ChaoZhang
개요
이 전략은 EMA, ADX, RSI 및 MACD와 같은 여러 기술 지표의 협동 협동으로 시장에서 높은 승률의 거래 기회를 찾습니다. 시스템은 다이내믹 스톱 손실과 분기 스톱을 사용하여 위험과 수익을 관리합니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 요소에 기반합니다.
- 트렌드 판단: EMA55과 EMA144의 교차 관계를 사용하여 시장의 트렌드 방향을 결정하고, ADX 지표의 강도 ((值30) 와 결합하여 트렌드 확정을 수행한다.
- 진입 시점: RSI 지표로 오버 바이 오버 세 영역을 식별합니다. 오버 세 45, 오버 바이 55), 재조정 구매 및 반발 하락 기회를 판단합니다.
- 손해 중지 메커니즘: ATR 기반의 동적 중지, 1.5 배의 ATR의 중지 거리를 적용하여 시장의 변동에 따라 적응 할 수 있습니다.
- 이윤 창출 전략: 50주기 최고/최저 가격을 중지 목표로 사용하고, 50%의 포지션을 분할하여 중지하는 방법을 사용합니다.
전략적 이점
- 다중 지표 검증: EMA, ADX, RSI 등 여러 지표의 조합을 통해 거래 신호의 신뢰도를 높인다.
- 다이내믹 리스크 관리: ATR 기반의 다이내믹 스톱 로즈는 다양한 시장 환경에 적응하여 더 나은 리스크 관리를 제공합니다.
- 점진적 수익: 분기적 상장 방식을 사용하면 수익의 일부를 고정시킬 수 있으며, 강세를 너무 빨리 포기하지 않습니다.
- 트렌드 확인: ADX 지수 필터를 추가하여 수평 변동 시장에서 자주 거래하는 것을 피하십시오.
전략적 위험
- 가짜 돌파 위험: 시장의 변동이 심해지면 잘못된 판단이 발생할 수 있으므로 거래량을 확인하는 것을 권장합니다.
- 슬라이드 포인트 손실: 시장이 급격히 변동할 때, 동적 스톱 손실은 큰 슬라이드 포인트에 직면할 수 있다.
- 수평 손실: ADX 필터링이 있음에도 불구하고, 흔들리는 시장에서 연속적으로 작은 손실이 발생할 수 있습니다.
- 신호 지연: 여러 지표 조합으로 인해 입점 신호 지연, 최적의 입점 시기를 놓칠 수 있다.
전략 최적화 방향
- 지표 매개 변수 최적화: EMA 주기, RSI 경량 등 매개 변수에 대한 역사 회귀 최적화를 권장한다.
- 스톱로스 최적화: 이동 스톱로스를 증가시켜 수익을 더 잘 보호할 수 있다.
- 포지션 관리: 변동율에 적응하는 포지션 관리 시스템을 도입하는 것이 좋습니다.
- 시장 적응성: 시장 환경 분류를 추가하여 다른 시장 조건에 따라 다른 파라미터 조합을 사용할 수 있습니다.
요약하다
이 전략은 다중 기술 지표의 협동 협동으로 완전한 거래 시스템을 구축한다. 전략은 추세를 파악하는 데 중점을 두고 있으며, 위험 통제에 중점을 두고 있으며, 동적 스톱 손실과 분량 스톱을 통해 위험과 수익을 균형을 맞추고 있다. 약간의 최적화 공간이 있지만, 전체적으로 논리적으로 엄격하고 실용적인 거래 전략이다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-18 00:00:00
end: 2025-02-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("专业级交易系统", overlay=true, max_labels_count=500)
// ===== 参数设置 =====
x1 = input.float(1.5,"atr倍数",step=0.1)
x2 = input.int(50,"k线数量",step=1)
// EMA参数
ema55_len = input.int(55, "EMA55长度")
ema144_len = input.int(144, "EMA144长度")
// ADX参数
adx_len = input.int(14, "ADX长度")
adx_threshold = input.float(30.0, "ADX趋势过滤")
// RSI参数
rsi_len = input.int(14, "RSI长度")
rsi_oversold = input.float(45.0, "RSI超卖阈值")
rsi_overbuy = input.float(55.0, "RSI超买阈值")
// MACD参数
macd_fast = input.int(12, "MACD快线")
macd_slow = input.int(26, "MACD慢线")
macd_signal = input.int(9, "MACD信号线")
// ===== 指标计算 =====
// EMA计算
ema55 = ta.ema(close, ema55_len)
ema144 = ta.ema(close, ema144_len)
// ADX计算（使用标准函数）
[di_plus, di_minus, adx] = ta.dmi(adx_len, adx_len)
// RSI计算
rsi = ta.rsi(close, rsi_len)
// MACD计算（修正参数顺序）
[macdLine, signalLine, histLine] = ta.macd(close, macd_fast, macd_slow, macd_signal)
// ===== 信号逻辑 =====
// 趋势条件：EMA55 > EMA144 且 ADX > 30
trendCondition = ema55 > ema144 and adx > adx_threshold
trendConditions = ema55 < ema144 and adx > adx_threshold
// 回调条件：RSI < 45 且 MACD柱状线 > -0.002
pullbackCondition = rsi < rsi_oversold
pullbackConditions = rsi > rsi_overbuy
// 综合信号
entrySignal = trendCondition and pullbackCondition
entrySignals = trendConditions and pullbackConditions
// ===== 可视化 =====
// 绘制EMA
plot(ema55, "EMA55", color=color.new(#FFA500, 0))
plot(ema144, "EMA144", color=color.new(#008000, 0))
//plotshape(series=entrySignal,title="买入信号",location=location.belowbar,color=color.new(color.green, 0),style=shape.labelup,text="BUY",textcolor=color.new(color.white, 0))
s = strategy.position_avg_price ,s1 = strategy.position_size
le = false
le := low < ema144 and low[1] > ema144 and ema55 > ema144 ? true : s1 > 0 ? false : le[1]
se = false
se := high > ema144 and high[1] < ema144 and ema55 < ema144 ? true : s1 < 0 ? false : se[1]
if entrySignal and low < ema144 and close > ema144
strategy.entry("l",strategy.long)
strategy.exit("止盈一半","l",limit= ta.highest(x2),qty_percent = 50)
if s1 > 0 and low < (close - x1*ta.atr(12))[1]
strategy.close_all("动态止损")
if entrySignals and high > ema144 and close < ema144
strategy.entry("s",strategy.short)
strategy.exit("止盈一半","s",limit = ta.lowest(x2),qty_percent = 50)
if s1 < 0 and high > (close + x1*ta.atr(12))[1]
strategy.close_all("动态止损")
//plotshape(series=entrySignal,title="买入信号",location=location.belowbar,color=color.new(color.green, 0),style=shape.labelup,text="BUY",textcolor=color.new(color.white, 0))
//plot(close+x1*ta.atr(12))
//plot(close-x1*ta.atr(12))
//bgcolor(le ? color.red:na)