ianzeng123
개요
이것은 다중 기술 지표에 기반한 일일 거래 전략이며, 주로 EMA 채널, RSI 오버 바이 오버 셀, MACD 트렌드 확인 등 다중 신호를 사용하여 거래한다. 이 전략은 3분 주기적으로 작동하며, RSI와 MACD의 교차 확인을 결합한 EMA 고저 궤도를 통해 시장 트렌드를 포착하고, ATR 기반의 동적 스톱 로드 을 설정하고, 고정된 종결 평정 시간을 설정한다.
전략 원칙
전략은 20주기 EMA를 사용하여 최고 가격과 최저 가격에 대해 각각 계산하여 채널을 형성하고, 가격이 채널을 뚫고 다음 조건을 충족하면 진입한다:
- 다중 입점: 종결 가격에 EMA 고조선, RSI 50-70 사이, MACD 선에 신호선을 통과
- 공허 입시: 종결 가격 아래로 EMA 하위 궤도를 통과, RSI는 30-50 사이, MACD 선 아래로 신호선을 통과
- ATR를 동적으로 사용하여 스톱로스를 계산하고, 2.5배의 리스크/이익 비율에 따라 스톱을 설정
- 매 거래의 위험은 계좌의 1%이며, 포지션 크기는 스톱로스 거리 역동적으로 계산됩니다.
- 인도 표준시 (IST) 15:00까지 모든 위치에서 의무적으로 평지
전략적 이점
- 다중 기술 지표 교차 검증, 거래 신호 신뢰성 향상
- 역동적인 스톱로즈는 ATR 지표에 기반하여 시장의 변동에 더 잘 적응합니다.
- 고정된 위험 비율과 위험 수익 비율, 효과적인 위험 제어
- 거래비용을 고려하여 수수료 계산을 포함합니다.
- 동방위치 상장 금지, 과도한 포지션 위험 방지
- 매장시간을 고정하여 밤새의 위험을 피하십시오.
전략적 위험
- 복수의 지표로 인해 신호가 지연되어 출입 시기가 영향을 받을 수 있습니다.
- EMA 통로는 수평 시장에서 빈번한 가짜 돌파구를 일으킬 수 있습니다.
- 고정된 리스크/이익 비율은 다양한 시장 환경에서 충분히 유연하지 않을 수 있습니다.
- RSI 간격 제한은 큰 추세를 놓칠 수 있습니다.
- 강제 청산은 핵심 지점에서 강제 철수할 수 있다.
전략 최적화 방향
- 보조적인 확인으로 거래량 지표를 추가하는 것을 고려하십시오.
- 다양한 시간대에서의 변동성 특성에 따라 리스크/이익비율을 조정할 수 있다.
- 시장 변동성 지표의 동적 조정 RSI 하락을 도입합니다.
- 트렌드 강도 필터를 증가시키고 가짜 돌파구를 줄이는 것을 고려하십시오.
- 하루의 다른 시간적 특성에 따라 변수를 조정할 수 있습니다.
- 포지션 관리를 최적화하기 위해 역사적인 변동률 분석을 추가합니다
요약하다
이 전략은 다중 기술 지표의 조합을 통해 비교적 완전한 거래 시스템을 구축한다. 전략의 장점은 위험 통제가 완벽하다는 데 있다. 동적 중단, 고정 위험 및 청산 청산과 같은 메커니즘이 포함된다. 약간의 지연 위험이 존재하지만, 매개 변수를 최적화하고 보조 지표를 추가하면 전략의 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 전략은 특히 변동성이 높은 일간 거래 시장에 적합하며, 엄격한 위험 통제와 다중 신호 확인을 통해 안정적인 수익을 얻을 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2024-09-09 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Intraday 3min EMA HL Strategy v6",
overlay=true,
margin_long=100,
margin_short=100,
initial_capital=100000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.05,
calc_on_every_tick=false,
process_orders_on_close=true,
pyramiding=0)
// Input Parameters
i_emaLength = input.int(20, "EMA Length", minval=5, group="Strategy Parameters")
i_rsiLength = input.int(14, "RSI Length", minval=5, group="Strategy Parameters")
i_atrLength = input.int(14, "ATR Length", minval=5, group="Risk Management")
i_rrRatio = input.float(2.5, "Risk:Reward Ratio", minval=1, maxval=10, step=0.5, group="Risk Management")
i_riskPercent = input.float(1, "Risk % per Trade", minval=0.1, maxval=5, step=0.1, group="Risk Management")
// Time Exit Parameters (IST)
i_exitHour = input.int(15, "Exit Hour (IST)", minval=0, maxval=23, group="Session Rules")
i_exitMinute = input.int(0, "Exit Minute (IST)", minval=0, maxval=59, group="Session Rules")
// Indicator Calculations
emaHigh = ta.ema(high, i_emaLength)
emaLow = ta.ema(low, i_emaLength)
rsi = ta.rsi(close, i_rsiLength)
atr = ta.atr(i_atrLength)
fastMA = ta.ema(close, 12)
slowMA = ta.ema(close, 26)
macdLine = fastMA - slowMA
signalLine = ta.ema(macdLine, 9)
// Time Calculations (UTC to IST Conversion)
istHour = (hour(time) + 5) % 24 // UTC+5
istMinute = minute(time) + 30 // 30 minute offset
istHour += istMinute >= 60 ? 1 : 0
istMinute := istMinute % 60
// Exit Condition
timeExit = istHour > i_exitHour or (istHour == i_exitHour and istMinute >= i_exitMinute)
// Entry Conditions (Multi-line formatting fix)
longCondition = close > emaHigh and
rsi > 50 and
rsi < 70 and
ta.crossover(macdLine, signalLine)
shortCondition = close < emaLow and
rsi < 50 and
rsi > 30 and
ta.crossunder(macdLine, signalLine)
// Risk Calculations
var float entryPrice = na
var float stopLoss = na
var float takeProfit = na
var float posSize = na
// Strategy Logic
if longCondition and not timeExit and strategy.position_size == 0
entryPrice := close
stopLoss := math.min(low, entryPrice - atr)
takeProfit := entryPrice + (entryPrice - stopLoss) * i_rrRatio
posSize := strategy.equity * i_riskPercent / 100 / (entryPrice - stopLoss)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=posSize)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
if shortCondition and not timeExit and strategy.position_size == 0
entryPrice := close
stopLoss := math.max(high, entryPrice + atr)
takeProfit := entryPrice - (stopLoss - entryPrice) * i_rrRatio
posSize := strategy.equity * i_riskPercent / 100 / (stopLoss - entryPrice)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=posSize)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
// Force Close at Session End
if timeExit
strategy.close_all()
// Visual Components
plot(emaHigh, "EMA High", color=color.rgb(0, 128, 0), linewidth=2)
plot(emaLow, "EMA Low", color=color.rgb(255, 0, 0), linewidth=2)
plotshape(longCondition, "Long Signal", shape.triangleup,
location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(shortCondition, "Short Signal", shape.triangledown,
location.abovebar, color=color.red, size=size.small)
// Debugging Table
var table infoTable = table.new(position.top_right, 3, 3)
if barstate.islast
table.cell(infoTable, 0, 0, "EMA High: " + str.tostring(emaHigh, "#.00"))
table.cell(infoTable, 0, 1, "EMA Low: " + str.tostring(emaLow, "#.00"))
table.cell(infoTable, 0, 2, "Current RSI: " + str.tostring(rsi, "#.00"))