ChaoZhang
개요
이것은 4주기 간단한 이동 평균을 기반으로 한 거래 전략 시스템으로, 동적 스톱 스톱 손실 관리 메커니즘을 통합한다. 이 전략은 가격과 단기 평균의 교차 관계를 통해 시장 추세의 전환점을 포착하고, 위험 관리를 위해 백분율 방식으로 스톱 스톱을 설정한다. 전략의 핵심은 단기 평균의 시장에 대한 빠른 반응 특성을 활용하고, 엄격한 자본 관리 규칙과 결합하여 안정적인 거래 효과를 달성하는 것이다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 핵심 논리에 기초하여 작동합니다: 우선 4주기 간단한 이동 평균 ((SMA) 을 주요 지표로 계산합니다. 가격이 SMA를 상향으로 통과하면, 시스템은 보잉 신호로 인식하고 더 많은 위치를 열립니다. 가격이 SMA를 하향으로 통과하면, 시스템은 보잉 신호로 인식하고 포지션을 열립니다.
전략적 이점
- 반응 속도가 빠르다: 4주기 단기 평균선으로, 시장의 변동성을 빠르게 포착할 수 있으며, 단선 거래에 적합하다.
- 리스크 관리가 엄격합니다. 동적 스톱 스톱 손실 메커니즘이 통합되어 있으며, 모든 거래에는 명확한 탈퇴점이 있습니다.
- 전략적 논리는 간단합니다: 고전적인 평행선 교차법을 사용하여 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
- 매개 변수는 조정 가능: 스톱 스톱 손실 비율은 시장 특성에 따라 유연하게 조정할 수 있다.
- 양방향 거래: 다방향 양방향 거래를 지원하여 시장 기회를 최대한 활용할 수 있습니다.
전략적 위험
- 변동 시장 위험: 변동 시장에서는 잘못된 신호가 발생하여 거래가 자주 발생합니다.
- 슬라이드 포인트 위험: 짧은 주기 평균선을 사용하기 때문에 거래 빈도가 높고, 큰 슬라이드 포인트 손실에 직면할 수 있다.
- 시스템적 위험: 시장이 급격히 변동할 때, 중단 손실이 제때 실행되지 않을 수 있다.
- 매개 변수 민감성: 정책 효과는 매개 변수 설정에 민감하며, 지속적인 최적화가 필요합니다.
전략 최적화 방향
- 트렌드 필터를 추가: 트렌드 필터 조건으로 긴 주기 평균선을 추가하여 흔들림 시장의 잘못된 신호를 줄일 수 있습니다.
- 최적화 스톱 스톱 손실: 시장의 변동에 따라 스톱 스톱 손실 비율을 조정할 수 있습니다.
- 통행량 지표를 추가: 통행량을 보조 지표로 사용하여 입구 신호의 신뢰성을 높인다.
- 시간 필터 설정: 거래 시간 필터를 추가하여 거래가 적합하지 않은 시간에 작동하는 것을 피하십시오.
요약하다
이 전략은 체계적이고, 논리적으로 명확한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 단기 평균선으로 시장의 동력을 포착하고, 엄격한 위험 제어 메커니즘을 지원하며, 안정적인 수익을 추구하는 거래자에게 적합하다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-28 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("4SMA Strategy with Targets and Stop Loss", overlay=true)
// Input parameters for SMA
smaLength = input.int(4, title="SMA Length", minval=1)
// Input parameters for stop loss and take profit
takeProfitPercent = input.float(2.0, title="Take Profit (%)", step=0.1) // Default: 2%
stopLossPercent = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)", step=0.1) // Default: 1%
// Calculate 4-period SMA
sma = ta.sma(close, smaLength)
// Plot SMA
plot(sma, color=color.blue, title="4SMA Line")
// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(close, sma) // Price crosses above SMA (bullish signal)
shortCondition = ta.crossunder(close, sma) // Price crosses below SMA (bearish signal)
// Strategy Logic
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long) // Enter long position
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short) // Enter short position
// Calculate Take Profit and Stop Loss
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPercent / 100) // TP for long
longStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPercent / 100) // SL for long
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 - takeProfitPercent / 100) // TP for short
shortStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPercent / 100) // SL for short
// Exit for Long
if (strategy.position_size > 0) // If in a long position
strategy.exit("Long TP/SL", from_entry="Long", limit=longTakeProfit, stop=longStopLoss)
// Exit for Short
if (strategy.position_size < 0) // If in a short position
strategy.exit("Short TP/SL", from_entry="Short", limit=shortTakeProfit, stop=shortStopLoss)