ChaoZhang
개요
이 전략은 기술 분석에 기반한 트렌드 추적 시스템으로, 평행선 시스템, RSI 동력 지표 및 ATR 변동률 지표가 결합되어, 다중 신호 검증을 통해 거래 기회를 확인한다. 전략은 다중 주기 평행선 교차를 사용하여 시장 추세를 판단하고, 동시에 RSI 동력과 결합하여 가격 강도를 확인하고, 마지막으로 ATR 동력 설정을 사용하여 중지 손실 및 이득 위치를 설정하여 완전한 거래 시스템을 형성한다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 세 가지 핵심 부분으로 구성됩니다.
- 트렌드 판단: 100주기와 200주기의 지수 이동 평균 (EMA) 을 횡단하여 시장의 트렌드 방향을 확인한다. 단기 EMA가 장기 EMA 위에 있을 때, 시장이 상승 추세에 있음을 나타낸다.
- 진입 신호: 트렌드 확인을 기반으로, 전략은 특정 진입 지점으로 보석 삼키는 형태를 찾고 RSI 지표를 사용하여 신호 필터링을 수행합니다. RSI 값이 50보다 크면 시장이 충분한 상승 동력을 가지고 있음을 나타냅니다.
- 포지션 관리: 14주기 ATR을 사용하여 시장의 변동성을 측정하고 이에 따라 스톱로스 및 수익 수준을 동적으로 설정하십시오. 스톱로스는 1.1배의 ATR으로 설정되어 수익 목표는 2.0배의 ATR입니다. 이 설정은 1보다 큰 이윤 손실 비율을 보장합니다.
전략적 이점
- 다중 신호 검증: 트렌드, 가격 형태 및 동적 지표를 결합하여 거짓 신호의 영향을 크게 줄입니다.
- 동적 위험 관리: ATR 기반의 중지 및 수익 설정, 시장의 변동성에 따라 적응 할 수 있으며 고정 지점의 제한을 피합니다.
- 트렌드 추적 기능: 평행선 시스템을 통해 트렌드를 판단하여 수평 또는 하향 시장에서 불필요한 거래를 효과적으로 피합니다.
- 완전한 거래 프레임워크: 입출장, 출장 및 포지션 관리에 대한 완전한 전략 시스템을 포함합니다.
전략적 위험
- 트렌드 지연: 지연된 지표로서의 EMA는 진입 시기가 늦어지고, 빠르게 변동하는 시장에서 최적의 진입 지점을 놓칠 수 있다.
- 시장의 위험을 정리: 수평 시장에서, 빈번한 평평선 교차는 과도한 거래로 이어질 수 있다.
- 허위 돌파 위험: 포유류 삼키는 형태는 허위 돌파가 발생할 수 있으며, 엄격한 위험 통제를 통해 관리해야 한다.
- 손해 설정 위험: 너무 작은 ATR 배수는 너무 자주 손해를 초래할 수 있고, 너무 큰 배수는 너무 큰 위험을 감수할 수 있다.
전략 최적화 방향
- 트래픽 지표 도입: 트래픽 확인을 추가하여 신호의 신뢰도를 높일 수 있다.
- 최적화 평균주기: 다른 시장 특성에 따라 평균주기를 조정하여 시장의 리듬에 더 잘 적응 할 수 있습니다.
- 손해 제도를 개선: 이동 손해를 추가하는 것을 고려할 수 있으며, 추세가 지속될 때 보호는 이미 유리하다.
- 시장 환경 필터링을 증가 시키기: 변동률 범위를 판단하여 과도하게 변동하는 시장 환경에서 거래 빈도를 낮추기.
- RSI 파라미터를 최적화: 역대 데이터에 따라 최적의 RSI 절단값과 계산 주기를 찾을 수 있다.
요약하다
이 전략은 여러 기술 지표를 통합하여 논리적으로 완전한 트렌드 추적 시스템을 구축한다. 전략의 장점은 다중 신호 검증과 동적 위험 관리에 있다. 그러나 동시에 트렌드 지연 및 가짜 돌파구와 같은 위험을 처리하는 데 주의를 기울여야 한다. 트랜드 확인, 최적화 파라미터 설정 등을 추가함으로써 전략에는 여전히 큰 개선이 가능하다. 전체적으로, 이 전략은 명백한 트렌드 시장에서 작동하기에 적합하며, 중장기 트렌드를 추적하는 데 좋은 응용 가치가 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-11-12 00:00:00
end: 2024-12-11 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bullish Engulfing with EMA Crossover and ATR-Based SL/TP with RSI Filter", overlay=true)
// Inputs for moving averages
short_ema_length = input.int(100, title="Short EMA Length")
long_ema_length = input.int(200, title="Long EMA Length")
// RSI Input
rsi_length = input.int(14, title="RSI Length")
rsi_threshold = input.float(50, title="RSI Threshold")
// Calculate the Exponential Moving Averages (EMAs)
short_ema = ta.ema(close, short_ema_length)
long_ema = ta.ema(close, long_ema_length)
// Plot EMAs on the chart
plot(short_ema, color=color.blue, title="100 EMA")
plot(long_ema, color=color.red, title="200 EMA")
// Calculate RSI
rsi_value = ta.rsi(close, rsi_length)
// Plot RSI on a separate panel
hline(rsi_threshold, "RSI Threshold", color=color.gray)
plot(rsi_value, color=color.purple, title="RSI")
// Bullish Engulfing Pattern
bullish_engulfing = close > open[1] and open < close[1] and close > open
// Define strategy entry condition with RSI filter
long_condition = bullish_engulfing and short_ema > long_ema and rsi_value > rsi_threshold
// Plot a buy signal when conditions are met
plotshape(long_condition, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Buy Signal", text="BUY")
// ATR Calculation
atr_length = input.int(14, title="ATR Length")
atr_value = ta.atr(atr_length)
// Define Stop Loss and Take Profit as levels
stop_loss_level = 1.1 * atr_value
take_profit_level = 2.0 * atr_value
// Execute Strategy Entry
if (long_condition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Adjust SL and TP levels using the entry price
if (strategy.position_size > 0)
// Calculate SL and TP relative to the entry price
stop_price = strategy.position_avg_price - stop_loss_level
limit_price = strategy.position_avg_price + take_profit_level
// Exit strategy with SL and TP
strategy.exit("Exit", from_entry="Buy", stop=stop_price, limit=limit_price)