ChaoZhang
개요
이 전략은 다중 기술 지표가 결합된 일일 거래 시스템이며, 주로 빠른 느린 기간 지수 이동 평균 ((EMA) 의 교차 신호를 주요 입문 근거로 하고, 상대적으로 강한 지수 ((RSI) 와 결합하여 동력을 필터링하고, 실제 파도 지수 ((ATR) 의 동적 설정 중지 위치를 사용하여 완전한 거래 시스템을 구축한다. 이 전략은 엄격한 위험 제어와 동적 중지 손실 설정을 통해 단기 시장 변동에 대한 파악을 구현한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 논리는 다음과 같습니다.
- 트렌드 판단: 9주기 및 21주기 EMA의 교차를 통해 시장의 트렌드 방향을 결정합니다.
- 동력 필터링: 14주기 RSI를 사용하여 과매매 판단을 통해 과도한 지역 역동성 입장을 방지합니다.
- 위험 제어: 14주기 ATR 기반의 동적 설정 중지 위치, 중지 배수는 1.5배 ATR
- 수익 목표: 2배의 ATR을 동적 정지점으로 설정
구체적인 거래 규칙은 다음과 같습니다.
- 다중 조건: 빠른 EMA가 느린 EMA를 상향으로 가로지르고 RSI가 70보다 낮습니다.
- 공백 조건: 빠른 EMA가 느린 EMA를 가로지르고 RSI가 30보다 높습니다
- 중단 설정: 다중 헤드 중지 설정은 출구 가격 아래 1.5 배 ATR, 공허 헤드 중지 설정은 출구 가격 위 1.5 배 ATR
- 정지 설정: 입시 가격 설정 2배 ATR에 기반한 동적 정지 위치
전략적 이점
- 다중 지표 확인: 트렌드 및 동력 지표와 결합하여 거래 신호의 신뢰성을 향상시킵니다.
- 동적 위험 관리: ATR을 통해 동적으로 스톱 포지션을 조정하여 시장의 변동성에 적응합니다.
- 체계화된 거래: 명확한 입출장 조건, 주관적인 판단을 줄여주는 것
- 합리적인 리스크/이익 비율: 장기적으로 안정적인 운영에 도움이 되는 합리적인 스톱/스트롭 비율 설정
- 유연성: 다양한 시장 특성에 따라 변수를 조정할 수 있습니다.
전략적 위험
- 급격한 변동 시장 위험: 간격 변동 시장에서 빈번한 가짜 브레이크 신호가 발생할 수 있습니다.
- 슬라이포인트 효과: 일일 거래는 실행 효율성에 대한 요구가 높으며, 슬라이포인트에 영향을 받을 수 있다.
- 매개 변수 민감성: 다른 시장 환경에서 최적 매개 변수가 변할 수 있다.
- 거래 비용: 더 자주 거래하는 것은 더 높은 거래 비용을 초래할 수 있습니다.
위험 관리 제안:
- 충분한 역사적 데이터 재검토를 권장합니다.
- 트랜잭션 필터링 조건을 추가하는 것을 고려하십시오.
- 1회 거래 규모를 적절히 통제하는 것
- 매개 변수의 유효성을 주기적으로 평가합니다.
전략 최적화 방향
- 시장 환경 필터 추가:
- 현재 시장의 특성을 판단하는 변동률 지표에 추가
- 다른 시장 환경의 동적에 따라 변수를 조정
- 거래 규칙 개선:
- 시간 필터를 추가하는 것을 고려하십시오.
- 거래량 확인 메커니즘
- 스티드 스탠드 손실 비율을 최적화
- 위험 관리 강화:
- 동적 위치관리 실현
- 최대 회수 컨트롤을 추가합니다.
- 자금 관리 계획 설계
요약하다
이 전략은 EMA 트렌드 추적, RSI 동적 필터링 및 ATR 동적 위험 제어를 결합하여 보다 완전한 거래 시스템을 구축합니다. 전략의 주요 특징은 여러 기술 지표의 연동 효과를 활용하면서 위험 관리에 중점을 두는 것입니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-10 00:00:00
end: 2025-02-08 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Day Trading EMA/RSI Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200)
// Ulazni parametri
fastEmaPeriod = input.int(9, "Fast EMA Period", minval=1)
slowEmaPeriod = input.int(21, "Slow EMA Period", minval=1)
rsiPeriod = input.int(14, "RSI Period", minval=1)
rsiOversold = input.int(30, "RSI Oversold Level")
rsiOverbought = input.int(70, "RSI Overbought Level")
atrPeriod = input.int(14, "ATR Period", minval=1)
atrMultiplier = input.float(1.5, "ATR Multiplier za Stop Loss", step=0.1)
takeProfitFactor= input.float(2.0, "Take Profit Factor", step=0.1)
// Izračun indikatora
fastEMA = ta.ema(close, fastEmaPeriod)
slowEMA = ta.ema(close, slowEmaPeriod)
rsiValue = ta.rsi(close, rsiPeriod)
atrValue = ta.atr(atrPeriod)
// Definicija trenda: ako je fastEMA iznad slowEMA, smatramo da je trend uzlazan, inače silazni.
trendUp = fastEMA > slowEMA
trendDown = fastEMA < slowEMA
// Uvjeti za ulaz:
// Ulaz u long poziciju: crossover fastEMA i slowEMA, uz filtriranje da RSI nije prekupovan (manje od rsiOverbought)
longCondition = ta.crossover(fastEMA, slowEMA) and (rsiValue < rsiOverbought)
// Ulaz u short poziciju: crossunder fastEMA i slowEMA, uz filtriranje da RSI nije preprodavan (više od rsiOversold)
shortCondition = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA) and (rsiValue > rsiOversold)
// Definicija dinamičnih stop-loss razina (ATR-based)
stopLossLong = close - (atrMultiplier * atrValue)
stopLossShort = close + (atrMultiplier * atrValue)
// Izvršenje naloga
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=stopLossLong, limit=close + (takeProfitFactor * atrValue))
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=stopLossShort, limit=close - (takeProfitFactor * atrValue))
// Plotanje indikatora za preglednost
plot(fastEMA, title="Fast EMA", color=color.green)
plot(slowEMA, title="Slow EMA", color=color.red)