ChaoZhang
개요
이 전략은 쌍평선 교차를 기반으로 한 일일 거래 시스템으로, 고정된 스톱 손실과 추적 스톱 손실을 결합하고, 매일 수익 목표를 설정한다. 이 전략은 주로 빠른 이동 평균과 느린 이동 평균의 교차를 사용하여 구매 및 판매 신호를 생성하고, 동시에 스톱 손실과 수익 목표를 통해 위험을 제어하고 수익을 잠금한다.
전략 원칙
이동 평균 계산: 전략은 두 개의 간단한 이동 평균 ((SMA) 을 사용하며, 각각 사용자 정의 된 주기 기반의 빠르고 느린 SMA이다.
거래 신호 생성:
- 구매 신호: 빠른 SMA가 아래에서 느린 SMA를 통과할 때 발동된다.
- 팔기 신호: 빠른 SMA가 상단에서 느린 SMA를 가로질러 발동한다.
위험 관리:
- 고정 스톱: 거래 당 고정 금액의 스톱을 설정한다.
- 추적 중지: 조정 가능한 추적 중지를 사용하여 수익을 보호하십시오.
하루 수익 목표:
- 매일 수익 목표를 설정하고, 자동 평준화 후 거래를 중지하십시오.
- 이 기능을 0으로 설정하여 비활성화할 수 있습니다.
시각화:
- 빠른 이동 평균과 느린 이동 평균을 도표에 그려보세요.
- 구매 및 판매 신호를 표시하는 표시를 사용한다.
전략적 이점
트렌드 추적: 동선 교차를 이용해서 시장의 트렌드를 포착하여 트렌드의 초기 단계에 진입하는 데 도움이 됩니다.
리스크 제어: 고정 스톱 손실과 추적 스톱 손실을 통해 각 거래 및 전체 위험을 효과적으로 제어하십시오.
수익 관리: 매일의 수익 목표가 위험 노출을 조절하고 이미 달성된 수익을 보호하는데 도움이 됩니다.
유연성: 사용자가 다른 시장 조건에 맞게 평균 주기, 정지 금액 및 수익 목표와 같은 중요한 매개 변수를 조정할 수 있습니다.
시각적 보조: 그래프 상에서 직관적으로 평균선과 거래 신호를 표시하여 분석과 재검토를 용이하게 한다.
전략적 위험
빈번한 거래: 불안정한 시장에서는 과도한 가짜 신호가 발생하여 빈번한 거래와 수수료가 증가할 수 있습니다.
뒤처진성: 이동 평균은 본질적으로 뒤처진 지표이며, 급격하게 변동하는 시장에서 충분히 빠르게 반응하지 않을 수 있다.
고정 손실 위험: 변동성이 높은 시장에서 고정 금액의 손실은 유연하지 않을 수 있습니다.
일일 목표 제한: 일일 목표를 강제하는 것은 중요한 시장 기회를 놓치게 할 수 있습니다.
매개 변수 민감성: 정책 성능은 매개 변수 설정에 매우 민감할 수 있으며, 자주 최적화가 필요합니다.
최적화 방향
동적 변수 조정: 시장의 변동성에 따라 이동 평균 주기 및 중지 손실을 자동으로 조정하는 것을 고려하십시오.
필터를 추가: 가짜 신호를 줄이기 위해 추가 기술 지표 또는 시장 감정 지표를 도입하십시오.
시간 필터: 시간 필터 기능을 추가하여 시장 개시 및 종료와 같은 큰 변동기를 피합니다.
포지션 관리: 동적인 포지션 관리를 구현하여 시장 상황과 계좌의 성과에 따라 거래 규모를 조정한다.
다중 시간 프레임 분석: 더 긴 기간의 트렌드 분석과 결합하여 진입 시기의 정확성을 향상시킵니다.
기계 학습 최적화: 기계 학습 알고리즘을 사용하여 파라미터 선택 및 신호 생성 과정을 최적화한다.
요약하다
이중 평평선 교차 일일 수익 목표 전략은 고전적인 기술 분석과 현대적 위험 관리를 결합한 거래 시스템이다. 그것은 단순하고 효과적인 평평선 교차를 통해 시장 추세를 포착하고, 손해 방지 및 수익 목표를 보조하여 위험을 관리한다. 이 전략의 장점은 간결성과 유연성이지만, 평평선 시스템에 내재된 후진성과 파라미터 감수성 등의 도전에 직면해 있다. 이 전략은 동적 파라미터 조정 및 다중 인자 분석과 같은 더 많은 고급 기능을 지속적으로 최적화하고 도입함으로써 다양한 시장 환경에서 안정적인 성능을 유지할 잠재력이 있다.
/*backtest
start: 2024-08-26 00:00:00
end: 2024-09-24 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("NQ Futures $200/day Strategy", overlay=true)
// Input Parameters
fastLength = input.int(9, title="Fast MA Length")
slowLength = input.int(21, title="Slow MA Length")
dailyTarget = input.float(200, title="Daily Profit Target (Set to 0 to disable)", step=0.01)
stopLossAmount = input.float(100, title="Stop Loss Amount", step=0.01)
trailOffset = input.float(20, title="Trailing Stop Offset", step=0.01)
// Moving Averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)
// Crossover Conditions for Buy and Sell
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)
// Entry conditions
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Set Stop Loss and Trailing Stop
if (strategy.opentrades > 0)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Buy", stop=strategy.position_avg_price - stopLossAmount, trail_offset=trailOffset)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Sell", stop=strategy.position_avg_price + stopLossAmount, trail_offset=trailOffset)
// Conditional Daily Profit Target (disabled if dailyTarget is 0)
if (dailyTarget > 0 and strategy.netprofit >= dailyTarget)
strategy.close_all(comment="Daily Target Reached")
// Plotting the moving averages on the main chart
plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.red, title="Slow MA")
// Plot "Long" and "Short" signals on the main chart
plotshape(series=longCondition, title="Long Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Long")
plotshape(series=shortCondition, title="Short Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Short")
// Markers for entry on the price chart
plotshape(series=longCondition, title="Buy Marker", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangledown, size=size.small)
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Marker", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangleup, size=size.small)