ChaoZhang
개요
Ruda의 동력 트렌드 거래 전략은 동력과 트렌드 지표에 기반한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 OBV (On Balance Volume), EMA (Exponential Moving Average) 및 K선 엔티티 비율과 같은 지표를 사용하여 구매와 판매의 시간을 판단한다. 단기 EMA에서 장기 EMA, OBV 혁신이 높으며 K선 엔티티 비율이 설정된 경량보다 클 때, 전략은 다음 날 개시 가격에 구매한다. 가격 하락이 상한 가격 또는 종결 가격 하락이 단기 EMA 때, 전략은 평형한다.
전략 원칙
- 두 개의 EMA선을 계산하여, 단기 EMA의 변수는 5이고, 장기 EMA의 변수는 21이다. 단기 EMA에 장기 EMA를 착용할 때, 추세는 상향으로 간주되고, 반대로 추세는 하향으로 간주된다.
- OBV 지수를 계산할 때 OBV가 10일만에 최고치를 기록했을 때, 다중동력 에너지가 강하다고 본다.
- K선 엔터티 비율을 계산합니다. 엔터티 비율이 설정된 스레드값 (기본 50%) 보다 크면 트렌드가 확립되었다고 간주합니다.
- 상승 추세와 다중 동력이 강하고 추세가 확립되면, 전략은 다음 날 개시 가격에 구매하고, 스톱 로스는 당일 최저 가격과 개시 가격의 -1%의 최소 값이다.
- 가격이 스톱로스 가격 또는 클로즈오프 가격이 단기 EMA를 넘어갈 때, 전략 평지.
우위 분석
- 트렌드와 동력 지표가 결합되어 강력한 품종을 잡을 수 있습니다.
- 다음 날 개시 가격의 구매와 동적 정지를 사용하여 일부 가짜 브레이크를 피할 수 있습니다.
- 스탠드 및 스탠드 조건이 명확하고, 위험도 조절할 수 있습니다.
위험 분석
- 추세와 동력 지표의 지연, 과대 구매 및 조기 상쇄가 발생할 수 있습니다.
- 매개 변수는 고정되어 있고, 자기 적응력이 부족하며, 시장의 상황에 따라 성능이 크게 달라질 수 있다.
- 단일 시장과 품종 재검토, 전략의 안정성 및 적용성은 추가 검증되어야 합니다.
최적화 방향
- 트렌드 및 동력 지표의 매개 변수를 최적화하여 지표의 민감도 및 효과를 높인다.
- 시장 상태 판단을 도입하고, 현재 시장 특성에 따라 동적 조정 파라미터를 도입한다.
- 재검토 범위를 넓히고, 다양한 시장과 품종에 대한 테스트를 늘리고, 전략의 안정성을 높여라.
- 포지션 관리 및 위험 제어 모듈을 도입하여 수익 위험 비율을 높이는 것을 고려하십시오.
요약하다
Ruda 동량 트렌드 거래 전략은 트렌드와 동력 지표의 결합을 통해 강력한 품종과 트렌드 기회를 잡을 수 있는 간단한 사용 가능한 양적 거래 전략이다. 그러나 이 전략에는 지표 지연, 변수 고정 등의 문제가 있습니다. 미래에는 지표 변수를 최적화하고, 적응 장치를 도입하고, 측정 범위를 확장하고, 위험 관리를 강화하는 등 측면에서 전략에 대한 최적화 및 개선이 가능하며, 전략의 안정성과 수익성을 높일 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © lhcbenac
//@version=5
strategy('Ruda_Strategy', overlay=true , initial_capital=5000 , pyramiding = 3, commission_type = strategy.commission.cash_per_contract , commission_value = 1 )
//
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// Otimizações //
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// Codigo Operacional //
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// Indica situação de Compra ou Venda
// Condição True or False
YEAR_BT= input.int(1,title="Nº Anos ", group = "Backtest")
INPUT_ME1 = input.int(5,title="Momentum ", group = "RUDA")
INPUT_ME2 = input.int(21,title="Trend ", group = "RUDA")
INPUT_CORPO = input.int(50,title="CORPO ", group = "RUDA")/100
v_obv = ta.obv
v_med1 = ta.ema(close , INPUT_ME1)
v_med2 = ta.ema(close , INPUT_ME2)
valid_1 = v_med1 > v_med2
valid_2 = v_obv >= ta.highest(v_obv[1], 10)
valid_3 = math.abs(close - open) / (high-low) > INPUT_CORPO
plot(v_med1)
plot(v_med2)
compra = valid_1 and valid_2 and strategy.position_size == 0 and valid_3
var float v_minima_ref = na
dataInicio = timestamp(year(timenow) - YEAR_BT, month(timenow), dayofmonth(timenow), 00, 00)
// Variáveis globais
var float preco_entrada = na
var float preco_stop = na
if compra and time >= dataInicio and ta.change(time("D")) != 0 and ta.change(compra)
v_minima_ref := low
preco_entrada := open
preco_stop := math.min(low, open - 0.01 * open)
strategy.entry("Compra", strategy.long , stop = preco_stop )
if (not na(preco_entrada) and not na(preco_stop))
label.new(x=bar_index, y= low * 0.9, text= "Dia: " + str.tostring(dayofmonth) + "\nPreço de Entrada: " + str.tostring(preco_entrada) + "\nPreço de Stop Loss: " + str.tostring(preco_stop), style=label.style_label_up, color=color.green)
// Lógica de saída
// Saída no stop loss
if (not na(preco_stop) and low < preco_stop and ta.change(low) < 0)
strategy.close("Compra", comment="Saída no Stop")
// Saída no lucro
if (close < v_med1 and ta.change(close) < 0)
strategy.close("Compra", comment="Saída na Media")
venda =( (not na(preco_stop) and low < preco_stop and ta.change(low) < 0) or (close < v_med1 and ta.change(close) < 0) ) and strategy.position_size > 0
codiff = compra ? 1 : venda ? -1 : na
plotarrow(codiff, colorup=#00c3ff, colordown=#ff0062,title="Compra", maxheight=20, offset=0)