ChaoZhang
개요
이 전략은 틸슨 T3 지표에 기반한 트렌드 추적 거래 시스템이다. 이 전략은 다중 지수 이동 평균 (EMA) 의 교차를 사용하여 구매 및 판매 신호를 생성하고 TradingView 플랫폼에서 재검토합니다. 이 전략의 핵심 아이디어는 틸슨 T3 지표를 통해 시장의 추세를 포착하고 상승 추세에서 더 많은 위치를 열고 하향 추세에서 빈 위치를 열고 수익을 창출하는 것입니다.
전략 원칙
틸슨 T3 지표 계산:
- 먼저 계산해보죠.*마감) / 4의 EMA
- 그리고 5번 연속으로 EMA를 계산하면 e1에서 e6까지
- 최종적으로 특정 계수에 따라 T3값을 계산한다.
신호 생성:
- 다중 헤드 신호: T3 값이 이전 값을 통과할 때
- 공백 신호: T3 값이 이전 값을 통과할 때
거래 실행:
- 다단계 신호가 있을 때, 다단계 포지션을 열어라
- 공백 신호가 있을 때, 창고를 비워라.
시각화:
- 다중 신호: 차트 아래 녹색 위쪽 화살표
- 빈 머리 신호: 그래프 상단 빨간색 아래로 화살표
전략적 이점
트렌드 추적:Tillson T3 지표는 시장의 트렌드를 효과적으로 포착하여 가짜 돌파구를 줄일 수 있습니다.
유연성: 길이와 거래량 요소를 조정하여 다른 시장 환경에 적응할 수 있습니다.
시각적 피드백: 명확한 그래픽 신호가 거래 결정을 돕습니다.
자동화: TradingView 플랫폼에서 자동 거래가 가능합니다.
위험 관리: 자본의 비율을 사용하여 포지션 관리.
전략적 위험
트렌드 반전: 흔들리는 시장에서 빈번하게 잘못된 신호가 발생할 수 있다.
추후성: 추후성의 지표로서, 트렌드의 초기 기회를 놓칠 수 있다.
과도한 거래: 신호의 빈도는 과도한 거래로 이어져 비용을 증가시킬 수 있습니다.
매개 변수 민감: 성능은 매개 변수 설정에 크게 의존한다.
단일 지표: 티일슨 T3에만 의존하면 다른 중요한 시장 정보를 무시할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
다중 지표 결합: RSI, MACD 등의 지표를 도입하여 신호 확인한다.
스톱로스 최적화: 스톱로스를 추적하는 것과 같은 동적 스톱을 추가하여 리스크 관리 능력을 향상시킵니다.
시간 프레임 분석: 여러 시간 프레임 분석과 결합하여 신호 신뢰도를 높인다.
변동율 조정: 시장의 변동에 따라 포지션 크기를 조정하고, 위험 수익률을 최적화한다.
시장 상태 인식: 시장 상태 판단 논리에 참여하여 다른 시장 환경에서 다른 전략을 사용합니다.
요약하다
다중 평균선 교차 트렌드 추적 전략은 틸슨 T3 지표에 기반한 자동화 거래 시스템이다. 트렌드 트렌드를 포착하여 거래 신호를 생성하며, 트렌드 추적 능력이 강하며, 조작이 간단하고 명확한 장점이 있다. 그러나, 이 전략은 흔들리는 시장의 가짜 신호 빈도, 신호 지연 등의 위험에 직면해 있다. 다중 지표 결합, 최적화된 스톱 로스 전략, 여러 시간 프레임 분석 등의 방법을 통해 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다.
/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Hashtag Signals and Backtest", overlay=true)
// Input parameters for indicators
length1 = input(8, "T3 Length")
a1 = input(0.7, "Volume Factor")
// Tillson T3 Calculation
e1 = ema((high + low + 2 * close) / 4, length1)
e2 = ema(e1, length1)
e3 = ema(e2, length1)
e4 = ema(e3, length1)
e5 = ema(e4, length1)
e6 = ema(e5, length1)
c1 = -a1 * a1 * a1
c2 = 3 * a1 * a1 + 3 * a1 * a1 * a1
c3 = -6 * a1 * a1 - 3 * a1 - 3 * a1 * a1 * a1
c4 = 1 + 3 * a1 + a1 * a1 * a1 + 3 * a1 * a1
T3 = c1 * e6 + c2 * e5 + c3 * e4 + c4 * e3
// Signal conditions
longSignal = crossover(T3, T3[1])
shortSignal = crossunder(T3, T3[1])
// Plotting signals
plotshape(series=longSignal, title="Long Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="LONG", textcolor=color.white, size=size.tiny)
plotshape(series=shortSignal, title="Short Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SHORT", textcolor=color.white, size=size.tiny)
// Strategy Entries for Backtest
if (longSignal)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortSignal)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Alerts
alertcondition(longSignal, title="BUY", message="BUY!")
alertcondition(shortSignal, title="SELL", message="SELL!")