ChaoZhang
개요
이 전략은 CCI, RSI 및 켄터커널 ((KC) 의 세 가지 기술 지표를 사용하여 트렌드 필터와 결합하여 AUDNZD 및 GBPNZD 통화 쌍에서 다방면 양방향 거래를 구현합니다. 이 전략은 CCI와 RSI를 통해 과매매 과매매 상황을 판단하고, KC는 중지 손실의 기준으로 사용하며, 이동 평균을 트렌드 필터로 사용하며, 순조로운 상황에서 포지션 개시 작업을 수행합니다. 이 전략은 지난 5 년의 역사적 데이터에 대한 재검사를 수행하여 안정적인 수익을 얻었습니다.
전략 원칙
- CCI, RSI, KC 지표들을 계산한다. KC 상반선은 중선으로 ATR을 더하고, 하반선은 중선으로 ATR을 빼한다.
- 입력 매개 변수에 따라 이동 평균 유형을 선택하십시오 (SMA, EMA, SMMA, CMA 또는 TMA) 및 트렌드 필터링 방법을 선택하십시오 (off, positive 또는 reverse).
- 다중 상점 개시 조건: 더 많은 것을 허용, CCI <오버셀라인, 클로즈 가격 50 주기 평균*현재 1개 이상의 포지션이 없습니다.
- 공백점 포지션 개시 조건: 공백을 허용, CCI> 과잉 구매 라인, 클로즈 가격> KC 경주, RSI> 과잉 구매 라인, 거래량> 50 주기 평균*현재 공백된 포지션
- 다수표 평점 조건: CCI>0 ᆞ 공백표 평점 조건: CCI ᆞ
- 포지션 개설 시에는 알람이 켜지고, 포지션 평준화 시에도 알람이 켜진다.
전략적 이점
- 여러 지표와 결합하여 통합 판단을 통해 신호의 정확성을 향상시킵니다.
- 트렌드 필터링을 통해 시장의 흐름에 따라 유연하게 조정할 수 있습니다.
- 이동 평균 유형은 선택 가능하며, 시장의 특성에 따라 달라진다.
- 오랜 기간 동안의 역사 데이터 검증, 안정성이 좋으며 장기간 사용하기에 적합하다.
- 두방향 거래, 다양한 상황에 적응, 더 많은 수익을 얻을 수 있는 기회.
- 자동화 수준이 높고, 인적 개입이 필요없고, 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
전략적 위험
- 기존의 스톱 스톱이 없어 극단적인 상황에서는 더 큰 회수가 발생할 수 있다.
- 이 경우 거래 비용이 증가할 수 있으며, 주가가 낮아질 수도 있다.
- 비교적 짧은 CCI 주기를 사용하면 노이즈 신호가 발생할 수 있다.
- 트렌드 필터링은 추세가 불분명하거나 시장의 변동이 증가할 때 제한적입니다.
- 고정 포지션은 시장의 변동에 적응할 수 없습니다.
전략 최적화 방향
- 모바일 스톱 또는 고정 점수 스톱을 추가하여 단일 거래 위험을 제어하는 것이 고려될 수 있습니다.
- RSI와 CCI의 매개 변수는 더 이상 노이즈 신호를 줄이기 위해 최적화 될 수 있습니다.
- ATR와 같은 변동률 지표를 도입하여 시장의 변동에 따라 포지션 조정 및 중지하는 것을 고려할 수 있습니다.
- 더 많은 통화 쌍을 추가하고, 각각의 품종 특성에 따라 개별적으로 최적화된 파라미터를 추가한다.
- 기계 학습과 같은 인공지능 기술을 도입하여 최적화 매개 변수를 자체적으로 조정하는 시도.
요약하다
이 전략은 여러 가지 고전 지표를 채택하고, 트레이딩 뷰에서 작성하고 재검토하는 것이 편리하다. 재검토 효과는 좋지만 실장에서는 위험을 제어하고 매개 변수를 조정하는 데 주의를 기울여야 한다. 먼저 작은 자금을 테스트하고, 경험을 쌓은 후 점차적으로 투자를 늘리는 것이 좋습니다. 기계화도가 높으며, 안정적인 투자자의 장기간 사용에 적합하다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-04-01 00:00:00
end: 2024-04-30 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('CCI Strategy with Trend Filter AUDNZD, GBPNZD', overlay=true, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=50000, commission_value=0.0005, slippage=2, initial_capital=10000)
// State variables to ensure one entry per signal
var bool isLongOpen = false
var bool isShortOpen = false
// Input Parameters for allowing long and short trades
allowLong = input(true, title='Allow Long Trades')
allowShort = input(true, title='Allow Short Trades')
// Trend Filter Inputs
maType = input.string(title='MA Type', options=['OFF', 'SMA', 'EMA', 'SMMA', 'CMA', 'TMA'], defval='OFF')
trendFilterMethod = input.string(title='Trend Filter Method', options=['OFF', 'Normal', 'Reversed'], defval='OFF')
maLength = input(14, title='MA Length')
// Other Input Parameters
lengthKC = input(30, title='Keltner Channels Length')
multKC = input(0.7, title='Keltner Channels Multiplier')
lengthCCI = input(5, title='CCI Length')
overboughtCCI = input(75, title='CCI Overbought Level')
oversoldCCI = input(-75, title='CCI Oversold Level')
rsiPeriod = input(30, title='RSI Period')
rsiOverbought = input(60, title='RSI Overbought Level')
rsiOversold = input(60, title='RSI Oversold Level')
volumeMultiplier = input.float(0, title='Volume Multiplier', step=0.1, minval=0)
// Define Moving Averages
var float maValue = na
if maType == 'SMA'
maValue := ta.sma(close, maLength)
else if maType == 'EMA'
maValue := ta.ema(close, maLength)
else if maType == 'SMMA'
float initialSMMA = ta.sma(close, maLength)
maValue := na(maValue[1]) ? initialSMMA : (maValue[1] * (maLength - 1) + close) / maLength
else if maType == 'CMA'
float firstSMA = ta.sma(close, maLength)
float secondSMA = ta.sma(close, maLength)
maValue := na(maValue[1]) ? firstSMA : (firstSMA + secondSMA - maValue[1]) / 2
else if maType == 'TMA'
maValue := ta.sma(ta.sma(close, math.round(maLength / 2)), math.round(maLength / 2) + 1)
// Entry Conditions with Trend Filter
longCondition = allowLong and (trendFilterMethod == 'OFF' or trendFilterMethod == 'Normal' and close > maValue or trendFilterMethod == 'Reversed' and close < maValue)
shortCondition = allowShort and (trendFilterMethod == 'OFF' or trendFilterMethod == 'Normal' and close < maValue or trendFilterMethod == 'Reversed' and close > maValue)
// Keltner Channels
typicalPrice = hlc3
middleLine = ta.sma(typicalPrice, lengthKC)
range_1 = multKC * ta.atr(lengthKC)
upperChannel = middleLine + range_1
lowerChannel = middleLine - range_1
// CCI
cci = ta.cci(close, lengthCCI)
// RSI
rsi = ta.rsi(close, rsiPeriod)
// Volume
volCondition = volume > ta.sma(volume, 50) * volumeMultiplier
// Combined Entry Conditions with Trend Filter and state check
longCondition := longCondition and cci < oversoldCCI and low < lowerChannel and rsi < rsiOversold and volCondition and not isLongOpen
shortCondition := shortCondition and cci > overboughtCCI and high > upperChannel and rsi > rsiOverbought and volCondition and not isShortOpen
// Execute orders at the open of the new bar after conditions are met
if longCondition
strategy.entry('Long', strategy.long)
alert('LicenseID,buy,AUDNZD,risk=1')
isLongOpen := true
if shortCondition
strategy.entry('Short', strategy.short)
alert('LicenseID,sell,AUDNZD,risk=1')
isShortOpen := true
// Exit Conditions and Alerts
longExitCondition = cci > 0
shortExitCondition = cci < 0
if (longExitCondition and isLongOpen)
strategy.close('Long')
alert('LiceneseID,closelong,AUDNZD')
isLongOpen := false
if (shortExitCondition and isShortOpen)
strategy.close('Short')
alert('LicenseID,closeshort,AUDNZD')
isShortOpen := false
// Plotting
plot(upperChannel, color=color.new(color.red, 0), linewidth=1)
plot(lowerChannel, color=color.new(color.green, 0), linewidth=1)
hline(overboughtCCI, 'Overbought', color=color.red)
hline(oversoldCCI, 'Oversold', color=color.green)