ChaoZhang
개요
이 전략은 주로 최고 가격, 최저 가격 및 지수 이동 평균 (EMA) 을 사용하여 트렌드 반전을 확인하여 거래 신호를 생성합니다. 전략은 먼저 지정된 반전 기간의 최고 가격과 최저 가격을 계산하고, 현재 종결 가격이 최고 가격 대응 최저 가격보다 낮는지 판단합니다.
전략 원칙
- 지정된 재검토 기간 동안의 최고 가격 (find_highest) 과 최저 가격을 (find_lowest) 계산한다.
- 지정된 회귀 기간 동안의 매각 가격의 EMA를 계산한다.
- 회전 기간 동안의 각 K선을 거쳐, 최고 가격에 대응하는 최저 가격 ((dnRv), 그리고 최저 가격에 대응하는 최고 가격 ((upRv) 을 찾는다.
- 현재 종결 가격이 dNRv (상향 역전 확인) 이하인지, upRv (보이어 역전 확인) 이하인지 판단한다.
- 하락 역전 확인 신호 ((dnRv_signal) 가 발생하고 이전에 이 신호가 촉발되지 않은 경우, 공백 포지션 개방 신호가 발생한다.
- 만약 상자 반전 확인 신호 ((upRv_signal) 가 나타나고 이전에 이 신호가 촉발되지 않았다면, 더 많은 포지션을 열기 신호가 생성된다.
전략적 이점
- 역전 확인 신호는 트렌드 반전의 기회를 포착하여 전략의 잠재적인 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.
- EMA의 사용으로, 전략은 다양한 시장 상황과 변동 주기에도 적응할 수 있다.
- 회귀 기간의 조정성은 전략에 유연성을 부여하여 다른 거래 품종과 주기에 따라 최적화 할 수 있습니다.
전략적 위험
- 반전 확인 신호가 나타난 후, 가격은 일방적인 추세행동이 아닌 반복적인 흔들림이 발생할 수 있으며, 전략이 빈번하게 포지션을 개시하고 포지션을 평화롭게 처리하여 거래 비용을 증가시킨다.
- 전략에는 명확한 중지 및 중지 장치가 없으며, 이는 단일 거래의 위험 을 지나치게 높게 만들 수 있습니다.
- 전략은 거래 품종의 특성과 시장 환경을 고려하지 않고, 경우에 따라서는 좋지 않은 성과를 낼 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 스톱로스 및 스톱스 메커니즘을 도입하여 단일 거래의 위험 문을 제어한다. ATR, 퍼센트 또는 고정 점수 등에 따라 동적 또는 정적 스톱스 수준을 설정할 수 있다.
- 다른 기술 지표 또는 RSI, MACD, 변동률과 같은 시장 환경 요소와 결합하여 역전 확인 신호의 신뢰성을 높이고 가짜 신호를 필터링하십시오.
- 다른 거래 품종과 주기에 대한 변수 최적화, 가장 적합한 회귀 기간과 EMA 주기, 전략의 적응성과 안정성을 향상하기 위해.
- 포지션 관리 및 위험 제어 장치를 도입하는 것을 고려하십시오. 예를 들어, 시장의 변동률이나 계좌의 순자치에 따라 포지션 크기를 조정하여 전반적인 위험을 제어하십시오.
요약하다
다중 시간 프레임 역전 확인 거래 전략은 최고 가격, 최저 가격 및 EMA를 통해 잠재적인 트렌드 역전 기회를 식별하고 그에 따른 포지션 개설 신호를 생성한다. 이 전략의 장점은 트렌드 역전을 포착 할 수 있다는 것입니다. 그러나 빈번한 거래 및 위험 제어 부족 문제가 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-05-05 00:00:00
end: 2024-05-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Reversal Confimation Strategy", overlay=true)
// Indicator inputs
lookback = input.int(50, 'Lookback Period', minval=1, step=1)
downColor = input(color.red, 'Shape Color Down')
upColor = input(color.green, 'Shape Color Up')
// Indicator calculations
find_highest = ta.highest(high, lookback)
find_lowest = ta.lowest(low, lookback)
ema = ta.ema(close, lookback)
var dnRv = 0.0
var dnRv_trigger = false
var upRv = 0.0
var upRv_trigger = false
if high == find_highest
dnRv_trigger := false
if low == find_lowest
upRv_trigger := false
for i = 0 to lookback - 1
if high[i] == find_highest
dnRv := low[i]
for i = 0 to lookback - 1
if low[i] == find_lowest
upRv := high[i]
dnRv_signal = close < dnRv and dnRv_trigger == false
upRv_signal = close > upRv and upRv_trigger == false
if dnRv_signal
dnRv_trigger := true
if upRv_signal
upRv_trigger := true
// Entry and exit conditions
if dnRv_signal
strategy.entry("Sell", strategy.short)
if upRv_signal
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Plotting
plotshape(dnRv_signal ? 1 : 0, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=downColor, size=size.small)
plotshape(upRv_signal ? 1 : 0, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=upColor, size=size.small)