ChaoZhang
개요
이 전략은 다중 기술 지표 에 기반 한 트렌드 트레이딩 시스템이다. 이 전략은 지수 이동 평균 ((EMA), 매출량 중도 평균 가격 ((VWAP), 상대적으로 강한 지수 ((RSI), 평균 트렌드 지수 ((ADX) 등 여러 기술 지표를 종합적으로 사용하여, 여러 신호 확인을 통해 가짜 을 필터링하여 거래의 정확성을 향상시킵니다. 이 전략은 또한 더 높은 시간 주기 트렌드 판단을 결합하고, ATR 기반의 동적 스톱 손실 스톱 프로그램을 채택하여, 위험을 효과적으로 제어합니다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 요소에 기초합니다.
- 트렌드 판단 시스템: 9주기 및 21주기 EMA의 교차를 사용하여 단기 트렌드 변화를 포착하고, 15분 주기의 50주기 EMA를 참조하여 더 큰 트렌드 방향을 확인한다.
- 가격 동력 확인: RSI 지표를 사용하여 동력 확인, 다중 헤드 요구 RSI> 55, 공허 헤드 요구 RSI< 45.
- 트렌드 강도 검증: 트렌드 강도를 판단하는 ADX 지표를 도입하고, 트렌드의 유효성을 보장하기 위해 ADX>25을 요구한다.
- 가격 위치 검증: VWAP를 가격 위치 참조로 사용하여, 가격이 올바른 VWAP 위치에 있는지 확인한다.
- 거래량 확인: 10주기 평균 거래량의 1.5배 이상의 거래량을 요구하여 시장에 충분한 참여를 보장합니다.
- 위험 관리: 계좌 총액의 고정 비율과 ATR 동적 계산 보유 규모를 기반으로 1.5배의 ATR을 스톱로, 3배의 ATR을 스톱로 사용한다.
전략적 이점
- 여러 신호 확인 메커니즘은 가짜 신호의 간섭을 크게 줄여줍니다.
- 높은 낮은 시간 주기의 분석과 결합하여, 추세 판단의 정확도를 높였다.
- 동적인 포지션 관리와 손해 차단 설정으로, 위험에 대한 좋은 통제를 구현한다.
- 거래의 신뢰성을 높이기 위해 거래량 돌파구를 거래 확인으로 사용합니다.
- 전략의 매개 변수는 조정 가능하며 시장 상황에 따라 최적화 할 수 있습니다.
전략적 위험
- 여러 개의 망으로 인해 효과적인 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.
- 시장이 흔들리는 상황에서 거래 신호가 자주 발생할 수 있습니다.
- 매개 변수 최적화로 인해 과도한 역사 데이터 일치가 발생할 수 있습니다.
- 높은 변동성 시장에서 ATR 중지 손실이 너무 커질 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 시장 상태의 역동성에 따라 각 변수를 조정하는 적응 변수 메커니즘을 도입하십시오.
- 시장 환경 인식 모듈을 추가하여 다른 시장 환경에서 다른 파라미터 조합을 사용합니다.
- 거래시간 필터링을 추가하여 큰 변동성을 피할 수 있습니다.
- 시장의 변동에 따라 동적으로 조정할 수 있는 최적화된 스톱 스 비율
- 트렌드 강도를 높이는 등급 판단, 다른 강도에 따라 다른 포지션 관리 전략을 적용한다.
요약하다
이 전략은 여러 기술 지표의 협동적인 협동으로 비교적 완전한 거래 시스템을 구축한다. 그것의 핵심 장점은 다차원 신호 확인을 통해 거래의 정확성을 향상시키는 데 있으며, 과학적인 위험 관리 방법을 사용하여 자금의 안전을 보호하는 데 있다. 약간의 한계가 있지만, 지속적인 최적화 및 개선으로 이 전략은 실제 거래에서 안정적인 수익을 얻을 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-11-19 00:00:00
end: 2024-12-18 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Trend-Filtered Scalping Strategy", overlay=true, shorttitle="TFSS")
// Inputs
emaShort = input.int(9, title="EMA Short", minval=1)
emaLong = input.int(21, title="EMA Long", minval=1)
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length", minval=1)
atrLength = input.int(14, title="ATR Length", minval=1)
adxLength = input.int(20, title="ADX Length", minval=1)
adxSmoothing = input.int(14, title="ADX Smoothing", minval=1)
volMultiplier = input.float(1.5, title="Volume Spike Multiplier", minval=1.0)
riskPercent = input.float(1, title="Risk % of Equity", minval=0.1, step=0.1)
// Higher Time Frame for Trend Filter
htfTimeframe = input.timeframe("15", title="Higher Time Frame")
ema50HTF = request.security(syminfo.tickerid, htfTimeframe, ta.ema(close, 50))
// Indicators
ema9 = ta.ema(close, emaShort)
ema21 = ta.ema(close, emaLong)
vwap = ta.vwap(close)
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
atr = ta.atr(atrLength)
volAvg = ta.sma(volume, 10)
// ADX Calculation with Smoothing
[_, _, adx] = ta.dmi(adxLength, adxSmoothing)
// Entry Conditions
longCondition = (ta.crossover(ema9, ema21) and close > vwap and rsi > 55 and adx > 25 and close > ema50HTF and volume > volAvg * volMultiplier)
shortCondition = (ta.crossunder(ema9, ema21) and close < vwap and rsi < 45 and adx > 25 and close < ema50HTF and volume > volAvg * volMultiplier)
// Position Sizing Based on Risk %
capitalPerTrade = (strategy.equity * (riskPercent / 100)) / atr
longStop = close - 1.5 * atr
longTarget = close + 3 * atr
shortStop = close + 1.5 * atr
shortTarget = close - 3 * atr
// Entry Logic
if longCondition and not strategy.opentrades
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=capitalPerTrade)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=longStop, limit=longTarget)
if shortCondition and not strategy.opentrades
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=capitalPerTrade)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=shortStop, limit=shortTarget)
// Alerts
alertcondition(longCondition, title="Long Entry Alert", message="Long Condition Triggered!")
alertcondition(shortCondition, title="Short Entry Alert", message="Short Condition Triggered!")
// Plot Indicators
plot(ema9, title="EMA 9", color=color.green)
plot(ema21, title="EMA 21", color=color.red)
plot(vwap, title="VWAP", color=color.blue)
plot(ema50HTF, title="HTF EMA 50", color=color.purple)
hline(55, "RSI Long Threshold", color=color.green)
hline(45, "RSI Short Threshold", color=color.red)