ianzeng123
개요
이 전략은 ZigZag 퍼센티지 반전과 무작위 지표를 결합한 자기 적응 거래 시스템이다. 그것은 시장의 변동성을 동적으로 계산하여 중요한 반전점을 식별하고 무작위 지표 오버 바이 오버 셀 신호와 결합하여 거래 시간을 결정한다. 전략은 자동 스톱 손실 메커니즘을 통합하여 위험을 효과적으로 관리 할 수 있다.
전략 원칙
전략의 핵심은 비율 역전 방법을 통해 시장 추세를 동적으로 추적하는 것입니다. 그것은 사용자가 수동으로 역전 비율을 설정하거나 다른 주기 (~ 5 ~ 250 일) 에 기반한 ATR의 동적 계산을 선택할 수 있습니다. 가격이 역전선을 뚫고 무작위 지표 K 값이 30 이하일 때 멀티 신호를 생성합니다. 가격이 역전선을 뚫고 K 값이 70 이상일 때 휴식 신호를 생성합니다. 시스템은 수익을 보호하고 위험을 제어하기 위해 자동으로 스톱 손실을 설정합니다.
전략적 이점
- 역동적으로 적응하는 회전 계산 방법을 사용하여 다양한 시장 환경에 더 잘 적응할 수 있습니다.
- 트렌드 반전 및 동력 지표와 결합하여 더 신뢰할 수 있는 거래 신호를 제공합니다.
- 내장된 Stop Loss 메커니즘, 트레이더가 자동으로 위험을 관리할 수 있도록 도와줍니다.
- 유연한 변수 설정으로 트레이더가 개인 거래 스타일에 따라 최적화 할 수 있습니다.
- 분석과 의사결정을 위한 시각화된 거래 신호 표시
전략적 위험
- 위기 시장에서 빈번한 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
- ATR 주기의 선택은 전략의 성과에 영향을 미칩니다.
- 고정 스톱 스톱 손실은 모든 시장 환경에 적합하지 않을 수 있습니다.
- 무작위 지표는 특정 시장 조건에서 지연될 수 있습니다.
- 과도한 거래를 피하기 위해 합리적인 매개 변수 설정이 필요합니다.
전략 최적화 방향
- 다중 시간 프레임 분석을 도입하여 신호 신뢰성을 향상시킵니다.
- 동적으로 스톱 스톱 손실 수준을 조정하여 시장의 변동에 더 잘 적응합니다.
- 확인 신호로 거래량 지표를 추가합니다.
- 자율적 임의 지표 변수를 개발
- 트렌드 강도를 높여서 필터로 가짜 신호를 줄여
요약하다
이것은 기술 분석의 고전적인 도구를 결합한 현대적인 거래 전략이다. ZigZag 역전, 무작위 지표 및 위험 관리를 통합하여 거래자에게 포괄적인 거래 시스템을 제공합니다. 전략의 사용자 정의가 강하여 다양한 위험 선호를 가진 거래자의 사용에 적합합니다. 지속적인 최적화 및 매개 변수는 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-06-04 00:00:00
end: 2025-02-19 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("[RS]ZigZag Percent Reversal with Stochastic Strategy", overlay=true)
// ZigZag Settings
string percent_method = input.string(
defval="MANUAL",
title="Method to use for the zigzag reversal range:",
options=[
"MANUAL",
"ATR005 * X", "ATR010 * X", "ATR020 * X", "ATR050 * X", "ATR100 * X", "ATR250 * X"
]
)
var float percent = input.float(
defval=0.25,
title="Percent of last pivot price for zigzag reversal:",
minval=0.0, maxval=99.0
) / 100
float percent_multiplier = input.float(
defval=1.0,
title="Multiplier to apply to ATR if applicable:"
)
if percent_method == "ATR005 * X"
percent := ta.atr(5) / open * percent_multiplier
if percent_method == "ATR010 * X"
percent := ta.atr(10) / open * percent_multiplier
if percent_method == "ATR020 * X"
percent := ta.atr(20) / open * percent_multiplier
if percent_method == "ATR050 * X"
percent := ta.atr(50) / open * percent_multiplier
if percent_method == "ATR100 * X"
percent := ta.atr(100) / open * percent_multiplier
if percent_method == "ATR250 * X"
percent := ta.atr(250) / open * percent_multiplier
// Zigzag function
f_zz(_percent)=>
// Direction
var bool _is_direction_up = na
var float _htrack = na
var float _ltrack = na
var float _pivot = na
float _reverse_range = 0.0
var int _real_pivot_time = na
var int _htime = na
var int _ltime = na
var float _reverse_line = na
if bar_index >= 1
if na(_is_direction_up)
_is_direction_up := true
_reverse_range := nz(_pivot[1]) * _percent
if _is_direction_up
_ltrack := na
_ltime := time
if na(_htrack)
if high > high[1]
_htrack := high
_htime := time
else
_htrack := high[1]
_htime := time[1]
else
if high > _htrack
_htrack := high
_htime := time
_reverse_line := _htrack - _reverse_range
if close <= _reverse_line
_pivot := _htrack
_real_pivot_time := _htime
_is_direction_up := false
if not _is_direction_up
_htrack := na
_htime := na
if na(_ltrack)
if low < low[1]
_ltrack := low
_ltime := time
else
_ltrack := low[1]
_ltime := time[1]
else
if low < _ltrack
_ltrack := low
_ltime := time
_reverse_line := _ltrack + _reverse_range
if close >= _reverse_line
_pivot := _ltrack
_real_pivot_time := _ltime
_is_direction_up := true
[_pivot, _is_direction_up, _reverse_line, _real_pivot_time]
[pivot, direction_up, reverse_line, pivot_time] = f_zz(percent)
// Reversal line
var float static_reverse_line = na
if (not na(reverse_line))
static_reverse_line := reverse_line
plot(series=static_reverse_line, color=color.gray, style=plot.style_line, title="Reversal Line", trackprice=false)
// Stochastic Settings
K_length = input.int(9, title="Stochastic K Length", minval=1) // User input
K_smoothing = input.int(3, title="Stochastic K Smoothing", minval=1) // User input
stochK = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, K_length), K_smoothing)
// User Input: Take Profit and Stop Loss Levels
stop_loss_pips = input.int(100, title="Stop Loss (pips)", minval=1) // Stop Loss
take_profit_pips = input.int(300, title="Take Profit (pips)", minval=1) // Take Profit
// Calculating levels
long_stop_loss = close - stop_loss_pips * syminfo.mintick
long_take_profit = close + take_profit_pips * syminfo.mintick
short_stop_loss = close + stop_loss_pips * syminfo.mintick
short_take_profit = close - take_profit_pips * syminfo.mintick
// Buy and Sell Conditions
buy_signal = close > static_reverse_line and stochK < 30 // K < 30 condition
sell_signal = close < static_reverse_line and stochK > 70 // K > 70 condition
if buy_signal
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL", "Buy", stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)
if sell_signal
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL", "Sell", stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)
// Signal Visualization
plotshape(series=buy_signal, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", text="BUY", textcolor=color.white)
plotshape(series=sell_signal, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", text="SELL", textcolor=color.white)