ChaoZhang
개요
이 전략은 오전 9시 15분에 높은 낮은 지점을 식별하여 자동으로 과잉 포지션의 목표 가격과 중지 가격을 계산하고 조건이 충족되면 자동으로 포지션을 열습니다. 전략은 상대적으로 강한 지표 ((RSI) 를 사용하여 오버 바이와 오버 소드를 판단하고 9:15에 높은 낮은 지점을 돌파하여 진입 기회를 결정합니다.
전략 원칙
- 9시부터 9시 15분까지의 고도와 낮은 지점의 구간을 결정한다.
- 9시 15분에 기록된 최고 가격과 최저 가격은 각각 sessionHigh와 sessionLow 였습니다.
- 각각 다중목표 가격 ((sessionHigh+200), 공수목표 가격 ((sessionLow-200) 과 그에 따른 스톱로스 가격을 계산한다.
- 현재 종전 가격과 RSI 지표를 얻으십시오.
- 다자 상장 조건: 종결 가격 세션 하이를 돌파하고 RSI가 초과 레벨보다 크다.
- 공백점 포지션 개시 조건: 종결 가격이 세션 로우 아래로 떨어지고 RSI가 초매 수준보다 작다.
- 관련 가격을 그리며, 상장 조건에 따라 자동으로 상장 또는 공백을 열 수 있다.
우위 분석
- 간단하고 사용하기 쉬운: 전략은 명확한 9:15 하위 및 RSI 지표에 기반하고 논리가 명확하고 이해하기 쉽고 실행할 수 있습니다.
- 자동화 수준: 전략은 목표 가격과 중지 가격의 계산과 포지션 개시 조건의 판단을 내장하여 거래를 자동화 할 수 있습니다.
- 적시에 중지: 9:15 높낮이에 따라 중지 가격을 설정하고, 포지션을 열었을 때 명확한 중지 지점이 있어 위험을 효과적으로 제어할 수 있다.
- 트렌드 추적: RSI 지표를 통해 과매매를 판단하고, 트렌드 형성 초기에 개입하여 진행에 도움이 됩니다.
위험 분석
- 매개 변수 최적화 위험: 전략 매개 변수인 RSI의 길이와 오버 바이 오버 시드 값은 시장 특성에 따라 최적화되어야 하며, 다른 매개 변수는 다른 결과를 가져올 수 있다.
- 단일 지표 위험: 전략은 주로 RSI 지표에 의존하며, 특정 시장 상황에서는 지표가 실패할 수 있습니다.
- 상장 변동 위험: 9:15 이후의 가격 변동은 스톱로스를 유발하여 트렌드를 놓칠 수 있습니다.
- 포지션 관리의 부족: 전략의 부족으로 포지션에 대한 통제와 자금 관리가 부족하고, 너무 자주 포지션을 열면 추가적인 위험이 발생할 수 있다.
최적화 방향
- 동적 스톱: 가격 변동량이나 ATR과 같은 지표에 따라 스톱 지점에 동적으로 조정하여 가격 변화를 추적한다.
- 다른 지표와 결합: MACD, 평균선 시스템과 같은 다른 지표가 도입되어 트렌드 판단에 대한 인증을 형성하고, 포지션 개시 정확도를 높인다.
- 최적화된 입시 조건: RSI의 오버 바이 오버 소드 경계를 적응적으로 조정하여 고정 경치가 가져오는 제한을 피하십시오.
- 포지션 관리를 도입: 시장의 변동 상황에 따라 포지션을 제어합니다. 예를 들어, 비율 위험 모델과 같은 방법을 사용합니다.
요약하다
이 전략은 9:15의 높고 낮은 지점을 기반으로, RSI 지표를 사용하여 트렌드를 판단하고, 목표 가격과 중지 가격을 자동으로 계산하고, 포지션 개시 조건에 따라 자동으로 멀티 헤드 또는 빈 헤드 포지션을 개설한다. 전략의 논리는 간단하고, 자동화 수준이 높으며, 트렌드 상황을 신속하게 포착할 수 있다. 그러나, 전략에는 파라미터 최적화, 단일 지표 수지, 중동 및 포지션 관리와 같은 위험도 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("9:15 AM High/Low with Automatic Forecasting", overlay=true)
// Parameters
showSignals = input(true, title="Show Signals")
// Define session time
sessionStartHour = input(9, title="Session Start Hour")
sessionStartMinute = input(0, title="Session Start Minute")
sessionEndHour = input(9, title="Session End Hour")
sessionEndMinute = input(15, title="Session End Minute")
// Calculate session high and low
var float sessionHigh = na
var float sessionLow = na
if (hour == sessionStartHour and minute == sessionStartMinute)
sessionHigh := high
sessionLow := low
// Update session high and low if within session time
if (hour == sessionStartHour and minute >= sessionStartMinute and minute < sessionEndMinute)
sessionHigh := high > sessionHigh or na(sessionHigh) ? high : sessionHigh
sessionLow := low < sessionLow or na(sessionLow) ? low : sessionLow
// Plot horizontal lines for session high and low
plot(sessionHigh, color=color.green, title="9:00 AM High", style=plot.style_stepline, linewidth=1)
plot(sessionLow, color=color.red, title="9:00 AM Low", style=plot.style_stepline, linewidth=1)
// Calculate targets and stop loss
longTarget = sessionHigh + 200
longStopLoss = sessionLow
shortTarget = sessionLow - 200
shortStopLoss = sessionHigh
// Plot targets and stop loss
plot(longTarget, color=color.blue, title="Long Target", style=plot.style_cross, linewidth=1)
plot(longStopLoss, color=color.red, title="Long Stop Loss", style=plot.style_cross, linewidth=1)
plot(shortTarget, color=color.blue, title="Short Target", style=plot.style_cross, linewidth=1)
plot(shortStopLoss, color=color.red, title="Short Stop Loss", style=plot.style_cross, linewidth=1)
// RSI
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
overboughtLevel = input(60, title="Overbought Level")
oversoldLevel = input(40, title="Oversold Level")
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
// Entry conditions
longCondition = close > sessionHigh and rsi > overboughtLevel
shortCondition = close < sessionLow and rsi < oversoldLevel
// Long entry
if (showSignals and longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Short entry
if (showSignals and shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)