ianzeng123
개요
이 전략은 제로 지연 이동 평균과 트렌드 강도 스코어에 기반한 정량 거래 시스템이다. 그것은 전통적인 이동 평균의 지연성을 제거하고, 변동률 채널과 트렌드 강도 스코어와 결합하여 시장의 추세를 식별하여 가격의 중·단기 변동 기회를 포착한다. 이 전략은 양방향 거래 모드를 채택하고, 상승 추세에서 더하고, 하향 추세에서 공백하고, 위험을 제어하기 위해 스톱포드를 설정한다.
전략 원칙
전략의 핵심은 0 지연 이동 평균을 사용하여 전통적인 이동 평균의 지연 효과를 제거하는 것입니다. 구체적인 구현 방법은: 먼저 현재 가격과 지연 가격의 차이를 계산하고, 그 차이를 현재 가격과 더하고, 마지막으로 결과를 이동 평균으로 계산합니다. 동시에, 전략은 트렌드 강도 점수 시스템을 도입하여 다른 시간 주기에서의 가격 상승과 하락을 비교하여 트렌드 강도를 정량화합니다. 또한, 전략은 ATR 기반의 동적 변동율 채널을 설정하여 거래 신호를 뚫고 거래합니다.
전략적 이점
- 제로 지연 특성은 전략이 시장 추세의 변화를 더 빠르게 포착할 수 있도록 하며, 전통적인 이동 평균 전략의 지연으로 인한 손실을 줄여줍니다.
- 트렌드 강도 점수 시스템은 시장의 흐름을 정량적으로 측정하여 잘못된 신호를 필터링하는 데 도움이 됩니다.
- 동적 변동율 통로는 시장의 변동성에 따라 적응할 수 있으며, 전략의 안정성을 높인다.
- 이 전략은 양방향 거래 모드를 채택하고 있으며, 두 방향으로 수익 기회를 잡을 수 있습니다.
- 제지 및 손해 방지 장치가 잘 갖추어져 있으며, 위험을 효과적으로 제어할 수 있습니다.
전략적 위험
- 불안한 시장에서 빈번한 가짜 브레이크 신호가 발생하여 과도한 거래가 발생할 수 있습니다.
- 트렌드 강도 평가 시스템의 파라미터 설정은 더 복잡하며, 다른 시장 조건에 따라 자주 조정될 수 있다.
- 제로 지연 계산은 극한 시장 조건에서 불안정한 결과를 초래할 수 있다.
- 이 전략은 트렌드 강도를 계산하기 위해 역사적인 데이터에 의존하며, 시장이 급격하게 변동할 때 실패할 수 있다.
전략 최적화 방향
- 시장의 변동률 지표 (ATR와 같은) 의 자율 조정 장치를 도입하여 동적으로 트렌드 강도 평가 값을 조정합니다.
- 트렌드의 유효성을 검증하기 위한 거래량 분석 지표를 추가한다.
- 시장 상태 인식 모듈을 개발하여 다른 시장 상태에서 다른 파라미터 설정을 사용합니다.
- 시간 필터를 추가하여 시장의 큰 변동이 있을 때 거래하는 것을 피하십시오.
- 시장의 변동성에 따라 스톱 스톱 손실 비율을 조정하는 스톱 스톱 손실 메커니즘을 최적화하십시오.
요약하다
이 전략은 혁신적인 제로 지연 계산 방법과 트렌드 강도 점수 시스템을 통해 전통적인 트렌드 추적 전략의 지연 문제를 잘 해결했습니다. 동시에, 동적 변동율 통로와 완벽한 위험 제어 장치를 도입하여 전략의 안정성과 신뢰성을 높였습니다. 전략은 파라미터 최적화 및 시장 적응성 측면에서 개선 할 여지가 있지만, 전체적인 설계 아이디어는 명확하고 실전 가치 적용이 좋습니다. 거래자는 실제 사용 시 특정 시장 특성과 거래 지표의 특성에 따라 적절한 파라미터 조정을 할 것을 권장합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-11-14 00:00:00
end: 2025-02-19 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"DOGE_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © josephdelvecchio
//@version=6
strategy("Zero Lag Trend Strategy", overlay=true)
// -- Input Parameters --
timeframe = input.timeframe("10", "Timeframe")
zeroLagMovAvg = input.string("ema", "Zero Lag Moving Average", options=["ema", "sma"])
length = input.int(50, "Lookback Period")
volatility_mult = input.float(1.5, "Volatility Multiplier")
loop_start = input.int(1, "Loop Start")
loop_end = input.int(50, "Loop End")
threshold_up = input.int(5, "Threshold Up")
threshold_down = input.int(-5, "Threshold Down")
signalpct = input.float(8, "Signal Percentage")
stoppct = input.float(0, "Stop Percentage")
// -- Helper Variables --
nATR = ta.atr(length)
lag = math.floor((length - 1) / 2)
zl_basis = zeroLagMovAvg == "ema" ? ta.ema(2 * close - close[lag], length) : ta.sma(2 * close - close[lag], length)
volatility = ta.highest(nATR, length * 3) * volatility_mult
// -- Trend Strength Scoring Function --
forloop_analysis(basis_price, loop_start, loop_end) =>
int sum = 0 // Use 'sum' as you did originally, for the +/- logic
for i = loop_start to loop_end
if basis_price > basis_price[i]
sum += 1
else if basis_price < basis_price[i] // Explicitly check for less than
sum -= 1
// If they are equal, do nothing (sum remains unchanged)
sum
score = forloop_analysis(zl_basis, loop_start, loop_end)
// -- Signal Generation --
long_signal = score > threshold_up and close > zl_basis + volatility
short_signal = score < threshold_down and close < zl_basis - volatility
// -- Trend Detection (Ensure One Trade Until Reversal) --
var int trend = na
trend := long_signal ? 1 : short_signal ? -1 : trend[1]
trend_changed = trend != trend[1]
// -- Stop-Loss & Take-Profit --
stop_loss = close * (1 - stoppct / 100)
take_profit = close * (1 + signalpct / 100)
// -- Strategy Orders (Enter Only When Trend Changes) --
if long_signal
strategy.entry("Long", strategy.long)
else if short_signal
strategy.entry("Short", strategy.short)
// -- Strategy Exits --
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=stop_loss, limit=take_profit)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=take_profit, limit=stop_loss)
// -- Visualization --
p_basis = zl_basis
plot(p_basis, title="Zero Lag Line", color=color.blue, linewidth=2)
// -- Buy/Sell Arrows --
plotshape(series=trend_changed and trend == 1, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.large, title="Buy Signal")
plotshape(series=trend_changed and trend == -1, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.large, title="Sell Signal")