.
- 이 전략은 시장의 기본적인 요소들, 예를 들어, 큰 이익과 적자 소식 같은 것들을 고려하지 않고, 이런 상황에서는 효과가 없을 수도 있다.
- 이 전략은 시장의 흔들림 기간 동안 거래가 자주 발생하여 거래 비용을 증가시킬 수 있습니다.
이러한 위험들에 대해 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다.
- 규칙적으로 탐지하고 정책 변수를 조정하여 적응력을 향상시킵니다.
- 다른 선도적인 지표나 시장 정보와 함께 분석하여 뒤처진 부분을 보완하십시오.
- 적절한 스톱스토프를 설정하고, 단일 거래의 위험을 제어한다.
- 흔들리는 시장을 위해 IO와 SMI 지표의 주기적 변수를 확대하여 거래 빈도를 줄일 수 있다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 몇 가지 측면에서 최적화될 수 있습니다.
- IO 지표의 경우, 더 많은 다른 주기 조합을 시도하여 더 대표적인 변수를 찾을 수 있습니다.
- SMI 지표의 경우, 와일드 평준법을 사용하는 것을 고려하는 것과 같은 다른 평준화 방법을 연구하여 지표의 뒤처짐을 더욱 줄일 수 있습니다.
- 거래량과 같은 다른 지표가 적절하게 포함될 수 있으며 거래 신호의 농도를 풍부하게합니다.
- 다른 시장 특성에 따라 다른 매개 변수와 값을 설정하여 전략의 적응성을 높일 수 있습니다.
- 이 전략을 다른 전략과 조합할 수 있습니다. 트렌드 전략, 평균값 회귀 전략 등과 같은 전략 체계를 구축하여 전체적인 수익을 향상시킬 수 있습니다.
이러한 최적화를 통해 1차 균형 동력 지수 전략의 성과와 안정성을 더욱 향상시킬 수 있다.
요약하다
일차 균형 동력 지수 전략은 효과적인 기술 분석 전략이다. 일차 균형 지수와 무작위 동력 지수가 두 가지의 고전 지수를 교묘하게 결합하여 상호 보완하여 시장의 과매매 상황과 트렌드 전환점을 비교적으로 종합적으로 분석하여 거래 의사 결정에 기초를 제공합니다. 이 전략은 logic가 명확하고 적용 범위가 넓으며 강력한 실용적 가치가 있습니다. 물론, 모든 전략은 실제 응용에서 추가적인 최적화와 개선이 필요하며, 분석의 다른 수단과 위험 관리 조치와 결합하여 더 나은 효과를 발휘합니다.
/*backtest
start: 2023-03-09 00:00:00
end: 2024-03-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © manoharbauskar
//@version=5
strategy(title='Ichimoku Oscillator with SMI', shorttitle='IOSMI', overlay = false)
io = ta.ema(hl2, 9) / 2 + ta.ema(hl2, 26) / 2 + ta.sma(close, 14) - ta.ema(hl2, 52) - ta.sma(open, 14)
plot(io, color=ta.change(io) <= 0 ? #872323 : #007F0E, style=plot.style_columns)
a = input(21, 'Percent K Length')
b = input(9, 'Percent D Length')
// Range Calculation
ll = ta.lowest(low, a)
hh = ta.highest(high, a)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh + ll) / 2
// Nested Moving Average for smoother curves
avgrel = ta.ema(ta.ema(rdiff, b), b)
avgdiff = ta.ema(ta.ema(diff, b), b)
// SMI calculations
SMI = avgdiff != 0 ? avgrel / (avgdiff / 2) * 100 : 0
SMIsignal = ta.ema(SMI, b)
//All PLOTS
plot(SMI, color = color.blue , title='Stochastic Momentum Index', linewidth = 2)
plot(SMIsignal, color=color.new(#FF5252, 0), title='SMI Signal Line', linewidth = 2)
plot(60, color=color.new(#00E676, 0), title='Over Bought')
plot(-60, color=color.new(#FF9800, 0), title='Over Sold')
plot(0, color=color.new(#E040FB, 0), title='Zero Line')
longCondition = SMI > SMIsignal and io > 0
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
shortCondition = SMI < SMIsignal and io < 0
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)