ianzeng123
개요
이 전략은 다중 평균선 조합에 기반한 트렌드 역전 거래 시스템으로, 9주기, 21주기, 50주기, 200주기 이동 평균을 결합하여, 평균선 교차 신호를 식별하여 시장 추세의 전환점을 포착합니다. 이 전략은 단기 및 장기 평균선의 장점을 통합하여 시장 동력의 변화를 적시에 포착하고, 가짜 신호를 효과적으로 필터링합니다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 여러 시간 프레임의 평선 교차 시스템 위에 세워져 있다. 구체적으로:
- 50주기 및 200주기 간단한 이동 평균 ((SMA) 을 주요 경향 판단 지표로 사용
- 9주기 및 21주기 지수 이동 평균 ((EMA) 을 사용하여 단기 신호 확인
- 회귀기 (lookback) 및 임계 (threshold) 파라미터를 설정하여 신호 품질을 최적화합니다.
- 핵심 가격 지지점과 저항점의 판단과 함께 데이터 투명성 알고리즘을 통해 중요한 가격 수준을 식별합니다. 단기평균선이 장기평균선을 상향으로 가로지르면, 시스템은 다중 신호를 발산한다; 반대로 공백 신호를 발산한다.
전략적 이점
- 신호 시스템의 신뢰성: 여러 평행선의 교차 확인을 통해 가짜 신호의 위험을 현저히 감소시킨다.
- 트렌드 파악의 시기적절성: 단기평균선의 도입으로 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있다.
- 위험 제어의 포괄성: 지지점과 저항점의 인식은 상쇄 중지 위치를 합리적으로 설정하는 데 도움이됩니다.
- 매개 변수 최적화 유연성: 회수 기간 및 하락 매개 변수는 시장 환경에 따라 조정할 수 있습니다.
- 시각화 효과의 직관성: 시스템은 거래 결정을 돕기 위해 명확한 그래픽 인터페이스를 제공합니다.
전략적 위험
- 위기 시장 위험: 수평 정리 단계에서 빈번하게 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
- 뒤떨어진 위험: 이동 평균은 본질적으로 뒤떨어진 지표이며, 최고의 진입 시기를 놓칠 수 있습니다.
- 매개변수 민감도: 매개변수 조합이 다양하면 전략 성능에 큰 차이가 생길 수 있습니다.
- 시장 환경 의존성: 전략이 트렌드가 뚜렷한 시장에서 더 잘 작동하고, 격렬한 변동이 있을 때 더 잘 작동하지 않을 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 입수량 지표: 교역량을 신호 확인의 보조 지표로 고려
- 최적화된 신호 필터링: 신호가 일정 시간 동안 지속되는 것을 요구하는 더 엄격한 신호 확인 메커니즘을 설계한다
- 동적 변수 조정: 시장 상태에 따라 변수를 자동으로 조정하는 적응 변수 시스템을 개발
- 리스크 관리를 개선: 동적 손실을 방지하고, 이미 수익을 보호한다.
- 시장 환경 판단에 참여: 변동률 지표와 결합하여 다른 시장 환경에서 다른 파라미터 설정을 사용합니다.
요약하다
이 전략은 다중 동선 시스템의 연동 작용을 통해 시장 추세 전환점을 효과적으로 식별합니다. 전략 설계는 실용성과 가동성에 중점을 두고 있으며, 매개 변수의 유연한 조정으로 다양한 시장 환경에 적응 할 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-11-11 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 6h
basePeriod: 6h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
//indicator("9/21 EMA Support & Resistance By DSW", overlay=true)
//indicator("Thick and Colorful Line", overlay=true)
// Define the price data
price = close
//@version=6
strategy("9/21/50/200 By DSW Trend Reversal for Options", overlay=true)
// Define the moving averages
short_term_sma = ta.sma(close, 50) // 50-period SMA
long_term_sma = ta.sma(close, 200) // 200-period SMA
// Plot the moving averages
plot(short_term_sma, color=color.blue, linewidth=2, title="50-period SMA")
plot(long_term_sma, color=color.red, linewidth=2, title="200-period SMA")
// Detect crossovers
bullish_reversal = ta.crossover(short_term_sma, long_term_sma) // Short-term SMA crosses above long-term SMA
bearish_reversal = ta.crossunder(short_term_sma, long_term_sma) // Short-term SMA crosses below long-term SMA
// Plot signals on the chart
plotshape(bullish_reversal, title="Bullish Reversal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(bearish_reversal, title="Bearish Reversal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
// Strategy to buy or sell based on the crossovers
if bullish_reversal
strategy.entry("Buy Option", strategy.long) // Buy Call for a bullish reversal
if bearish_reversal
strategy.entry("Sell Option", strategy.short) // Buy Put for a bearish reversal
// Define the color and line thickness
line_color = color.new(color.blue, 0) // You can change this to any color you like
line_width = 3 // This controls the thickness of the line
// Plot the line
plot(price, color=line_color, linewidth=line_width)
// Input parameters
lookback = input.int(10, "Lookback Period")
threshold = input.float(0.5, "Threshold", minval=0, maxval=100, step=0.1)
// Calculate EMAs
ema9 = ta.ema(close, 9)
ema21 = ta.ema(close, 21)
// Plot EMAs
plot(ema9, color=color.blue, title="9 EMA")
plot(ema21, color=color.red, title="21 EMA")
// Function to find pivot highs and lows
pivotHigh = ta.pivothigh(high, lookback, lookback)
pivotLow = ta.pivotlow(low, lookback, lookback)
// EMA Crossover
crossover = ta.crossover(ema9, ema21)
crossunder = ta.crossunder(ema9, ema21)
// Plot crossover signals
plotshape(crossover, title="Bullish Crossover", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
// Plot bearish crossover signals
plotshape(crossunder, title="Bearish Crossover", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
// Alert conditions
if crossover
alert("Bullish EMA Crossover", alert.freq_once_per_bar)
if crossunder
alert("Bearish EMA Crossover", alert.freq_once_per_bar)