ChaoZhang
개요
이것은 트렌드 추적과 동적 분석을 결합한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 삼중 지수 이동 평균 (TEMA), 다중 이동 평균 교차 및 MACD 변이 지표를 사용하여 시장 추세와 진입 시기를 식별한다. 이 전략은 고정된 중지 손실, 이익 목표 및 추적 중지 손실을 포함하여 엄격한 위험 제어 메커니즘을 채택하여 위험과 수익의 최적의 균형을 이룬다.
전략 원칙
이 전략은 주로 세 가지 핵심 기술 지표 시스템을 통해 거래 신호를 결정합니다.
- 트리플 지수 이동 평균 ((TEMA) 시스템은 전반적인 트렌드 방향을 확인하는 데 사용됩니다. 3층의 EMA를 계산하고 그 동적인 변화를 결합하여 트렌드 강도를 판단합니다.
- 급속도평균선 교차 시스템은 9주기 및 15주기 EMA를 사용하여 중기 트렌드의 전환점을 포착한다.
- 가격과 5주기 EMA의 교차는 진입 시기를 정확하게 파악하기 위한 마지막 확인 신호이다.
거래 신호의 트리거는 다음과 같은 조건을 동시에 충족해야 합니다.
- MACD 지표는 신호선과 함께 황금 교차선을 형성하고 TEMA는 상승 추세입니다.
- 단기 EMA에 장기 EMA를 씌우기
- 가격 상승 5주기 EMA
전략적 이점
- 여러 가지 확인 메커니즘은 가짜 신호의 영향을 크게 줄여주고 거래의 정확도를 높여줍니다.
- 트렌드 추적과 동력 분석의 장점을 결합하여 큰 트렌드를 파악하고 단기 기회도 놓치지 않습니다.
- 고정된 스톱 포인트와 동적 추적 스톱을 포함한 완벽한 스톱 메커니즘을 적용하여 위험을 효과적으로 제어합니다.
- 전략의 매개 변수는 다양한 시장 환경에 적응할 수 있습니다.
- 입학 논리는 명확하고 이해하기 쉽고 실행이 쉽다.
전략적 위험
- 복수의 인증 메커니즘으로 인해 입장이 느려지고, 빠른 속도에 따라 일부 기회를 놓치게 될 수 있습니다.
- 고정된 스톱포트는 시장의 변동에 따라 조정되어야 하며, 그렇지 않으면 조기에 스톱포트될 수 있다.
- 수평 변동 시장에서 빈번하게 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
- 시장의 급격한 변동이 있을 때 우수한 추세에서 조기 탈퇴할 수 있다.
전략 최적화 방향
- 변동률 지표가 도입되어 스톱로스 및 수익 목표를 동적으로 조정하여 시장 상태에 더 적합하게 만듭니다.
- 신호 안정성을 개선하기 위해 보조 확인으로 볼륨 표시기를 추가합니다.
- 시장 환경 식별 메커니즘에 가입하여 다른 시장 상태에서 다른 파라미터 조합을 사용합니다.
- 역경 부양 제도를 개발하고, 회수할 때 수익을 높이기 위해 적당히 부양을 구축한다.
- 시장의 변동에 더 잘 적응할 수 있도록 손실 추적 알고리즘을 최적화하십시오.
요약하다
이 전략은 여러 가지 기술 지표 시스템을 통합하여 안정적인 거래 시스템을 구축한다. 그것의 핵심 장점은 여러 가지 확인 메커니즘과 완벽한 위험 제어 시스템이다. 약간의 뒤처진 위험이 있음에도 불구하고, 매개 변수 최적화 및 기능 확장을 통해 전략은 여전히 큰 개선 공간이 있다. 안정적인 수익을 추구하는 거래자의 사용에 적합하다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("ITG Scalper Strategy", shorttitle="lokesh_ITG_Scalper_Strategy", overlay=true)
// General inputs
len = input(14, title="TEMA period")
FfastLength = input.int(13, title="Filter fast length")
FslowLength = input.int(18, title="Filter slow length")
FsignalLength = input.int(14, title="Filter signal length")
sl_points = 7 // 5 points stop loss
tp_points = 100 // 100 points target profit
trail_points = 15 // Trailing stop loss every 10 points
// Validate input
if FfastLength < 1
FfastLength := 1
if FslowLength < 1
FslowLength := 1
if FsignalLength < 1
FsignalLength := 1
// Get real close price
realC = close
// Triple EMA definition
ema1 = ta.ema(realC, len)
ema2 = ta.ema(ema1, len)
ema3 = ta.ema(ema2, len)
// Triple EMA trend calculation
avg = 3 * (ema1 - ema2) + ema3
// Filter formula
Fsource = close
FfastMA = ta.ema(Fsource, FfastLength)
FslowMA = ta.ema(Fsource, FslowLength)
Fmacd = FfastMA - FslowMA
Fsignal = ta.sma(Fmacd, FsignalLength)
// Plot EMAs for visual reference
shortema = ta.ema(close, 9)
longema = ta.ema(close, 15)
yma = ta.ema(close, 5)
plot(shortema, color=color.green)
plot(longema, color=color.red)
plot(yma, color=#e9f72c)
// Entry conditions
firstCrossover = ta.crossover(Fmacd, Fsignal) and avg > avg[1]
secondCrossover = ta.crossover(shortema, longema) // Assuming you meant to cross shortema with longema
thirdCrossover = ta.crossover(close, yma)
var bool entryConditionMet = false
if (firstCrossover)
entryConditionMet := true
longSignal = entryConditionMet and secondCrossover and thirdCrossover
// Strategy execution
if (longSignal)
strategy.entry("Long", strategy.long)
entryConditionMet := false // Reset the entry condition after taking a trade
// Calculate stop loss and take profit prices
var float long_sl = na
var float long_tp = na
if strategy.position_size > 0 // Long position
long_sl := close - sl_points
long_tp := close + tp_points
// Adjust stop loss with trailing logic
if (close - long_sl > trail_points)
long_sl := close - trail_points
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=long_sl, limit=long_tp)
// Plotting Buy signals
plotshape(series=longSignal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Buy Signal")
// Alerts
alertcondition(longSignal, title="Buy Signal", message="Buy Signal")