ChaoZhang
개요
이것은 평평선 교차와 교차량 분석에 기반한 정량화 거래 전략 시스템이다. 이 전략은 여러 종류의 이동 평균 (EMA, SMA, WMA 포함) 의 교차 신호를 통해 교차량 지표를 결합하여 거래 결정을 내린다. 시스템은 평평선 유형과 매개 변수를 유연하게 구성할 수 있도록 지원하며, 거래 확인 조건으로 양적 분석을 도입하여 거래의 신뢰성을 높인다.
전략 원칙
전략은 쌍평선 교차 시스템을 핵심 거래 신호로 사용하고, 거래량 분석을 보조 판단으로 결합한다. 구체적으로:
- 두 개의 다른 주기의 이동 평균을 사용 하 여 ((MA1 및 MA2), SMA, EMA 및 WMA 사이에 자유롭게 전환 지원 .
- 수량 기준으로 Volume SMA를 도입했다.
- 200주기 EMA를 사용하여 장기적인 경향을 판단하는 기준.
- 빠른 평균선이 느린 평균선을 상향으로 통과하고 현재 트랜지션량이 트랜지션량 평균선보다 많을 때, 시스템은 여러 신호를 낸다.
- 빠른 평균선이 느린 평균선을 아래로 통과하고 현재 거래량이 거래량 평균선보다 많을 때, 시스템은 공백 신호를 낸다.
전략적 이점
- 유연성: 다양한 거래 스타일의 요구를 충족하기 위해 여러 종류의 평균선 유형의 전환을 지원합니다.
- 신호 신뢰성: 거래량 확인을 통해 거래 신호 품질을 향상한다.
- 트렌드 추적: 장기 EMA를 도입하여 큰 트렌드를 판단하고 역동적인 거래를 피하십시오.
- 매개 변수 조정 가능: 평균선 주기, 거래량 주기 등의 매개 변수는 시장 특성에 따라 유연하게 조정할 수 있다.
- 체계화 된 운영: 거래 규칙이 명확하고 주관적인 요소가 방해받지 않습니다.
전략적 위험
- 흔들림 시장 위험: 가로판 흔들림 상황에서 빈번한 가짜 브레이크 신호가 발생할 수 있다.
- 지연 위험: 이동 평균 자체는 지연성이 있으며, 최적의 진입 시기를 놓칠 수 있다.
- 비용 위험: 자주 거래하면 거래 비용이 더 많이 들 수 있습니다.
- 시장 환경 의존: 전략 효과는 시장 추세의 강도에 의해 영향을 많이 받는다.
전략 최적화 방향
- 트렌드 강도 지표를 도입: ADX와 같은 트렌드 강도 지표를 추가하여 강력한 트렌드 상황에서만 거래를 개시할 수 있습니다.
- 손해 중지 메커니즘을 최적화: 이동 손해 중지 또는 고정 손해 중지 기능을 추가하여 위험을 제어하는 것이 좋습니다.
- 시장 주기 판단을 높여: 시장의 변동률 지표와 결합하여 다른 시장 주기에서 다른 파라미터 조합을 사용할 수 있다.
- 정량전력 분석: 정량전력 형태 인식을 증가시키고 신호 품질을 향상시킬 수 있다.
- 리스크 컨트롤 모듈을 추가: 최대 지분 제한과 일일 중지 손실 제한을 설정한다.
요약하다
이것은 기술 분석의 고전 이론을 결합한 양적 거래 전략이며, 평형 교차 및 교차량 분석을 통해 거래 시스템을 구축한다. 전략 설계는 합리적이며, 강력한 실용성과 확장성을 갖는다. 매개 변수 최적화 및 모듈 개선을 통해 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다. 실물 사용 전에 충분한 피드백 검증을 수행하고, 특정 거래 품종의 특성에 따라 매개 변수를 조정하는 것이 좋습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Cruzamento de Médias com Volume ☾︎ 𝔇𝔞𝔯𝔎 ✞︎ 𝔗𝔯𝔞𝔡𝔢𝔯 ☽︎", overlay=true)
// Criação de opções no editor para selecionar o tipo de média móvel
maType1 = input.string(title="Tipo de Média Móvel 1", defval="EMA", options=["SMA", "EMA", "WMA"])
maType2 = input.string(title="Tipo de Média Móvel 2", defval="EMA", options=["SMA", "EMA", "WMA"])
// Função para selecionar a média móvel de acordo com o tipo escolhido
getMovingAverage(maType, src, length) =>
if maType == "SMA"
ta.sma(src, length)
else if maType == "EMA"
ta.ema(src, length)
else if maType == "WMA"
ta.wma(src, length)
else
na
// Parâmetros para o cálculo das médias móveis
length1 = input.int(9, title="Período da Média 1")
length2 = input.int(21, title="Período da Média 2")
// Cálculo das médias móveis escolhidas
ma1 = getMovingAverage(maType1, close, length1)
ma2 = getMovingAverage(maType2, close, length2)
// Parâmetro editável para o período da média de volume
volLength = input.int(20, title="Período da Média de Volume")
// Cálculo da média móvel do volume com período ajustável
volSMA = ta.sma(volume, volLength) // Média móvel simples do volume
// Cálculo da EMA de 200 períodos para visualizar a tendência primária
ema200 = ta.ema(close, 200)
// Condições para compra: ma1 cruza acima da ma2 + Volume acima da média de volume ajustável
longCondition = ta.crossover(ma1, ma2) and volume > volSMA
// Condições para venda: ma1 cruza abaixo da ma2 + Volume acima da média de volume ajustável
shortCondition = ta.crossunder(ma1, ma2) and volume > volSMA
// Executa a operação de compra
if (longCondition)
strategy.entry("Compra", strategy.long)
// Executa a operação de venda
if (shortCondition)
strategy.entry("Venda", strategy.short)
// Plotando as médias móveis no gráfico de preços
plot(ma1, color=color.green, title="Média Móvel 1", linewidth=2)
plot(ma2, color=color.red, title="Média Móvel 2", linewidth=2)
// Plotando a EMA de 200 períodos para visualização da tendência de longo prazo
plot(ema200, color=color.orange, title="EMA 200", linewidth=2)
// Plotando a média de volume para visualização no painel inferior
plot(volSMA, color=color.blue, title="Média de Volume", linewidth=2)