ChaoZhang
개요
이 전략은 Elder’s strength index (EFI) 를 기반으로 한 정량 거래 시스템으로, 표준 차와 이동 평균을 결합하여 신호 판단을 하고, ATR를 사용하여 동적으로 중지 손실을 조정합니다. 이 전략은 빠른 속도와 느린 EFI 지표를 계산하고, 표준화 된 후 교차 신호 판단을 통해 전체 거래 시스템을 구현합니다. 전략은 동적인 중지 및 추적 중지 장치를 채택하여 위험을 효과적으로 제어하면서 더 큰 수익을 추구합니다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 핵심 요소들에 기반을 두고 있습니다.
- 두 개의 다른 주기 ((13과 50) 의 EFI 지표를 사용하여 빠른 힘과 느린 힘 지수를 계산한다
- 두 주기의 EFI에 대한 표준비차 일원화 처리는 신호를 더 통계적으로 의미있게 만듭니다.
- 빠른 EFI와 느린 EFI가 상위 표준 차이를 동시에 돌파할 때, 다중 신호를 트리거
- 빠른 EFI와 느린 EFI가 동시에 하위 표준 차이를 돌파하면 공백 신호가 발생
- ATR을 사용하여 동적으로 중지 위치를 설정하고 가격 변화에 따라 중지 위치를 조정
- ATR 기반의 추적 차단 메커니즘을 사용하여 수익을 보호하면서 수익을 계속 증가시킵니다.
전략적 이점
- 신호 시스템은 역량과 변동률 특성을 결합하여 거래의 신뢰성을 향상시킵니다.
- 표준비동일화 처리를 사용하여 신호를 통계적으로 의미하게 하고 가짜 신호를 감소시킨다.
- 다이내믹 스포드 메커니즘은 리스크를 효과적으로 제어하고, 큰 철수를 방지합니다.
- 트래킹 중지 메커니즘은 이미 벌어들인 수익을 보호하고 계속 성장할 수 있게 해줍니다.
- 전략 논리가 명확하고, 매개 변수가 조정 가능하며, 다양한 시장에 대한 최적화가 가능합니다.
전략적 위험
- 급격한 변동 시장에서 가짜 신호가 발생할 수 있으므로 추가 필터링 장치가 필요합니다.
- 너무 민감한 변수 선택은 과도한 거래와 거래 비용을 증가시킬 수 있습니다.
- 트렌드 전환점에서의 지연이 전략의 성과에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 부적절한 정지 위치 설정으로 인해 조기 출전 또는 과도한 손실이 발생할 수 있습니다.
- 거래 비용이 전략 수익에 미치는 영향을 고려해야 합니다.
전략 최적화 방향
- 시장 상황 판단 메커니즘을 추가하여 다른 시장 상태에서 다른 파라미터 설정을 사용합니다.
- 교통량 필터를 도입하여 신호의 신뢰성을 높였다.
- 시장의 변동에 더 잘 적응할 수 있도록 스톱 스톱 패러미터를 최적화
- 트렌드 필터를 추가하여 불안정한 시장에서 자주 거래하는 것을 피하십시오.
- 시간 필터를 추가하여 불리한 시간대에 거래하는 것을 피하십시오.
요약하다
이 전략은 EFI 지표, 표준 차수 및 ATR을 결합하여 완전한 거래 시스템을 구축한다. 이 전략의 장점은 신호 시스템의 신뢰성이 높고, 위험 관리가 합리적이지만, 여전히 다양한 시장 환경에 맞게 최적화해야 한다는 것이다. 시장 환경 판단, 거래량 필터링과 같은 메커니즘을 추가함으로써 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Elder's Force Index Strategy with ATR-Based SL and TP", overlay=true)
// Input parameters for fast and long EFI
efi_fast_length = input.int(13, "Fast EFI Length", minval=1)
efi_long_length = input.int(50, "Long EFI Length", minval=1)
stdev_length = input.int(50, "Standard Deviation Length", minval=2, maxval=300)
numdev = input.float(2, "Number of Deviations", minval=1, maxval=20, step=0.1)
atr_length = input.int(14, "ATR Length", minval=1)
atr_multiplier_sl = input.float(1.5, "ATR Multiplier for Stop Loss", step=0.1)
trailing_tp_multiplier = input.float(0.5, "Multiplier for Trailing Take Profit", step=0.1)
// Elder's Force Index Calculation for Fast and Long EFI
efi_fast = ta.ema((close - close[1]) * volume, efi_fast_length)
efi_long = ta.ema((close - close[1]) * volume, efi_long_length)
// Calculate Standard Deviation for Fast EFI
efi_fast_average = ta.sma(efi_fast, stdev_length)
efi_fast_stdev = ta.stdev(efi_fast, stdev_length)
efi_fast_diff = efi_fast - efi_fast_average
efi_fast_result = efi_fast_diff / efi_fast_stdev
// Calculate Standard Deviation for Long EFI
efi_long_average = ta.sma(efi_long, stdev_length)
efi_long_stdev = ta.stdev(efi_long, stdev_length)
efi_long_diff = efi_long - efi_long_average
efi_long_result = efi_long_diff / efi_long_stdev
// Define upper and lower standard deviation levels
upper_sd = numdev
lower_sd = -numdev
// Define entry conditions based on crossing upper and lower standard deviations
long_condition = efi_fast_result > upper_sd and efi_long_result > upper_sd
short_condition = efi_fast_result < lower_sd and efi_long_result < lower_sd
// Check if a position is already open
is_position_open = strategy.position_size != 0
// Calculate ATR for stop loss and take profit
atr = ta.atr(atr_length)
// Initialize stop loss and take profit variables
var float stop_loss = na
var float take_profit = na
// Execute trades based on conditions, ensuring only one trade at a time
if (long_condition and not is_position_open)
strategy.entry("Long", strategy.long)
stop_loss := close - atr * atr_multiplier_sl // Set initial stop loss based on ATR
take_profit := close + atr * trailing_tp_multiplier // Set initial take profit based on ATR
if (short_condition and not is_position_open)
strategy.entry("Short", strategy.short)
stop_loss := close + atr * atr_multiplier_sl // Set initial stop loss based on ATR
take_profit := close - atr * trailing_tp_multiplier // Set initial take profit based on ATR
// Update exit conditions
if (is_position_open)
// Update stop loss for trailing
if (strategy.position_size > 0) // For long positions
stop_loss := math.max(stop_loss, close - atr * atr_multiplier_sl)
// Adjust take profit based on price movement
take_profit := math.max(take_profit, close + atr * trailing_tp_multiplier)
else if (strategy.position_size < 0) // For short positions
stop_loss := math.min(stop_loss, close + atr * atr_multiplier_sl)
// Adjust take profit based on price movement
take_profit := math.min(take_profit, close - atr * trailing_tp_multiplier)
// Set exit conditions
strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=stop_loss, limit=take_profit)
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=stop_loss, limit=take_profit)