ChaoZhang
개요
이 전략은 상품 통로 지표 ((CCI) 를 기반으로 한 동적 거래 시스템으로, 가격의 평균에서 벗어난 정도를 모니터링하여 시장의 과매매 지역에서의 거래 기회를 포착합니다. 전략은 12 개의 주기를 회귀 기간으로 사용하며, CCI 지표가 90 하락을 넘어가는 경우 더 많이 입게됩니다.
전략 원칙
전략의 핵심은 가격과 평균 사이의 오차를 측정하기 위해 CCI 지표를 사용하는 것입니다. CCI의 계산 과정은 다음과 같습니다: 먼저 전형적인 가격을 계산합니다 (최고 가격, 최저 가격 및 종료 가격의 수학적 평균), 다음으로 전형적인 가격의 간단한 이동 평균을 계산합니다 (SMA), 마지막으로 전형적인 가격을 빼고 평균 오차로 0.015을 곱하면 최종 CCI 값을 얻습니다.
전략적 이점
- 신호 명확성: 고정된 CCI 임값을 입력 신호로 사용하여 주관적 판단으로 인한 주저함을 피하십시오.
- 위험 제어: 선택적 인 중지 및 수익 결제 메커니즘을 통해 위험에 대한 정확한 통제를 달성합니다.
- 매개 변수 유연성: 거래자는 다른 시장 환경에 따라 CCI의 회수 기간과 입시 절댓값을 조정할 수 있습니다.
- 실행의 간결함: 전략 논리가 명확하고, 이해하기 쉽고, 실행이 용이하며, 모든 종류의 거래자가 사용할 수 있습니다.
- 비용 효율성: 이벤트 기반 거래로 과도한 거래로 인한 비용 손실을 줄입니다.
전략적 위험
- 가짜 브레이크 위험: CCI가 하락한 후 가짜 브레이크가 발생하여 불필요한 거래가 발생할 수 있습니다.
- 슬라이드 포인트 영향: 시장의 큰 변동이 있을 때, 큰 슬라이드 포인트 손실이 발생할 수 있습니다.
- 트렌드 의존성: 이 전략은 가로수지 시장에서 빈번하게 잘못된 신호를 발생시킬 수 있다.
- 매개 변수 민감성: CCI 주기 및 하위값의 선택이 전략에 큰 영향을 미칩니다.
- 지연 위험: 지연 지표로서 CCI는 최고의 출전 시점을 놓칠 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 신호 필터링: RSI 또는 MACD와 같은 추가 기술 지표를 도입하여 가짜 신호를 필터링 할 수 있습니다.
- 역동적 임계: 고정된 CCI 임계값을 변동률에 기반한 역동적 임계값으로 변경
- 시간적 최적화: 다른 시기의 시장 특성에 따라 전략 매개 변수를 조정
- 자금 관리: 동적인 포지션 관리 메커니즘을 늘리고 자금 사용 효율성을 높인다.
- 다주기 분석: 더 긴 주기의 트렌드 판단과 결합하여 진입 시기를 최적화합니다.
요약하다
이 전략은 CCI 지표를 통해 시장 과매매 기회를 포착하고, 스톱로스 및 수익 결제 메커니즘을 지원하며, 완전한 거래 시스템을 구현한다. 전략 논리는 명확하고, 실행하기 쉽고, 좋은 위험 제어 능력을 갖추고 있다. 신호 필터링, 동적 하락과 같은 최적화 수단을 도입함으로써 전략의 안정성과 수익성을 향상시킬 여지가 있다. 거래자는 실제 사용 전에 충분한 피드백을 수행하고, 특정 시장 특성에 따라 매개 변수 설정을 조정하는 것이 좋습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("CCI Threshold Strategy", overlay=false, initial_capital=50000, pyramiding=0, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.05, slippage=1)
// --- Input Parameters ---
// Lookback period for CCI calculation
lookbackPeriod = input.int(12, minval=1, title="CCI Lookback Period")
// Buy threshold for CCI; typically represents an oversold condition
buyThreshold = input.int(-90, title="CCI Buy Threshold")
// Stop loss and take profit settings
stopLoss = input.float(100.0, minval=0.0, title="Stop Loss in Points")
takeProfit = input.float(150.0, minval=0.0, title="Take Profit in Points")
// Checkboxes to enable/disable SL and TP
useStopLoss = input.bool(false, title="Enable Stop Loss")
useTakeProfit = input.bool(false, title="Enable Take Profit")
// --- Calculate CCI ---
// CCI (Commodity Channel Index) is used as a momentum indicator to identify oversold and overbought conditions
cci = ta.cci(close, length=lookbackPeriod)
// --- Define Buy and Sell Conditions ---
// Buy condition: CCI drops below -90, indicating potential oversold levels
longCondition = cci < buyThreshold
// Sell condition: Close price crosses above the previous day's high, signaling potential exit
sellCondition = close > ta.highest(close[1], 1)
// --- Strategy Execution ---
// Buy entry based on the long condition
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Close the long position based on the sell condition
if (sellCondition)
strategy.close("Buy")
// Optional: Add stop loss and take profit for risk management
if (longCondition)
strategy.exit("Sell", from_entry="Buy", loss=useStopLoss ? stopLoss : na, profit=useTakeProfit ? takeProfit : na)
// --- Plotting for Visualization ---
// Plot CCI with threshold levels for better visualization
plot(cci, title="CCI", color=color.blue)
hline(buyThreshold, "Buy Threshold", color=color.red, linestyle=hline.style_dotted)
hline(0, "Zero Line", color=color.gray, linestyle=hline.style_dotted)