ChaoZhang
개요
이 전략은 지수 이동 평균(EMA)과 누적 거래량 기간(CVP)을 결합한 거래 시스템입니다. 가격의 지수 이동 평균과 누적 거래량 가중 가격의 교차점을 분석하여 시장 추세의 전환점을 포착합니다. 이 전략에는 거래 시간을 제한하고 거래 기간 종료 시 자동으로 포지션을 마감할 수 있는 시간 필터가 내장되어 있습니다. 이 전략은 역방향 교차 종료와 맞춤형 CVP 종료라는 두 가지 종료 방법을 제공하여 더욱 유연하고 적응력이 뛰어납니다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 계산에 기초합니다.
- 평균 가격(AVWP)을 계산합니다. 최고가, 최저가, 종가의 산술 평균에 거래량을 곱합니다.
- 누적 거래량 기간 값을 계산합니다. 설정 기간의 거래량 가중 가격을 더한 후 누적 거래량으로 나눕니다.
- 종가의 EMA와 CVP의 EMA를 별도로 계산합니다.
- 롱 신호는 가격 EMA가 CVP EMA를 위쪽으로 교차할 때 생성됩니다. 숏 신호는 가격 EMA가 CVP EMA를 아래쪽으로 교차할 때 생성됩니다.
- 종료 신호는 역 크로스오버 신호이거나 사용자 정의 CVP 사이클을 기반으로 하는 크로스오버 신호가 될 수 있습니다.
전략적 이점
- 신호 시스템은 견고합니다. 가격 추세와 거래량 정보를 결합하여 시장 추세를 보다 정확하게 파악합니다.
- 강력한 적응성: EMA 기간과 CVP 기간은 다양한 시장 환경에 적응하도록 조정될 수 있습니다.
- 완벽한 위험 관리: 내장된 시간 필터를 통해 거래에 적합하지 않은 기간 동안의 거래를 피할 수 있습니다.
- 유연한 종료 메커니즘: 두 가지 종료 방법이 제공되며, 시장 특성에 따라 적절한 종료 방법을 선택할 수 있습니다.
- 우수한 시각화: 이 전략은 신호 마커와 추세 영역 채우기를 포함한 명확한 그래픽 인터페이스를 제공합니다.
전략적 위험
- 히스테리시스 위험: EMA 자체에 특정 히스테리시스가 있어 진입 및 퇴장 시점에 약간의 지연이 발생할 수 있습니다.
- 변동성이 큰 시장의 위험: 횡보장이고 변동성이 큰 시장에서는 잘못된 신호가 생성될 수 있습니다.
- 매개변수 민감도: 매개변수 조합이 다르면 전략 성과에 큰 차이가 생길 수 있습니다.
- 유동성 위험: 유동성이 낮은 시장에서는 CVP 계산이 충분히 정확하지 않을 수 있습니다.
- 시간대 종속성: 이 전략은 뉴욕 시간을 시간 필터로 사용하며, 다양한 시장의 거래 시간 차이에 주의를 기울여야 합니다.
전략 최적화 방향
- 변동성 필터 소개: 전략 매개변수는 시장 변동성에 따라 조정되어 전략의 적응성을 개선할 수 있습니다.
- 최적화된 시간 필터: 여러 시간 창을 추가하여 거래 세션을 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다.
- 볼륨 품질 평가 강화: 볼륨 분석 지표를 도입하여 품질이 낮은 볼륨 신호를 걸러냅니다.
- 동적 매개변수 조정: 시장 상황에 따라 EMA 및 CVP 기간을 자동으로 조정하는 적응형 매개변수 시스템을 개발합니다.
- 시장 심리 지표 추가: 다른 기술 지표와 결합하여 거래 신호를 확인합니다.
요약하다
이는 완전한 구조와 명확한 논리를 갖춘 양적 거래 전략입니다. EMA와 CVP의 장점을 결합하여 위험 관리에 집중하면서 추세를 포착할 수 있는 거래 시스템이 만들어졌습니다. 이 전략은 매우 사용자 정의가 가능하며 다양한 시장 환경에서 사용하기에 적합합니다. 최적화 제안을 구현함으로써 전략 성과를 더욱 개선할 수 있는 여지가 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// © sapphire_edge
// # ========================================================================= #
// #
// # _____ __ _ ______ __
// # / ___/____ _____ ____ / /_ (_)_______ / ____/___/ /___ ____
// # \__ \/ __ `/ __ \/ __ \/ __ \/ / ___/ _ \ / __/ / __ / __ `/ _ \
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// # /____/\__,_/ .___/ .___/_/ /_/_/_/ \___/ /_____/\__,_/\__, /\___/
// # /_/ /_/ /____/
// #
// # ========================================================================= #
strategy(shorttitle="⟡Sapphire⟡ EMA/CVP", title="[Sapphire] EMA/CVP Strategy", initial_capital= 50000, currency= currency.USD,default_qty_value = 1,commission_type= strategy.commission.cash_per_contract,overlay= true )
// # ========================================================================= #
// # // Settings Menu //
// # ========================================================================= #
// -------------------- Main Settings -------------------- //
groupEMACVP = "EMA / Cumulative Volume Period"
tradeDirection = input.string(title='Trade Direction', defval='LONG', options=['LONG', 'SHORT'], group=groupEMACVP)
emaLength = input.int(25, title='EMA Length', minval=1, maxval=200, group=groupEMACVP)
cumulativePeriod = input.int(100, title='Cumulative Volume Period', minval=1, maxval=200, step=5, group=groupEMACVP)
exitType = input.string(title="Exit Type", defval="Crossover", options=["Crossover", "Custom CVP" ], group=groupEMACVP)
cumulativePeriodForClose = input.int(50, title='Cumulative Period for Close Signal', minval=1, maxval=200, step=5, group=groupEMACVP)
showSignals = input.bool(true, title="Show Signals", group=groupEMACVP)
signalOffset = input.int(5, title="Signal Vertical Offset", group=groupEMACVP)
// -------------------- Time Filter Inputs -------------------- //
groupTimeOfDayFilter = "Time of Day Filter"
useTimeFilter1 = input.bool(false, title="Enable Time Filter 1", group=groupTimeOfDayFilter)
startHour1 = input.int(0, title="Start Hour (24-hour format)", minval=0, maxval=23, group=groupTimeOfDayFilter)
startMinute1 = input.int(0, title="Start Minute", minval=0, maxval=59, group=groupTimeOfDayFilter)
endHour1 = input.int(23, title="End Hour (24-hour format)", minval=0, maxval=23, group=groupTimeOfDayFilter)
endMinute1 = input.int(45, title="End Minute", minval=0, maxval=59, group=groupTimeOfDayFilter)
closeAtEndTimeWindow = input.bool(false, title="Close Trades at End of Time Window", group=groupTimeOfDayFilter)
// -------------------- Trading Window -------------------- //
isWithinTradingWindow(startHour, startMinute, endHour, endMinute) =>
nyTime = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, hour, minute)
nyHour = hour(nyTime)
nyMinute = minute(nyTime)
timeInMinutes = nyHour * 60 + nyMinute
startInMinutes = startHour * 60 + startMinute
endInMinutes = endHour * 60 + endMinute
timeInMinutes >= startInMinutes and timeInMinutes <= endInMinutes
timeCondition = (useTimeFilter1 ? isWithinTradingWindow(startHour1, startMinute1, endHour1, endMinute1) : true)
// Check if the current bar is the last one within the specified time window
isEndOfTimeWindow() =>
nyTime = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, hour, minute)
nyHour = hour(nyTime)
nyMinute = minute(nyTime)
timeInMinutes = nyHour * 60 + nyMinute
endInMinutes = endHour1 * 60 + endMinute1
timeInMinutes == endInMinutes
// Logic to close trades if the time window ends
if timeCondition and closeAtEndTimeWindow and isEndOfTimeWindow()
strategy.close_all(comment="Closing trades at end of time window")
// # ========================================================================= #
// # // Calculations //
// # ========================================================================= #
avgPrice = (high + low + close) / 3
avgPriceVolume = avgPrice * volume
cumulPriceVolume = math.sum(avgPriceVolume, cumulativePeriod)
cumulVolume = math.sum(volume, cumulativePeriod)
cumValue = cumulPriceVolume / cumulVolume
cumulPriceVolumeClose = math.sum(avgPriceVolume, cumulativePeriodForClose)
cumulVolumeClose = math.sum(volume, cumulativePeriodForClose)
cumValueClose = cumulPriceVolumeClose / cumulVolumeClose
emaVal = ta.ema(close, emaLength)
emaCumValue = ta.ema(cumValue, emaLength)
// # ========================================================================= #
// # // Signal Logic //
// # ========================================================================= #
// Strategy Entry Conditions
longEntryCondition = ta.crossover(emaVal, emaCumValue) and tradeDirection == 'LONG'
shortEntryCondition = ta.crossunder(emaVal, emaCumValue) and tradeDirection == 'SHORT'
// User-Defined Exit Conditions
longExitCondition = false
shortExitCondition = false
if exitType == "Crossover"
longExitCondition := ta.crossunder(emaVal, emaCumValue)
shortExitCondition := ta.crossover(emaVal, emaCumValue)
if exitType == "Custom CVP"
emaCumValueClose = ta.ema(cumValueClose, emaLength)
longExitCondition := ta.crossunder(emaVal, emaCumValueClose)
shortExitCondition := ta.crossover(emaVal, emaCumValueClose)
// # ========================================================================= #
// # // Strategy Management //
// # ========================================================================= #
// Strategy Execution
if longEntryCondition and timeCondition
strategy.entry('Long', strategy.long)
label.new(bar_index, high - signalOffset, "◭", style=label.style_label_up, color = color.rgb(119, 0, 255, 20), textcolor=color.white)
if shortEntryCondition and timeCondition
strategy.entry('Short', strategy.short)
label.new(bar_index, low + signalOffset, "⧩", style=label.style_label_down, color = color.rgb(255, 85, 0, 20), textcolor=color.white)
if strategy.position_size > 0 and longExitCondition
strategy.close('Long')
if strategy.position_size < 0 and shortExitCondition
strategy.close('Short')
// # ========================================================================= #
// # // Plots and Charts //
// # ========================================================================= #
plot(emaVal, title='EMA', color=color.new(color.green, 25))
plot(emaCumValue, title='Cumulative EMA', color=color.new(color.purple, 35))
fill(plot(emaVal), plot(emaCumValue), color=emaVal > emaCumValue ? #008ee6 : #d436a285, title='EMA and Cumulative Area', transp=70)