ChaoZhang
개요
이 전략은 복합적인 트렌드 추적 거래 시스템으로, 여러 시간 프레임 분석, 평균선 시스템, 동력 지표 및 변동률 지표가 결합되어 있다. 시스템은 단기 및 장기 지수 이동 평균 (EMA) 의 교차를 통해 트렌드 방향을 식별하고, 상대적으로 강한 지표 (RSI) 를 사용하여 과매매 판단을 하고, MACD와 결합하여 동력을 확인하고, 더 높은 시간 프레임 (EMA) 을 트렌드 필터 시스템으로 활용한다. ATR 기반의 동적 중지 및 수익 프로그램을 채택하여 시장의 변동성에 따라 적응할 수 있다.
전략 원칙
이 전략은 거래 결정에 대해 다단계 인증 메커니즘을 사용합니다.
- 트렌드 식별 계층: 트렌드 변화를 포착하기 위해 9 및 21 시간 EMA의 교차를 사용합니다.
- 동력 확인 계층: MACD 지표 ((12,26,9) 의 교차 및 방향 검증 트렌드 동력
- 과매매 필터: RSI ((14) 지표를 사용하여 70⁄30 수준에서 필터링
- 높은 시간 프레임 확인: 선택적으로 일선 레벨 EMA를 트렌드 필터로 사용
- 리스크 관리: 1.5배의 ATR을 스톱로스로 사용, 2배의 ATR을 수익 목표로 설정
이 시스템은 EMA가 교차하고, RSI가 극한에 도달하지 않고, MACD 방향이 정확하고, 높은 시간 프레임 트렌드가 확인된 후 포지션을 열 수 있습니다.
전략적 이점
- 복수확인 메커니즘이 가짜 신호를 크게 감소시킵니다.
- 높은 시간 프레임 트렌드 필터링으로 승률을 높인다.
- 변동율에 기반한 동적 상쇄도 적응력이 강하다
- 완전한 위험 관리 시스템
- 매개 변수는 시장 특성에 따라 유연하게 조정할 수 있습니다
- 양방향 거래를 지원하고 다양한 시장 환경에 적응할 수 있습니다.
- 지표 포트폴리오는 동향과 동력을 모두 고려합니다.
전략적 위험
- 다중 조건으로 인해 일부 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.
- 변동성이 큰 시장에서는 자주 거래될 수 있습니다.
- 매개변수 최적화로 인해 과적합이 발생할 수 있습니다.
- 높은 시간 프레임 확인으로 인해 입학이 지연될 수 있습니다. 해결책:
- 다른 시장 특성에 따라 동적으로 조정되는 매개 변수
- 거래 방향 선택의 유연성을 높입니다.
- 변동율 필터링을 도입한다
- 최적화 매개 변수 적응 메커니즘
전략 최적화 방향
- 변동률 필터링 메커니즘을 도입하여 높은 변동성 기간 동안 포지션을 조정합니다.
- 개발 매개 변수 적응 메커니즘, 시장 상태에 따라 동적으로 조정
- 거래량 지표 확인 신호의 유효성을 높여
- 높은 시간 프레임 트렌드 판단 논리를 최적화
- 손해 방지 계획을 개선하고, 손해 방지 시간을 늘리는 것을 고려하십시오.
- 전략 성능 평가 모듈 개발
요약하다
이 전략은 전체적인 트렌드 추적 거래 시스템으로, 다중 기술 지표의 조합과 엄격한 위험 관리 제도를 통해 트렌드 시장에서 안정적인 수익을 얻을 수 있습니다. 시스템의 확장성은 강하며, 최적화함으로써 다양한 시장 환경에 적응할 수 있습니다. 실물 거래 전에 충분한 회귀와 변수 최적화가 권장됩니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Trend Following with ATR, MTF Confirmation, and MACD", overlay=true)
// Parameters
emaShortPeriod = input.int(9, title="Short EMA Period", minval=1)
emaLongPeriod = input.int(21, title="Long EMA Period", minval=1)
rsiPeriod = input.int(14, title="RSI Period", minval=1)
rsiOverbought = input.int(70, title="RSI Overbought", minval=50)
rsiOversold = input.int(30, title="RSI Oversold", minval=1)
atrPeriod = input.int(14, title="ATR Period", minval=1)
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier", minval=0.1)
takeProfitATRMultiplier = input.float(2.0, title="Take Profit ATR Multiplier", minval=0.1)
// Multi-timeframe settings
htfEMAEnabled = input.bool(true, title="Use Higher Timeframe EMA Confirmation?", inline="htf")
htfEMATimeframe = input.timeframe("D", title="Higher Timeframe", inline="htf")
// MACD Parameters
macdShortPeriod = input.int(12, title="MACD Short Period", minval=1)
macdLongPeriod = input.int(26, title="MACD Long Period", minval=1)
macdSignalPeriod = input.int(9, title="MACD Signal Period", minval=1)
// Select trade direction
tradeDirection = input.string("Both", title="Trade Direction", options=["Both", "Long", "Short"])
// Calculating indicators
emaShort = ta.ema(close, emaShortPeriod)
emaLong = ta.ema(close, emaLongPeriod)
rsiValue = ta.rsi(close, rsiPeriod)
atrValue = ta.atr(atrPeriod)
// Calculate MACD
[macdLine, macdSignalLine, _] = ta.macd(close, macdShortPeriod, macdLongPeriod, macdSignalPeriod)
// Higher timeframe EMA confirmation
htfEMALong = request.security(syminfo.tickerid, htfEMATimeframe, ta.ema(close, emaLongPeriod))
// Trading conditions
longCondition = ta.crossover(emaShort, emaLong) and rsiValue < rsiOverbought and (not htfEMAEnabled or close > htfEMALong) and macdLine > macdSignalLine
shortCondition = ta.crossunder(emaShort, emaLong) and rsiValue > rsiOversold and (not htfEMAEnabled or close < htfEMALong) and macdLine < macdSignalLine
// Plotting EMAs
plot(emaShort, title="EMA Short", color=color.green)
plot(emaLong, title="EMA Long", color=color.red)
// Plotting MACD
hline(0, "Zero Line", color=color.gray)
plot(macdLine - macdSignalLine, title="MACD Histogram", color=color.green, style=plot.style_histogram)
plot(macdLine, title="MACD Line", color=color.blue)
plot(macdSignalLine, title="MACD Signal Line", color=color.red)
// Trailing Stop-Loss and Take-Profit levels
var float trailStopLoss = na
var float trailTakeProfit = na
if (strategy.position_size > 0) // Long Position
trailStopLoss := na(trailStopLoss) ? close - atrValue * atrMultiplier : math.max(trailStopLoss, close - atrValue * atrMultiplier)
trailTakeProfit := close + atrValue * takeProfitATRMultiplier
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=trailStopLoss, limit=trailTakeProfit, when=shortCondition)
if (strategy.position_size < 0) // Short Position
trailStopLoss := na(trailStopLoss) ? close + atrValue * atrMultiplier : math.min(trailStopLoss, close + atrValue * atrMultiplier)
trailTakeProfit := close - atrValue * takeProfitATRMultiplier
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=trailStopLoss, limit=trailTakeProfit, when=longCondition)
// Strategy Entry
if (longCondition and (tradeDirection == "Both" or tradeDirection == "Long"))
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition and (tradeDirection == "Both" or tradeDirection == "Short"))
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Plotting Buy/Sell signals
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
// Plotting Trailing Stop-Loss and Take-Profit levels
plot(strategy.position_size > 0 ? trailStopLoss : na, title="Long Trailing Stop Loss", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(strategy.position_size < 0 ? trailStopLoss : na, title="Short Trailing Stop Loss", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(strategy.position_size > 0 ? trailTakeProfit : na, title="Long Take Profit", color=color.blue, linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(strategy.position_size < 0 ? trailTakeProfit : na, title="Short Take Profit", color=color.orange, linewidth=2, style=plot.style_line)