ChaoZhang
개요
이 전략은 평균 회귀와 트렌드 추적을 결합한 정량 거래 전략으로, 주로 MA, MACD 및 ATR 세 가지 기술 지표의 조합 사용을 통해 거래 신호의 발생과 위험을 제어합니다. 전략의 핵심 아이디어는 가격이 평균선에서 벗어날 때 MACD 지표의 교차 신호와 결합하여 시장의 역전 기회를 잡는 것이며, 동시에 ATR의 동적 상실을 사용하여 위험을 제어합니다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 3차 확인을 통해 이루어집니다.
- 이동 평균 ((MA) 을 사용하여 가격 편차 정도를 판단하여 SMA 또는 EMA를 선택할 수 있습니다.
- MACD 지표의 골드 포크 사다리 기준으로 트렌드 반전의 시기를 판단한다
- ATR 지표를 사용하여 동적으로 스톱 로즈를 설정합니다. 구체적으로, 가격이 평균선 이하이고 MACD 골드 포크가 있을 때, 다중 포지션을 개설하고; 가격이 평균선 이하이고 MACD 데드 포크가 있을 때, 공백 포지션을 개설한다. 또한 ATR의 변동률에 따라 자동으로 중지 위치를 설정한다.
전략적 이점
- 신호 신뢰도 높다: 여러 지표 검증으로 가짜 신호 간섭을 줄인다
- 리스크 관리가 완벽하다: ATR의 동적 상쇄를 사용하여 큰 철수를 피한다.
- 매개 변수 유연성: 다른 시장 특성에 따라 매개 변수를 조정할 수 있다
- 명확한 전략 논리: 입출장 조건이 명확하고 이해하기 쉽고 실행이 가능합니다.
- 적응력: 다른 시간 주기 및 시장 환경에 적용할 수 있습니다.
전략적 위험
- 시장의 격동으로 인해 거래가 빈번해지면서 비용이 증가할 수 있습니다.
- 트렌드 전환점 반응이 늦어질 수 있다
- 매개변수 최적화에는 과적합의 위험이 있습니다.
- 시장이 급격하게 변동할 때 스톱로드는 큰 지점이 될 수 있다.
- 여러 지표를 동시에 사용하는 것은 전략의 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 신호 신뢰성을 높이기 위해 교통량 지표를 도입
- 트렌드 강도 필터를 늘리고 약점을 피하십시오.
- 트레일링 스톱을 고려할 수 있는 손해 차단 메커니즘 최적화
- 변동율 필터를 추가하여 높은 변동율 동안 포지션을 조정합니다.
- 전략적 안정성을 높이기 위한 적응 변수 메커니즘 개발
요약하다
이 전략은 평균 회귀와 트렌드 추적을 결합하여 비교적 안정적인 거래 시스템을 구현한다. 다중 지표의 검증 메커니즘은 거래 신호의 신뢰성을 높이고, ATR 동적 스톱은 위험을 잘 통제한다. 일부 최적화 공간이 있지만, 전체적으로 논리적으로 명확하고 실용적인 전략 프레임워크이다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Mean Reversion Strategy with ATR, MACD and MA", overlay=true)
// === Настройки для индикаторов ===
// Параметры скользящей средней (MA)
maLength = input.int(30, title="Период скользящей средней (MA)")
maType = input.string("EMA", title="Тип скользящей средней", options=["SMA", "EMA"])
// Параметры ATR
atrLength = input.int(10, title="Период ATR")
atrMultiplier = input.float(10, title="ATR множитель для стоп-лосса")
// Параметры MACD
macdFastLength = input.int(8, title="Период быстрой EMA для MACD")
macdSlowLength = input.int(26, title="Период медленной EMA для MACD")
macdSignalLength = input.int(5, title="Период сигнальной линии MACD")
// === Рассчёт индикаторов ===
// Скользящая средняя
ma = if maType == "SMA"
ta.sma(close, maLength)
else
ta.ema(close, maLength)
// ATR (Средний истинный диапазон)
atr = ta.atr(atrLength)
// MACD
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, macdFastLength, macdSlowLength, macdSignalLength)
// Условия для входа на покупку и продажу
longCondition = ta.crossover(macdLine, signalLine) and close < ma
shortCondition = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and close > ma
// === Управление позициями ===
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Стоп-лосс на основе ATR
stopLossLevel = close - atr * atrMultiplier
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Buy", stop=stopLossLevel)
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Стоп-лосс на основе ATR
stopLossLevel = close + atr * atrMultiplier
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Sell", stop=stopLossLevel)
// Визуализация
plot(ma, title="MA", color=color.blue, linewidth=2)
plot(macdLine, title="MACD Line", color=color.green)
plot(signalLine, title="Signal Line", color=color.red)
hline(0, "Zero Line", color=color.gray)