ianzeng123
개요
이 전략은 여러 주기적 트렌드 추적, 거래량 분석 및 동적 위험 관리를 결합한 통합 거래 시스템이다. 이 전략은 평균선 ((EMA), 동향 지표 ((ADX), 상대적으로 강한 지표 ((RSI) 및 거래량 가중 평균 가격 ((VWAP) 과 같은 여러 기술 지표를 통합하여 스스로 적응하는 거래 프레임 워크를 구축한다. 이 전략은 특히 다른 시간 주기의 시장 형태를 식별하는 것을 강조하며 거래량 특성을 합성하여 시장을 최적화한다.
전략 원칙
이 전략은 계층 구조로 설계되었으며, 다음과 같은 핵심 구성 요소를 포함하고 있습니다.
- 트렌드 식별 시스템: EMA와 ADX의 조합을 사용하여 시장의 트렌드 방향과 강도를 결정합니다. ADX가 25보다 크면 트렌드 시장으로 판단됩니다.
- 다주기 분석: 현재의 시간 프레임과 4시간 차트의 기술 지표를 비교하여 보다 정확한 시장 지정을 달성한다.
- 동적 변동률 조정: ATR 지표를 사용하여 스톱 포지션과 목표 가격을 조정합니다.
- 거래량 분석: 현재 거래량과 평균의 관계를 비교하여 낮은 변동률 진입 기회를 가한다.
- 리스크 제어: 계정 권익에 기반한 비율 리스크 모델을 사용하여 거래 당 리스크 을 제한한다.
전략적 이점
- 다차원 검증: 여러 시간 주기 기술 지표의 교차 검증을 통해 신호 신뢰도를 높인다.
- 정확한 위험 제어: ATR 기반의 동적 중지 손실 설정, 시장의 변동에 따라 적응 할 수 있습니다.
- 완벽한 포지션 관리: 계정 권익에 기반한 비율 위험 모델을 사용하여 정확한 포지션 통제를 구현한다.
- 유연한 수익 목표: VWAP와 피보나치 확장 지점과 결합하여 다중 수익 목표를 설정한다.
- 낮은 위험 입점: 거래량 분석을 통해 낮은 변동률 환경을 필터링하여 거래 비용을 절감하십시오.
전략적 위험
- 트렌드 리버스 위험: 강한 트렌드 시장에서 가짜 브레이크로 인한 손실이 발생할 수 있습니다.
- 매개 변수 최적화 위험: 여러 기술 지표의 매개 변수는 주기적으로 최적화가 필요하며, 과도한 최적화는 과조합으로 이어질 수 있다.
- 유동성 위험: 유동성이 낮은 환경에서는 슬라이드 포인트 증가 문제가 발생할 수 있습니다.
- 시스템적 위험: 시장이 급격히 변동할 때, 스톱 로즈 포지션은 위험을 통제하기에 충분하지 않을 수 있다.
전략 최적화 방향
- 기계 학습 알고리즘을 도입: 딥러닝을 통해 최적화 변수 자율성을 도입한다.
- 시장 정서 지표를 증가 시키기: 옵션 시장 변동률 지표를 통합하여 시장의 사전 판단 능력을 향상 시키십시오.
- 거래량 분석을 개선: 더 많은 거래량 형태 인식 알고리즘을 도입한다.
- 손해제도를 최적화: 시장 미시 구조에 기반한 동적 손해제도 개발.
- 위험 통제 강화: 연관성 분석을 도입하고, 포트폴리오 위험 관리를 최적화한다.
요약하다
이 전략은 다단계 기술 지표 조합을 통해 시장의 추세, 변동성 및 거래량에 대한 전체적인 분석을 구현합니다. 핵심 장점은 다중 주기 분석과 엄격한 위험 통제를 결합하여 다양한 시장 환경에서 안정적인 성능을 유지할 수 있다는 것입니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-03-07 18:40:00
end: 2025-02-17 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"DOGE_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("优化后策略框架", overlay=true)
// 输入参数
ema_length = input.int(20, title="EMA周期")
adx_length = input.int(14, title="ADX周期")
rsi_length = input.int(21, title="RSI周期")
atr_length = input.int(14, title="ATR周期")
volume_length = input.int(20, title="成交量均值周期")
fibonacci_level = 1.618 // 斐波那契扩展位161.8%
// 计算技术指标
ema = ta.ema(close, ema_length)
// 使用ta.dmi()来获取+DI, -DI 和 ADX
[dm_plus, dm_minus, adx] = ta.dmi(adx_length, adx_length)
// 计算RSI和ATR
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
atr = ta.atr(atr_length)
vwap = ta.vwap(close)
avg_volume = ta.sma(volume, volume_length)
// 定义趋势
bull_trend = close > ema and adx > 25
bear_trend = close < ema and adx > 25
range_market = adx < 25
// VWAP分层定位
upper_bound = vwap + 1.5 * atr
lower_bound = vwap - 1.5 * atr
// 计算4小时图的信号
four_hour_ema = request.security(syminfo.tickerid, "240", ta.ema(close, ema_length))
four_hour_vwap = request.security(syminfo.tickerid, "240", ta.vwap(close))
four_hour_rsi = request.security(syminfo.tickerid, "240", ta.rsi(close, rsi_length))
four_hour_volume = request.security(syminfo.tickerid, "240", ta.sma(volume, volume_length))
// 多头入场条件
long_condition = bull_trend and (close[1] < four_hour_ema or close[1] < four_hour_vwap) and rsi[1] < 45 and rsi[0] > 40 and volume < avg_volume * 0.7
// 空头入场条件
short_condition = bear_trend and (close[1] > four_hour_ema or close[1] > four_hour_vwap) and rsi[1] > 55 and rsi[0] < 60 and volume < avg_volume * 0.8
// 计算止损和止盈
long_stop = close - 1.5 * atr
short_stop = close + 1.5 * atr
long_target = vwap + atr // 第一目标，VWAP+1×ATR
short_target = vwap - atr // 第一目标，VWAP-1×ATR
fibonacci_target = close + (fibonacci_level * (high - low)) // 斐波那契161.8%目标
// 计算头寸规模（仓位控制）
risk_per_trade = 0.01 // 单笔风险为账户净值的1%
account_balance = strategy.equity
position_size = (account_balance * risk_per_trade) / (1.5 * atr)
// 绘制买卖信号
plotshape(series=long_condition, title="多头入场", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, text="BUY")
plotshape(series=short_condition, title="空头入场", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, text="SELL")
// 执行策略
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=long_stop, limit=long_target)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=long_stop, limit=fibonacci_target)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Short", stop=short_stop, limit=short_target)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Short", stop=short_stop, limit=fibonacci_target)
// 绘制VWAP和超买超卖区
plot(vwap, title="VWAP", color=color.blue)
plot(upper_bound, title="超买区", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(lower_bound, title="超卖区", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_line)