ChaoZhang
개요
이 전략은 다차원 기술 지표 분석을 기반으로 한 정량 거래 시스템으로, 상대적으로 약한 지표 ((RSI), 이동 평균 동향 분산 지표 ((MACD) 및 지수 이동 평균 ((EMA) 와 같은 기술 지표를 통합하여 완전히 자동화된 거래 의사 결정 시스템을 구축합니다. 전략은 모듈화 된 디자인을 채택하고, 유연한 거래 구성 파라미터를 지원하며, 동적 스톱 손실 메커니즘과 손실을 추적하는 스톱 손실 기능을 통합하여 위험 통제 하에서 안정적이고 건강한 수익을 달성합니다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 3개의 주요 기술 지표에 대한 연동된 분석에 기초하고 있습니다.
- RSI 지표는 RSI가 30보다 낮으면 구매 신호를 발생시키고 70보다 높으면 판매 신호를 발생시키는 과매매 지역을 식별합니다.
- MACD 지표는 빠른 줄과 느린 줄이 교차하여 트렌드 전환을 판단합니다. 빠른 선에서 느린 선을 통과하는 것은 구매 신호로 간주되며, 낮은 선은 판매 신호로 간주됩니다.
- EMA 지표는 20일과 50일 평균선의 교차 확인 트렌드 방향을 활용하여, 단기 평균선에서 장기 평균선을 가로지르는 것은 구매 신호이며, 반대로 판매 신호입니다.
전략은 어떤 지표가 신호를 생성할 때 트레이드를 촉발할 수 있으며, 백분율 중지, 고정 중지 및 추적 중지 트리플 리스크 제어를 통합한다. 가격이 기본 수익 목표에 도달하면 자동으로 손실 추적 기능을 활성화하여 얻은 수익이 크게 철회되지 않도록 한다.
전략적 이점
- 다차원 신호 검증 시스템, 서로 다른 기술 지표의 교차 검증을 통해 거래 신호 신뢰성을 향상
- 모듈식 디자인 아이디어, 다양한 시장 환경에 적응하기 위해 다양한 지표의 유연한 켜고 끄기를 지원합니다
- 다양한 규모의 자금에 대한 정확한 위험 통제를 위한 완벽한 자금 관리 메커니즘
- 세 가지의 손해 방지 시스템, 수익을 보장하면서 위험을 엄격하게 관리합니다.
- 완전 자동화 작업, 인간의 감정적 간섭을 줄이고, 실행 효율성을 높인다.
- 실시간 거래 상태와 수익을 표시하여 전략을 모니터링하고 조정할 수 있습니다.
전략적 위험
- 변동성이 큰 시장에서는 거래 신호가 자주 발생하여 거래 비용이 증가할 수 있습니다.
- 다중 지표 조합은 신호 지연성이 존재할 수 있으며, 진입 시점에 영향을 미칠 수 있다.
- 고정된 매개 변수 구성은 급격하게 변동하는 상황에서 충분히 유연하지 않을 수 있습니다.
- 기술 지표들 사이에 모순된 신호가 발생할 수 있습니다.
- 추격적 손실을 추적하는 것은 급격한 급격한 추락 상황에서 조기 평준화를 유발할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 시장의 변동성 지표, 동적으로 조정되는 거래 매개 변수 및 중지 위치
- 각 지표의 영향력을 다른 시장 환경에 맞게 조정하는 지표 중량 시스템을 개발
- 시간 프레임 분석을 추가하여 다주기 신호 확인을 통해 정확도를 향상시킵니다.
- 계정의 적립상황에 따라 지분 규모를 동적으로 조정하는 지능형 자금 관리 시스템을 설계합니다.
- 손실 추적 알고리즘을 최적화하여 급격한 변동에 대한 적응력을 향상
요약하다
이 전략은 다차원 기술 지표의 협동 분석을 통해 체계화된 거래 의사 결정 프레임 워크를 구축하고, 완벽한 위험 제어 메커니즘을 통해 거래 전체 과정에 대한 정밀한 관리를 구현한다. 특정 시장 환경에서 특정 과제를 직면 할 수 있지만, 지속적인 최적화 및 개선으로 전략은 다양한 시장 주기에서 안정적인 성능을 유지할 것으로 예상된다. 전략의 모듈화 설계 사고 방식은 후속 기능 확장 및 최적화에 좋은 토대를 제공합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-11-21 00:00:00
end: 2024-11-28 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © rfssocal
//@version=5
strategy("Quantico Bot MILLIONARIO", overlay=true)
// Configuração inicial de parâmetros
capital_inicial = input.float(100, "Capital Inicial ($)", minval=10)
risco_por_trade = input.float(1, "Risco por Trade (%)", minval=0.1, maxval=100)
take_profit_percent = input.float(2, "Take Profit (%)", minval=0.1)
stop_loss_percent = input.float(1, "Stop Loss (%)", minval=0.1)
trailing_stop_percent = input.float(5, "Trailing Stop Gatilho (%)", minval=0.1)
// Configuração de indicadores
usar_rsi = input.bool(true, "Usar RSI como Indicador")
usar_macd = input.bool(true, "Usar MACD como Indicador")
usar_ema = input.bool(true, "Usar EMA como Indicador")
// Indicadores
rsi_value = ta.rsi(close, 14)
[macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
ema_20 = ta.ema(close, 20)
ema_50 = ta.ema(close, 50)
// Condições de compra
compra_rsi = usar_rsi and rsi_value < 30
compra_macd = usar_macd and macd_line > signal_line
compra_ema = usar_ema and ema_20 > ema_50
compra = compra_rsi or compra_macd or compra_ema
// Condições de venda
venda_rsi = usar_rsi and rsi_value > 70
venda_macd = usar_macd and macd_line < signal_line
venda_ema = usar_ema and ema_20 < ema_50
venda = venda_rsi or venda_macd or venda_ema
// Calcular stop loss e take profit
stop_loss_price = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_percent / 100)
take_profit_price = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_percent / 100)
// Adiciona trailing stop automático
if (strategy.position_size > 0 and close >= strategy.position_avg_price * (1 + trailing_stop_percent / 100))
strategy.exit("Trailing Stop", from_entry="Compra", stop=close * 0.99)
// Executa as ordens automáticas
if (compra)
strategy.entry("Compra", strategy.long)
if (venda)
strategy.entry("Venda", strategy.short)
// Variável para calcular o lucro total
var float total_profit = 0.0
total_profit := strategy.netprofit
// Exibição de dados no gráfico
label.new(bar_index, na, "Take Profit: " + str.tostring(take_profit_price) + "\nStop Loss: " + str.tostring(stop_loss_price),
style=label.style_label_down, color=color.green, textcolor=color.white)
// Exibe o balanço
label.new(bar_index, na, "Balanço Atual\nDiário: " + str.tostring(total_profit), style=label.style_label_down, color=color.blue, textcolor=color.white)