분산과 이동평균을 기반으로 한 변동성 전략


생성 날짜: 2024-03-28 17:33:08 마지막으로 수정됨: 2024-03-28 17:33:08
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분산과 이동평균을 기반으로 한 변동성 전략

이 전략은 “차차와 이동 평균에 기반한 변동폭 전략”이라고 불리며, 30개의 K선과 3개의 이동 평균 (MA5, MA15, MA30) 의 변동폭 차차를 사용하여 거래 결정을 내립니다.

전략의 주요 아이디어는 가격 변동의 차이를 계산하여 시장의 변동성을 측정하고, 다른 주기의 이동 평균과 결합하여 트렌드 방향을 판단하는 것입니다. 전략은 낮은 변동성과 단기 평균선이 장기 평균선 위에있을 때 구매 작업을 수행합니다. 동시에 전략은 위험을 제어하고 이익을 잠금하기 위해 중지 및 중지 조건을 설정합니다.

전략의 원리는 다음과 같은 몇 가지 단계로 나눌 수 있습니다.

  1. 5일, 15일, 30일 이동 평균을 계산합니다.
  2. 지난 30개의 K선에서의 변동의 폭을 계산하기 위해 (최고가격과 최저가격의 차이는 종점 가격으로 나눈다) 의 차원을 계산하고 1,000,000로 곱해 보기를 용이하게 한다.
  3. 구매 조건을 정의: 차이는 35보다 작고 MA5는 MA15보다 크고, MA15는 MA30보다 크다.
  4. 마이너스 30 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 30 이하의 마이너스 4 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 4 이하의 마이너스 4 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 4 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 4 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 4 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 4 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 4 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 4 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 5 이하의 마이너스 4
  5. 정지 조건을 정의: 차이는 500보다 크다.
  6. 구매 조건이 충족될 때, 전략은 더 많은 포지션을 열고, 중지 또는 중지 조건이 충족될 때, 전략은 평지 포지션을 한다.

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

  1. 변동성과 트렌드 지표가 결합되어 트렌드가 명확하고 변동성이 낮을 때 거래할 수 있으며, 격렬한 변동성 시장 환경에서 거래되는 것을 피합니다.
  2. 여러 주기의 이동 평균을 사용하면 트렌드 방향을 더 포괄적으로 판단하고 거래의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
  3. 명확한 중지 및 중지 조건을 설정하여 위험을 효과적으로 제어하고 수익을 잠금합니다.

이 전략의 주요 위험은 다음과 같습니다.

  1. 시장 추세가 불확실하거나 변동성이 급격히 증가할 때, 전략은 빈번한 거래 또는 잘못된 신호가 발생할 수 있다.
  2. 스톱로즈와 스톱스톱 조건의 설정은 모든 시장 환경에 완전히 적합하지 않을 수 있으며, 실제 상황에 따라 조정될 필요가 있습니다.
  3. 전략은 역사적 데이터에 의존하고, 갑작스러운 사건이나 시장의 비정상적인 변동에 대한 반응이 늦어질 수 있다.

이 전략의 최적화를 위해 다음과 같은 방안을 고려할 수 있습니다.

  1. 구매 조건의 차차 마이너스 및 이동 평균 조합에 대해, 회수 및 변수 최적화를 통해 최적의 값을 찾을 수 있다.
  2. 정지 및 중단 조건은 신호의 신뢰성을 높이기 위해 RSI, MACD 등과 같은 더 많은 기술 지표 또는 시장 감정 지표를 도입 할 수 있습니다.
  3. 시장 환경의 변화에 대응하기 위해 포지션 조정, 변동율 조정 등과 같은 시장 위험 관리 장치를 도입하는 것이 고려 될 수 있습니다.

전체적으로, “차차와 이동 평균에 기반한 변동폭 전략”은 변동성과 추세 지표를 결합한 거래 전략이다. 그것은 가격 변동량의 차원을 계산하여 시장의 변동성을 측정하고, 다른 주기의 이동 평균과 결합하여 추세 방향을 판단하여 적절한 시장 환경에서 거래한다. 이 전략은 위험을 효과적으로 제어하고 이익을 잠금 할 수있는 명확한 중지 및 중지 조건을 설정하고 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("Variance and Moving Averages Strategy", overlay=true)

// 计算MA5、MA15和MA30
ma5 = ta.sma(close, 5)
ma15 = ta.sma(close, 15)
ma30 = ta.sma(close, 30)

// 计算过去30根K线的波动幅度(最高价和最低价)的方差
variance = ta.variance((high - low) / close, 30) * 1000000

// 定义买入条件
buy_condition = variance < 35 and ma5 > ma15 and ma15 > ma30

// 定义止损条件 close < ma30 or ma5 < ma30
stop_loss_condition = true

// 定义止盈条件
take_profit_condition = variance > 500

// 执行交易逻辑
if (buy_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (stop_loss_condition)
    strategy.close("Long")
if (take_profit_condition)
    strategy.close("Long")
    
// 绘制MA5、MA15和MA30
// plot(ma5, color=color.blue, title="MA5")
// plot(ma15, color=color.orange, title="MA15")
// plot(ma30, color=color.red, title="MA30")

// 绘制方差
hline(0.0004, color=color.green, linestyle=hline.style_dashed, title="Variance < 0.0004")
hline(0.0005, color=color.red, linestyle=hline.style_dashed, title="Variance > 0.0005")
plot(variance, color=color.white, title="Variance")