ChaoZhang
개요
이것은 여러 기술 지표의 트렌드 추적과 변동의 돌파구를 결합한 전략이다. 이 전략은 평행선 시스템 ((EMA), 트렌드 강도 지표 ((ADX), 시장 변동 지표 ((ATR), 가격 분석 ((OBV) 과 이치모쿠 클라우드 그래프 및 무작위 지표 ((Stochastic) 와 같은 보조 지표를 통합하여 시장의 추세와 돌파구를 포착합니다. 전략은 거래 효율성을 높이기 위해 엄격한 시간 필터를 설정하여 특정 거래 시간 내에만 작동합니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 논리는 다층적 기술 지표의 통합된 판단에 기반합니다.
- 50주기 및 200주기 EMA를 사용하여 트렌드 추적 시스템을 구축
- ADX 지표로 트렌드 강도를 확인
- 이치모쿠 클라우드 지도를 사용하여 추가적인 트렌드 확인을 제공합니다.
- 스토카스틱 지표와 결합하여 과매도 지역을 식별합니다.
- ATR을 사용하여 동적으로 스톱로스 및 수익 목표를 설정합니다.
- OBV로 확인된 거래량 지지율
이 전략은 다음과 같은 조건이 충족되면 구매 신호를 발송합니다.
- 거래가 허용되는 기간 내에
- 이 값은 단기 EMA 위에 있습니다.
- 단기 EMA는 장기 EMA 위에 있습니다.
- ADX가 설정된 값보다 높습니다.
- 가격표는 구름 위에 있습니다.
- 스토카스틱 지표가 초과지대에 있습니다.
전략적 이점
- 다층 기술 지표 교차 검증, 신호 신뢰성 향상
- 트렌드 추적과 변동성 돌파를 결합하여 전략적 적응력을 높여줍니다.
- 시간 필터를 통해 비효율적인 거래 시기를 피하십시오.
- 동적 중지 및 수익 목표 설정, 시장 변동에 적응
- 가격 분석과 함께 더 포괄적인 시장 관점을 제공합니다.
- 체계화된 출전규칙, 주관적인 판단을 줄여주기
전략적 위험
- 다중 지표 시스템은 신호 지연을 유발할 수 있습니다.
- 위축 시장에서 너무 많은 가짜 신호가 발생할 수 있습니다.
- 매개 변수 최적화가 더 어렵고, 과도한 최적화가 위험하다
- 거래시간 제한으로 중요한 요소를 놓칠 수 있습니다.
- 너무 큰 스톱 로즈 설정으로 인해 단일 손실이 발생할 수 있습니다.
위험 관리 제안:
- 매개 변수 설정을 정기적으로 확인하고 최적화하십시오.
- 변동율 필터를 추가하는 것을 고려하십시오.
- 더 엄격한 자금 관리 규칙을 적용하기
- 트렌드 확인을 위한 보조적인 지표
전략 최적화 방향
- 시장 상황에 따라 지수 변수를 동적으로 조정하는 적응 변수 시스템을 도입합니다.
- 시장 상태 분류 메커니즘을 추가하여 다른 시장 환경에서 다른 신호 생성 규칙을 사용합니다.
- 시간 필터 설정을 최적화 하 고, 역사 데이터에 따라 최적의 거래 시간을 분석
- 손해배상 전략을 개선하고, 손해배상 추적을 고려하십시오.
- 시장 감정 지표에 추가하여 신호 품질을 향상시킵니다.
요약하다
이 전략은 여러 가지 기술 지표를 통합하여 전체적인 거래 시스템을 구축한다. 전략의 장점은 여러 계층의 지표 교차 검증과 엄격한 위험 제어에 있습니다. 그러나 동시에 매개 변수 최적화 및 신호 지연과 같은 도전에 직면합니다. 지속적인 최적화 및 개선으로 전략은 다양한 시장 환경에서 안정적인 성능을 유지할 것으로 예상됩니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-11-11 00:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Khaleq Strategy Pro - Fixed Version", overlay=true)
// === Input Settings ===
ema_short = input.int(50, "EMA Short", minval=1)
ema_long = input.int(200, "EMA Long", minval=1)
adx_threshold = input.int(25, "ADX Threshold", minval=1)
atr_multiplier = input.float(2.0, "ATR Multiplier", minval=0.1)
time_filter_start = input(timestamp("0000-01-01 09:00:00"), "Trading Start Time", group="Time Filter")
time_filter_end = input(timestamp("0000-01-01 17:00:00"), "Trading End Time", group="Time Filter")
// === Ichimoku Settings ===
tenkan_len = 9
kijun_len = 26
senkou_span_b_len = 52
displacement = 26
// === Calculations ===
// Ichimoku Components
tenkan_sen = (ta.highest(high, tenkan_len) + ta.lowest(low, tenkan_len)) / 2
kijun_sen = (ta.highest(high, kijun_len) + ta.lowest(low, kijun_len)) / 2
senkou_span_a = (tenkan_sen + kijun_sen) / 2
senkou_span_b = (ta.highest(high, senkou_span_b_len) + ta.lowest(low, senkou_span_b_len)) / 2
// EMA Calculations
ema_short_val = ta.ema(close, ema_short)
ema_long_val = ta.ema(close, ema_long)
// Manual ADX Calculation
length = 14
dm_plus = math.max(ta.change(high), 0)
dm_minus = math.max(-ta.change(low), 0)
tr = math.max(high - low, math.max(math.abs(high - close[1]), math.abs(low - close[1])))
tr14 = ta.sma(tr, length)
dm_plus14 = ta.sma(dm_plus, length)
dm_minus14 = ta.sma(dm_minus, length)
di_plus = (dm_plus14 / tr14) * 100
di_minus = (dm_minus14 / tr14) * 100
dx = math.abs(di_plus - di_minus) / (di_plus + di_minus) * 100
adx_val = ta.sma(dx, length)
// ATR Calculation
atr_val = ta.atr(14)
// Stochastic RSI Calculation
k = ta.stoch(close, high, low, 14)
d = ta.sma(k, 3)
// Time Filter
is_within_time = true
// Support and Resistance (High and Low Levels)
resistance_level = ta.highest(high, 20)
support_level = ta.lowest(low, 20)
// Volume Analysis (On-Balance Volume)
vol_change = ta.change(close)
obv = ta.cum(vol_change > 0 ? volume : vol_change < 0 ? -volume : 0)
// === Signal Conditions ===
buy_signal = is_within_time and
(close > ema_short_val) and
(ema_short_val > ema_long_val) and
(adx_val > adx_threshold) and
(close > senkou_span_a) and
(k < 20) // Stochastic oversold
sell_signal = is_within_time and
(close < ema_short_val) and
(ema_short_val < ema_long_val) and
(adx_val > adx_threshold) and
(close < senkou_span_b) and
(k > 80) // Stochastic overbought
// === Plotting ===
// Plot Buy and Sell Signals
plotshape(buy_signal, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", location=location.belowbar, text="BUY")
plotshape(sell_signal, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", location=location.abovebar, text="SELL")
// Plot EMAs
plot(ema_short_val, color=color.blue, title="EMA Short")
plot(ema_long_val, color=color.orange, title="EMA Long")
// Plot Ichimoku Components
plot(senkou_span_a, color=color.green, title="Senkou Span A", offset=displacement)
plot(senkou_span_b, color=color.red, title="Senkou Span B", offset=displacement)
// // Plot Support and Resistance using lines
// var line resistance_line = na
// var line support_line = na
// if bar_index > 1
// line.delete(resistance_line)
// line.delete(support_line)
// resistance_line := line.new(x1=bar_index - 1, y1=resistance_level, x2=bar_index, y2=resistance_level, color=color.red, width=1, style=line.style_dotted)
// support_line := line.new(x1=bar_index - 1, y1=support_level, x2=bar_index, y2=support_level, color=color.green, width=1, style=line.style_dotted)
// Plot OBV
plot(obv, color=color.purple, title="OBV")
// Plot Background for Trend (Bullish/Bearish)
bgcolor(close > ema_long_val ? color.new(color.green, 90) : color.new(color.red, 90), title="Trend Background")
// === Alerts ===
alertcondition(buy_signal, title="Buy Alert", message="Buy Signal Triggered")
alertcondition(sell_signal, title="Sell Alert", message="Sell Signal Triggered")
// === Strategy Execution ===
if buy_signal
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if sell_signal
strategy.close("Buy")
strategy.exit("Sell", "Buy", stop=close - atr_multiplier * atr_val, limit=close + atr_multiplier * atr_val)