ChaoZhang
개요
G-채널 트렌드 탐지 전략은 G 채널 지표에 기반한 정량 거래 전략이다. 이 전략은 G 채널의 상하 극한을 계산하고 G 채널의 평행선과 가격의 교차 상황에 따라 현재의 시장 동향을 판단하여 매매 신호를 생성한다. 이 전략은 또한 위험을 제어하기 위해 스톱 손실 조건을 설정한다.
전략 원칙
- G 채널의 상하 극한 a와 b를 계산하여, a는 역사 최고값과 이전 주기 a값의 차등을 주기 수로 나누고, b는 역사 최저값과 이전 주기 a값과 b값의 차등을 주기 수로 나누었다.
- G 채널 평균선 avg, 즉 ((a+b) / 2。을 계산한다.
- 가격과 b값의 교차 상황을 판단하면, 가격이 b값을 넘으면 부진 트렌드가 형성되는 것으로 간주되며, 가격이 a값을 넘으면 하향 트렌드가 형성되는 것으로 간주됩니다.
- 보이스 트렌드에서, 만약 전 K선이 하향으로 그리고 현재 K선이 보이스로 변하면, 구매 신호를 생성한다. 보이스 트렌드에서, 만약 전 K선이 보이스로 그리고 현재 K선이 하향으로 변하면, 판매 신호를 생성한다.
- 스톱 스톱 손실 조건을 설정합니다. 여러 상위 포지션을 보유 할 때, 스톱 가격 구매 가격 곱하기 ((1 + 스톱 비율), 스톱 손실 가격 구매 가격 곱하기 ((1-스톱 비율); 빈 상위 포지션을 보유 할 때, 스톱 가격 판매 가격 곱하기 (((1-스톱 비율), 스톱 손실 가격 판매 가격 곱하기 ((1 + 스톱 비율)).
전략적 이점
- G 채널 지표는 시장의 추세를 효과적으로 포착할 수 있으며, 가격과 G 채널 평행선의 교차 상황을 통해 구매 신호를 생성하고, 간단하고 사용하기 쉽습니다.
- 스톱스트로드 설정은 위험을 효과적으로 제어하고 단일 거래에서 과도한 손실을 방지합니다.
- 전략 논리는 명확하고, 이해하기 쉽고, 구현하기 쉬우며, 수량 거래에 초보자들도 사용할 수 있도록 적합하다.
전략적 위험
- G채널 지표는 시장의 변동 상황에 대해 더 많은 가짜 신호를 생성할 수 있으며, 이는 빈번한 거래와 높은 슬라이드 포인트 비용으로 이어집니다.
- 스톱 스톱 손실 비율의 설정은 시장 특성과 개인 위험 선호도에 따라 조정되어야 하며, 부적절한 파라미터 설정은 전략적 수익에 영향을 줄 수 있습니다.
- 이 전략은 거래 품종의 특수성을 고려하지 않고, 주식 전략에서 정지, 하락 정지 등이 발생할 수 있는 상황을 고려하지 않고, 추가적인 최적화가 필요하다.
전략 최적화 방향
- 다른 기술 지표, 예를 들어 ATR, RSI 등을 도입하여 G 채널 지표에서 생성 된 신호를 2차 확인하여 신호의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
- 스톱 스톱 손실 비율에 대해서는 동적 조정 방식을 채택하여 시장의 변동성과 포지션 보유 시간 등의 요인에 따라 적응 조정하여 전략의 적응성을 향상시킬 수 있습니다.
- 거래 품종의 특성에 맞게, 주식 전략과 같은 특수한 상황 처리 논리를 설정할 수 있는 바람 제어 모듈을 추가할 수 있다.
요약하다
G-채널 트렌드 탐지 전략은 G-채널 지표를 기반으로 한 간단한 양적 거래 전략으로, 시장 추세를 포착하여 매매 신호를 생성하고, 스톱 손실 조건을 설정하여 위험을 제어한다. 이 전략의 논리는 명확하고, 구현하기 쉬운, 양적 거래 초보자 학습에 적합하다. 그러나, 이 전략은 불안정한 시장에 대해 더 많은 가짜 신호를 생성할 수 있기 때문에, 스톱 손실 비율은 거래 품종의 특수성을 고려하지 않고 시장 특성에 따라 조정해야합니다.
전략 소스 코드
//@version=5
// Full credit to AlexGrover: https://www.tradingview.com/script/fIvlS64B-G-Channels-Efficient-Calculation-Of-Upper-Lower-Extremities/
strategy("G-Channel Trend Detection Strategy", shorttitle="G-Trend", overlay=true)
// Input parameters
length = input.int(100, title="Length")
src = input(close, title="Source")
take_profit_percent = input.float(5.0, title="Take Profit (%)")
stop_loss_percent = input.float(2.0, title="Stop Loss (%)")
showcross = input.bool(true, title="Show Cross")
// Initialize variables
var float a = na
var float b = na
// Calculate a and b
a := math.max(src, nz(a[1])) - (nz(a[1]) - nz(b[1])) / length
b := math.min(src, nz(b[1])) + (nz(a[1]) - nz(b[1])) / length
// Calculate average
avg = (a + b) / 2
// Determine trend and color
crossup = ta.crossunder(b, close)
crossdn = ta.crossunder(a, close)
bullish = ta.barssince(crossdn) <= ta.barssince(crossup)
c = bullish ? color.lime : color.red
// Plotting
p1 = plot(avg, "Average", color=c, linewidth=1)
p2 = plot(close, "Close price", color=c, linewidth=1)
fill(p1, p2, c)
// Generate buy and sell signals
buy_signal = showcross and bullish and not bullish[1]
sell_signal = showcross and not bullish and bullish[1]
// Plot buy and sell signals on chart
plotshape(buy_signal ? avg : na, location=location.belowbar, style=shape.labeldown, color=color.new(color.lime, 0), size=size.tiny, text="Buy", textcolor=color.white, offset=-1)
plotshape(sell_signal ? avg : na, location=location.abovebar, style=shape.labelup, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny, text="Sell", textcolor=color.white, offset=-1)
// Alerts
alertcondition(buy_signal, title="Buy Signal", message="Buy Signal Detected")
alertcondition(sell_signal, title="Sell Signal", message="Sell Signal Detected")
// Calculate take profit and stop loss levels
take_profit_level = close * (1 + take_profit_percent / 100)
stop_loss_level = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
// Strategy Entry and Exit
if (buy_signal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_signal)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Define the take profit and stop loss conditions for long positions
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Buy", limit=take_profit_level, stop=stop_loss_level)
// Define the take profit and stop loss conditions for short positions
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Sell", limit=close * (1 - take_profit_percent / 100), stop=close * (1 + stop_loss_percent / 100))