ChaoZhang
개요
이 전략은 ATR ((평균 실제 파동) 및 EMA ((지수 이동 평균) 두 지표를 사용하여 동적으로 스톱포드 지점을 조정하여 시장의 변동에 적응한다. 전략의 주요 아이디어는: ATR 지표를 사용하여 시장의 변동성을 측정하고 변동률의 크기에 따라 스톱포드 지점을 설정한다. 동시에 EMA 지표를 사용하여 거래 방향을 결정하고, 가격이 EMA를 상향으로 돌파 할 때 더 많은 주문을 열고, EMA를 하향으로 돌파 할 때 빈 주문을 열는다. 이 전략은 시장의 변동에 따라 스톱포드 지점을 자동으로 조정하여 동적 위험을 제어하는 목적을 달성합니다.
전략 원칙
- ATR 지수를 계산하여 시장의 변동률을 측정합니다.
- ATR의 값과 입력된 배수 변수에 따라 동적 스톱피트를 계산한다.
- EMA 지표를 필터링 조건으로 사용하여 가격이 상향으로 EMA를 돌파 할 때 과잉 주문을 열고, 하향으로 EMA를 돌파 할 때 공명 주문을 열습니다.
- 포지션을 보유할 때, 가격의 변화와 동적 스톱 손실 지점의 변화에 따라 계속적으로 스톱 손실 지점을 조정한다.
- 가격이 동적 스톱 로즈 지점을 만지면, 포지션을 청산하고 역으로 포지션을 개시한다.
전략적 이점
- 자기 적응력: 동적으로 스톱 스톱 손실 지점을 조정함으로써, 전략은 다양한 시장 상태의 변동율 변화에 적응하고 위험을 제어할 수 있다.
- 트렌드 추적 능력: EMA 지표를 사용하여 거래 방향을 판단하여 시장의 흐름을 효과적으로 포착 할 수 있습니다.
- 매개 변수 조정: ATR의 주기 및 배수 매개 변수를 조정하여 전략의 위험과 수익을 유연하게 제어할 수 있다.
전략적 위험
- 매개 변수 설정 위험: ATR 주기 및 배수 매개 변수의 설정은 전략의 성능에 직접적으로 영향을 미치며, 매개 변수 설정이 잘못되면 전략이 실패할 수 있다.
- 흔들리는 시장 위험: 흔들리는 시장에서, 빈번하게 상장하는 것은 큰 슬라이드 포인트와 수수료 손실을 초래할 수 있다.
- 트렌드 전환 위험: 시장 추세가 전환되면 전략이 연속으로 손실을 입을 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 트렌드 판단의 정확성을 높이기 위해 MACD, RSI 등과 같은 더 많은 기술 지표를 도입하십시오.
- 정지 손실 지점의 계산 방법을 최적화하여 이동 정지, 동적 비율 정지 등을 도입하는 방법.
- 매개 변수를 최적화하여 최적의 ATR 주기 및 배수 매개 변수 조합을 찾아 전략의 안정성과 수익성을 향상시킵니다.
- 포지션 관리 모듈을 추가하여 시장의 변동성과 계좌의 위험 수준에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정합니다.
요약하다
이 전략은 ATR와 EMA 두 지표를 활용하여 동적으로 스톱 스톱 손실 지점을 조정하여 시장의 변동성에 적응하고 EMA 지표를 사용하여 거래 방향을 판단한다. 전략은 강한 적응력과 트렌드 추적 능력을 가지고 있지만, 매개 변수 설정, 흔들리는 시장 및 트렌드 전환 시에는 약간의 위험에 직면 할 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-05-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title='UT MB&SS Bot', overlay=true)
// Inputs
a = input(1, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(10, title='ATR Period')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')
stoploss = input(2.0, title='Stop Loss (ATR Multiples)')
xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR
src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close
var xATR_trailing_stop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src[1] < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? math.min(nz(xATR_trailing_stop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATR_trailing_stop := src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src[1] > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? math.max(nz(xATR_trailing_stop[1]), src - nLoss) : iff_2
pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? 1 : iff_3
xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue
ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATR_trailing_stop)
below = ta.crossover(xATR_trailing_stop, ema)
buy = src > xATR_trailing_stop and above
sell = src < xATR_trailing_stop and below
barbuy = src > xATR_trailing_stop
barsell = src < xATR_trailing_stop
plotshape(buy, title='Buy', text='Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(sell, title='Sell', text='Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
barcolor(barbuy ? color.green : na)
barcolor(barsell ? color.red : na)
stop_level = pos == 1 ? xATR_trailing_stop - stoploss * xATR : xATR_trailing_stop + stoploss * xATR
stop_level := math.max(stop_level, nz(stop_level[1]))
if pos == 1
strategy.exit('Exit Long', 'UT Long', stop=stop_level)
else if pos == -1
strategy.exit('Exit Short', 'UT Short', stop=stop_level)
if buy
strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if sell
strategy.entry("Enter Short", strategy.short)