ChaoZhang
개요
이 전략은 Jancok Strategycs v3라고 불리며, 이동 평균 (MA), 이동 평균 수렴 스캐들 (MACD), 상대적으로 강한 지표 (RSI) 및 평균 실제 범위 (ATR) 를 기반으로 한 다중 지표 트렌드 추적 전략입니다. 이 전략의 주요 아이디어는 여러 지표의 조합을 사용하여 시장 추세를 판단하고 트렌드 방향으로 거래하는 것입니다.
전략 원칙
이 전략은 다음의 네 가지 지표를 사용하여 시장의 흐름을 판단합니다.
- 이동 평균 ((MA): 단기 ((9주기) 와 장기 ((21주기) 의 이동 평균을 계산하여, 단기 평균선 위에 장기 평균선 을 뚫을 때 상승 경향을 나타냅니다. 단기 평균선 아래에 장기 평균선 을 뚫을 때 하향 경향을 나타냅니다.
- 이동 평균의 수렴 분산도 ((MACD): MACD 선과 신호선을 계산하여 MACD 선 위에 신호선을 통과하면 상승세를 나타냅니다. MACD 선 아래 신호선을 통과하면 하락세를 나타냅니다.
- 상대적으로 약한 지표 ((RSI): RSI를 계산하는 14주기, RSI가 70보다 크면 시장이 과매매 할 수 있음을 나타냅니다. RSI가 30보다 작으면 시장이 과매매 할 수 있음을 나타냅니다.
- 평균 실제 범위 ((ATR): 시장의 변동성을 측정하고 스톱 로즈 스톱포인트를 설정하기 위해 14주기의 ATR을 계산한다.
이 전략의 거래 논리는 다음과 같습니다.
- 단기 평균선에서 장기 평균선, MACD 선에서 신호선, 거래량이 이동 평균선보다 많고, 변동률이 마이너스보다 낮을 때 더 많은 상품을 엽니다.
- 단기 평균선 아래에서 장기 평균선과 MACD 선 아래에서 신호선을 뚫고 거래량이 이동 평균선보다 많고 변동률이 마이너스보다 낮을 때 공백을 엽니다.
- 스톱피스 및 스톱포인트는 ATR의 동적 설정에 따라 스톱포인트는 ATR의 2배이고 스톱포인트는 ATR의 4배이다.
- ATR 기반의 트래킹 스톱로스를 사용할 수 있으며, 트래킹 스톱로스는 ATR의 2.5배이다.
전략적 이점
- 트렌드 판단의 정확성을 높이기 위해 다중 지표 조합을 사용한다.
- 동적 중지 및 정지, 시장의 변동성에 따라 적응하여 위험을 더 잘 제어하고 수익을 최적화하십시오.
- 거래량과 변동률 필터를 도입하여 낮은 유동성 및 높은 변동성의 시간에 거래하는 것을 피하고 가짜 신호를 줄입니다.
- 트렌드가 지속될 때 더 많은 수익을 유지하기 위해 스톱로스를 추적할 수 있습니다.
전략적 위험
- 위기시장이나 트렌드 전환 시, 잘못된 신호가 발생하여 손실이 발생할 수 있다.
- 매개 변수 설정은 전략 성능에 큰 영향을 미치며, 다른 시장과 자산에 따라 최적화가 필요합니다.
- 과도한 최적화 파라미터는 실제 거래에서 좋지 않은 성능을 낼 수 있습니다.
- 시장의 불규칙한 변동이나 블랙 스 사건이 발생하면, 전략은 큰 손실을 입을 수 있다.
전략 최적화 방향
- 더 많은 지표들, 예를 들어, 브린 밴드, 무작위 지표들, 등이 도입되어 추세 판단의 정확성을 더욱 높일 수 있습니다.
- 최적화된 변수 선택, 예를 들어 유전 알고리즘, 그리드 검색과 같은 방법을 사용하여 최적의 변수 조합을 찾는다.
- 다른 시장과 자산에 대해 다른 매개 변수와 규칙을 설정하여 전략의 적응성을 향상시킵니다.
- 포지션 관리에 참여하여, 시장 추세의 강도와 계정 리스크에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정합니다.
- 최대 인출 제한을 설정하고, 계좌가 최대 인출에 도달했을 때 거래를 중지하거나 포지션을 줄여서 위험을 제어한다.
요약하다
“Jancok Strategycs v3”은 다중 지표 조합을 기반으로 한 트렌드 추적 전략으로, 이동 평균, MACD, RSI 및 ATR과 같은 지표를 통해 시장 추세를 판단하고, 동적 스톱 손실 및 추적 스톱 손실과 같은 위험 관리 수단을 사용하여 위험을 제어하고 수익을 최적화한다. 이 전략의 장점은 트렌드 판단 정확도가 높고, 위험 관리는 유연하고 적응력이 강하다. 그러나 가짜 신호, 파라미터 설정 민감성 및 블랙 스윙 사건과 같은 특정 위험도 존재한다.
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 Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © financialAccou42381
//@version=5
strategy("Jancok Strategycs v3", overlay=true, initial_capital=100, currency="USD")
// Inputs
short_ma_length = input.int(9, title="Short MA Length", minval=1)
long_ma_length = input.int(21, title="Long MA Length", minval=1)
atr_multiplier_for_sl = input.float(2, title="ATR Multiplier for Stop Loss", minval=1.0)
atr_multiplier_for_tp = input.float(4, title="ATR Multiplier for Take Profit", minval=1.0)
volume_ma_length = input.int(20, title="Volume MA Length", minval=1)
volatility_threshold = input.float(1.5, title="Volatility Threshold", minval=0.1, step=0.1)
use_trailing_stop = input.bool(false, title="Use Trailing Stop")
trailing_stop_atr_multiplier = input.float(2.5, title="Trailing Stop ATR Multiplier", minval=1.0)
// Calculating indicators
short_ma = ta.sma(close, short_ma_length)
long_ma = ta.sma(close, long_ma_length)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
atr = ta.atr(14)
volume_ma = ta.sma(volume, volume_ma_length)
volatility = atr / close
// Plotting indicators
plot(short_ma, color=color.red)
plot(long_ma, color=color.blue)
// Defining entry conditions with added indicators and filters
long_condition = ta.crossover(short_ma, long_ma) and (macdLine > signalLine) and (volume > volume_ma) and (volatility < volatility_threshold)
short_condition = ta.crossunder(short_ma, long_ma) and (macdLine < signalLine) and (volume > volume_ma) and (volatility < volatility_threshold)
// Entering trades with dynamic stop loss and take profit based on ATR
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if use_trailing_stop
strategy.exit("Exit Long", "Long", trail_points=atr * trailing_stop_atr_multiplier, trail_offset=atr * 0.5)
else
strategy.exit("Exit Long", "Long", loss=atr * atr_multiplier_for_sl, profit=atr * atr_multiplier_for_tp)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if use_trailing_stop
strategy.exit("Exit Short", "Short", trail_points=atr * trailing_stop_atr_multiplier, trail_offset=atr * 0.5)
else
strategy.exit("Exit Short", "Short", loss=atr * atr_multiplier_for_sl, profit=atr * atr_multiplier_for_tp)