ChaoZhang
개요
이 전략은 엘리엇 파동 이론에 기초하여, 자동으로 펄스파를 검출하려고 한다. 그것은 4개의 연속적인 종결 가격 상승과 현재 종결 가격이 9일 전의 종결 가격보다 높은 K선 조합을 찾아서 상승 펄스를 정의한다; 반대로 논리를 사용하여 하락 펄스를 정의한다. 펄스파를 검출한 후, 매매 신호를 생성하고 포지션을 반전한다.
전략 원칙
- 연속적으로 상향/하향으로 가는 상향/하향의 주기 수 (consclos ((default 3)) 와 현재 상향과 N 일 전의 상향을 비교하는 수 (daysago ((default 9)) 를 정의한다.
- long_cc와 short_cc 두 개의 변수를 각각 사용하여 가장 최근의 consclos 뿌리 K 선이 연속적으로 양극/ 음극이 되는지를 기록한다. 연속적인 경우 값은 1이고, 그렇지 않으면 0이다.
- 현재 종료 가격과 daysago 이전 종료 가격 비교, 현재 가격이 더 높거나 낮다면 long_daysago/short_daysago가 참이다.
- long_cc, short_cc와 long_daysago, short_daysago를 조합하여 최종 다공영 신호 long와 short을 얻는다.
- 롱과 쇼트 신호에 해당하는 녹색과 빨간 삼각형을 그리십시오.
- 만약 롱 신호가 나타나고 현재 상위 포지션이 없다면, 상장하고 스톱 로스를 신호 K 라인 최저점으로 설정한다.
- 만약 짧은 신호가 나타나고 현재는 빈 상점 포지션이 없다면, 공백을 열어 신호의 K선 최고점으로 스톱 로스를 설정한다.
우위 분석
- 엘리엇 파동 이론의 파동을 자동으로 인식하여 주관적 분석의 영향을 줄일 수 있다.
- 파동파는 종종 강한 추세와 함께 발생하는데, 이 전략은 이런 상황을 포착할 수 있다.
- 이 경우, 동향에 맞게 설정된 스톱로스는 수익률을 높여줍니다.
- 트렌드가 시작되기 전에 잠재적인 진입 기회를 발견할 수 있습니다.
- 변수는 조정 가능하며, 적용성이 강하다.
위험 분석
- 파동이론에 대한 해석에는 편차가 있을 수 있으며, 이는 잘못된 판단으로 이어진다.
- 동향의 지속 기간은 예측하기 어렵고, 스톱포드가 너무 가까이 설정되어 스톱포드가 발생할 수 있다.
- 이 경우, 거래가 빈번해질 수 있습니다.
- 포지션 관리와 자금 관리에 대한 고려의 부족
최적화 방향
- 컨클로스 및 데이사고 파라미터의 구성을 최적화하여 신호의 정확도를 향상시킬 수 있다.
- 트렌드 확인 지표인 MACD를 도입하여 소음을 줄일 수 있다.
- 이윤을 더 잘 보호하기 위해 이동성 손실을 포함하는 것을 고려하십시오.
- 트렌드가 명확하지 않은 상태에서 먼저 소량의 지분을 만들 수 있고, 트렌드가 명확한 상태에서 다시 지분을 올릴 수 있다.
- 포지션과 위험을 통제합니다. 예를 들어, 단일 거래의 자본 비율을 제한하고 최대 인출을 설정합니다.
요약하다
이 전략은 고전적인 엘리엇 파동 이론에 기반하여 강력한 트렌드 상황을 포착할 수 있으며, 약간의 적용성과 수익 잠재력을 가지고 있다. 그러나 파동 이론 자체의 주관성, 그리고 펄스 파동의 정의 등은 전략의 성과에 영향을 줄 수 있다. 실제 응용에서는 파라미터 포지션 최적화, 위치 관리, 거래 빈도 감소 등의 문제에 주의를 기울여야 한다. 트렌드 확인 지표, 이동 스톱 손실, 단계적으로 포지션을 구축하는 등의 수단을 도입함으로써 이 전략의 성능과 안정성을 더욱 개선할 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-04-20 00:00:00
end: 2024-04-25 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/
// © Smollet
//@version=5
strategy("LW: 4-9 indicator", overlay = true)
consclos = input.int(3, "Consecutive close")
daysago = input.int(9, "Days ago")
var int long_cc = 0
var int short_cc = 0
long_cc := 1
short_cc := 1
for i = 1 to consclos
long_cc := close[i-1] > close[i] ? long_cc*1 : long_cc*0
short_cc := close[i-1] < close[i] ? short_cc*1 : short_cc*0
long_daysago = close > close[daysago]
short_daysago = close < close[daysago]
long = long_cc ==1 and long_daysago
short = short_cc ==1 and short_daysago
plotshape(long, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green)
plotshape(short, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red)
//Strategy code
if long and strategy.position_size <= 0
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long SL", "Long", stop = low)
if short and strategy.position_size >= 0
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short SL", "Short", stop = high)