ianzeng123
개요
이것은 여러 기술 지표의 트렌드 추적 전략을 결합하고, 주로 SMA (단순 이동 평균), MACD ( 이동 평균 수렴 분산 지표) 및 ADX (평균 트렌드 지수) 의 세 지표의 협동 조합을 통해 주일 라인 수준에서 거래한다. 이 전략은 동적 중단 메커니즘을 채택하고, 스윙 낮은 지점을 식별하여 위험 관리를 최적화하고, 더 정확한 포지션 통제를 실현한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 논리는 다음과 같은 3차 검증 메커니즘을 기반으로 합니다.
- SMA ((30) 를 통해 전체적인 트렌드 방향을 판단하면, 평균선 위에 있는 가격은 상승세를 나타냅니다.
- MACD ((9,18,9) 를 사용하여 가격 동력을 포착하고 MACD 라인이 신호 라인의 상단에 있고 양수라고 요구합니다.
- ADX ((14) 를 사용하여 트렌드 강도를 확인합니다. ADX는 25보다 크면 트렌드가 충분히 있음을 나타냅니다.
- 3가지 조건이 충족되면 더 많은 돈을 벌 수 있습니다.
- 동적 스톱을 설정하여 하위 지점을 식별하여 SMA를 넘어가는 경우 청산
전략적 이점
- 여러 지표의 크로스 검증으로 가짜 신호의 영향을 크게 줄입니다.
- 일일 변동의 방해를 피하기 위해 주경계 수준의 거래
- 동적 스톱 메커니즘, 낮은 지점을 흔들면서 스톱 지점을 조정
- ADX 필터링의 약화, 거래 품질의 향상
- 트렌드 리버스 및 스톱 로즈 두 가지 보호가 포함된 포괄적 인 위험 관리
전략적 위험
- 다중 지표로 인해 신호가 느려지고 빠른 속도로 기회를 놓치게 될 수 있습니다.
- 둘레 레벨 작업은 더 큰 철회에 직면할 수 있습니다.
- 변동하는 낮은 지표는 급격한 변동에서 불안정할 수 있습니다.
- 충분한 가격 데이터를 수집하는 데 시간이 걸립니다.
- 불안한 시장에서 빈번한 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 시장의 변동성에 따라 동적으로 조정하는 적응 지표 매개 변수를 도입할 수 있습니다.
- 거래량 지표 검증을 늘리고 신호 신뢰도를 높여라
- 더 똑똑한 스윙 로우 인식 알고리즘 개발
- 시장 환경 분류에 추가하여 다른 시장 상태에 대한 다른 매개 변수를 사용합니다.
- 이동식 스톱을 도입하는 것을 고려하여 스톱 로직을 최적화합니다.
요약하다
이 전략은 여러 기술 지표의 연동 작용을 통해 견고한 트렌드 추적 시스템을 구축한다. 동적 스톱 로드 메커니즘은 중기 및 장기 트렌드를 추적하는 데 적합한 좋은 위험 제어를 제공합니다. 전략의 주요 장점은 신호 신뢰성이 높고, 위험 관리가 완벽하지만, 신호 지연과 같은 도전에 직면합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-20 00:00:00
end: 2024-03-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Invest SMA|MACD|ADX Long Weekly Strategy (BtTL)", overlay=true)
// SMA Inputs
smaLength = input.int(30, title="SMA Länge")
// MACD Inputs
macdFastLength = input.int(9, title="MACD schnelle Periode")
macdSlowLength = input.int(18, title="MACD langsame Perside")
macdSignalLength = input.int(9, title="MACD Signal Smoothing")
//ADX Inputs
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Länge")
// SMA-Berechnung
smaValue = ta.sma(close, smaLength)
isAboveSMA = close > smaValue
isBelowSMA = close < smaValue
// MACD-Berechnung
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, macdFastLength, macdSlowLength, macdSignalLength)
isMACDBuy = macdLine > signalLine and macdLine > 0
// Swing-Low Berechnung (5-Kerzen)
isSwingLow = low[2] > low[1] and low[3] > low[1] and low[1] < low and low[1] < low[4]
var float lastSwingLow = na
var float secondLastSwingLow = na
// Wenn ein neuer Swing-Low gefunden wird
if (isSwingLow[1])
secondLastSwingLow := lastSwingLow
lastSwingLow := low[1]
//ADX ermitteln
[pDI,mDI,ADX] = ta.dmi(dilen, adxlen)
IsInTrend = ADX > 25
// Einstiegskondition mit MACD und SMA
longCondition = isAboveSMA and isMACDBuy and IsInTrend
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Ausstiegskondition am vorletzten Swing-Low
if (isBelowSMA and na(secondLastSwingLow) == false)
strategy.exit("Exit", from_entry="Long", stop=secondLastSwingLow)
// Reset bei Position schließen
if(strategy.position_size <= 0)
secondLastSwingLow := na
lastSwingLow := na
// Plots
plot(smaValue, title="SMA 30", color=#063eda, linewidth=2)
plot(na(lastSwingLow) ? na : lastSwingLow, title="Last Swing Low", color=#ffb13b, linewidth=1, style=plot.style_circles)
plot(na(secondLastSwingLow) ? na : secondLastSwingLow, title="Second Last Swing Low", color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_circles)