ianzeng123
개요
다중 지표 연동 SAR 역전 전략과 필터링 입시 모델은 다중 기술 지표가 결합된 양적 거래 전략으로, 주로 패러폴리 라인 SAR를 이용한 (파괴와 역전) 핵심 신호 생성 메커니즘으로, 동시에 거래 신호의 품질과 신뢰성을 높이기 위해 필터링 조건으로 RSI (대비적으로 강한 지수), 무작위 RSI, MACD (이동 평균 수렴 분산) 및 LSMA (최소 2배 이동 평균) 을 도입한다. 이 전략은 동시에 다중 주기 시장 역전을 식별하고, 여러 조건으로 돌파하여 가짜 돌파의 위험을 줄인다. 이 전략은 모든 지표가 합동으로 확인된 상태에서 트렌드 역전 지점에서 더 많은 작업을 수행하거나 수행하도록 설계되었으며, 이러한 다층 검증 메커니즘은 전략의 승률과 안정성을 효과적으로 향상시킵니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 원칙은 여러 기술 지표를 결합하여 시장 역점을 식별하고 지표 간의 상호 검증을 통해 낮은 품질의 신호를 필터링하는 것입니다. 구체적인 구현 논리는 다음과 같습니다:
SAR 반전 신호: 패러폴리 라인 SAR를 기본 신호 생성 메커니즘으로 사용한다. 가격 상위 SAR을 통과하면 다중 신호가 발생한다 (sarReversalUp), 가격 하위 SAR을 통과하면 하위 신호가 발생한다 (sarReversalDown) [2].
다중 지표 필터링 조건:
- RSI 조건: 더 많이 할 때 RSI 값이 초과 판매 수준보다 크기를 요구합니다 (기본 30), 공백 할 때 RSI 값이 초과 구매 수준보다 작을 것을 요구합니다 (기본 70)
- MACD 조건: 더 많은 경우 MACD 라인을 신호 라인의 위에, 빈 경우 MACD 라인을 신호 라인의 아래에 요구합니다
- 임의 RSI 조건: 더 많은 시간 동안 과매매 수준보다 더 큰 무작위 RSI를 요구합니다 (부적격 20), 더 많은 시간 동안 과매매 수준보다 작은 무작위 RSI를 요구합니다 (부적격 80)
- LSMA 조건: 더할 때는 마감값이偏移LSMA보다 높을 것을 요구하고, 공백할 때는 마감값이偏移LSMA보다 낮을 것을 요구한다
트랜잭션 실행 논리:
- 모든 다중 조건이 충족되면 ((validLong = true), 임의의 빈 상점 포지션을 닫고 새로운 다중 상점 포지션을 열고
- 모든 공백 조건이 충족되면 ((validShort = true)), 모든 다중 상점 포지션을 닫고 새로운 상점 포지션을 열고
변수 최적화전략은 SAR의 시작, 증가 및 최대 값, RSI 주기, 무작위 RSI 길이 및 LSMA의 길이 및 이동과 같은 여러 조정 가능한 매개 변수를 제공하여 다양한 시장 환경 및 품종 특성에 따라 전략을 유연하게 조정할 수 있습니다.
전략적 이점
다중 인증 메커니즘여러 기술 지표를 결합하여 전략은 시장의 전환점을 다른 차원에서 검증할 수 있으며, 가짜 신호의 가능성을 크게 줄입니다. SAR는 동력의 변화를 포착하고, RSI는 과매매를 측정하고, MACD는 트렌드 방향을 확인하고, 무작위 RSI는 추가 동력의 확인을 제공하며, LSMA는 가격과 이동 평균의 관계를 판단합니다.
유연한 변수 조정전략: 전략은 풍부한 변수 설정 옵션을 제공하며, 거래자는 다른 시장 환경과 거래 품종 특성에 따라 최적화하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
자동 손실 장치: SAR 지표 자체는 동적 상쇄의 특성을 가지고 있으며, 트렌드가 진행됨에 따라 계속 위치를 조정하여 전략에 내장된 위험 관리 기능을 제공합니다.
양방향 거래 능력이 전략은 시장의 변동성을 최대한 활용할 수 있도록 다양한 시장 환경에 적응할 수 있는 장점들을 포착할 수 있다.
시각화 지원: 전략에는 여러 지표의 시각화 도표가 포함되어 있으며, 거래자가 거래 신호가 발생하는 이유를 직관적으로 이해할 수 있도록 도와 전략 개선과 파라미터를 최적화 할 수 있습니다.
전략적 위험
매개변수 민감도이 전략은 여러 가지 조정 가능한 파라미터를 사용하며, 다양한 파라미터 조합이 전략의 성능에 영향을 미치는 것이 눈에 띄습니다. SAR 파라미터 설정을 잘못하면 신호가 너무 많거나 너무 적을 수 있으며, RSI와 무작위 RSI의 절댓값 설치는 신호 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.
급격한 변동 시장의 위험: 높은 변동성 시장에서 SAR는 자주 반전될 수 있으며, 거래 신호가 너무 많고 자주 중단될 수 있다. 이 위험을 줄이기 위해 신호 필터링 조건을 추가하거나 관찰 주기를 연장할 수 있다.
동향 시장의 가짜 역전: 강한 트렌드 시장에서 단기간의 반발 후 원래의 트렌드를 계속하는 경우가 발생할 수 있으며, 이는 잘못된 신호로 이어집니다. 해결 방법은 트렌드 강도 필터링 조건을 추가하거나 더 긴 주기 지표와 함께 확인하는 것입니다.
다중 지표 동시지각 지연: 여러 지표가 동시에 충족되면 입학 시기가 늦어지고 최적의 입학 지점을 놓치게 될 수 있다. 이것은 각 지표의 매개 변수를 최적화하거나 일부 지표의 사전 확인 메커니즘을 고려함으로써 개선될 수 있다.
지역 간 흔들림 시장에 적합하지 않습니다.: 이 전략은 주로 트렌드 반향을 위해 설계되었으며, 장기간 시장을 흔들면 좋지 않을 수 있습니다. 시장 환경 식별 기능을 추가하고, 시장을 간헐적으로 다른 더 적합한 전략으로 전환하는 것을 고려할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
동적 변수 조정 메커니즘: 현재 전략은 고정된 파라미터를 사용하며, 적응 파라미터 조정 메커니즘을 도입할 수 있으며, 시장의 변동률에 따라 자동으로 SAR 파라미터, RSI 하위값 등을 조정할 수 있다. 예를 들어, 높은 변동률의 시장에서 SAR 증가를 늘리고, 가짜 돌파구를 줄인다. 낮은 변동률의 시장에서 SAR 시작값을 낮추고, 민감도를 높인다.
시장 환경 인지도 향상: ATR (평균 실제 파도) 과 변동률 지표 또는 트렌드 강도 지수를 추가하여 현재 시장 환경을 (트렌드, 흔들림 또는 높은 변동) 식별하고, 다른 환경에 따라 전략 매개 변수를 조정하거나 거래 논리를 전환합니다.
시간 필터 도입: 다른 시장에 존재할 수 있는 시간 특성에 맞게 거래 시간 필터를 도입하고, 낮은 유동성 또는 높은 변동성 시간을 피하거나, 특정 시간대에 맞게 최적화 매개 변수를 설정한다.
정지 전략 최적화: 현재 전략은 주로 역신호 평소에 의존하고 있으며, ATR 기반의 이동식 정지 또는 변동율 기반의 비율 정지와 같은 동적 정지 장치를 도입할 수 있으며, 수익이 일정 수준에 도달하면 일부 수익을 잠금합니다.
롯데 창고 및 평고 창고: 전체 포지션이 아닌 분량으로 포지션 구축과 평형 포지션 메커니즘을 도입하는 것을 고려하여 단일 작업의 위험을 줄이고 자금 관리를 최적화하십시오. 예를 들어, 초기 신호에 50%의 포지션을 구축하고 신호가 강화되면 100%까지 포지션을 증가시킬 수 있습니다.
지표중력 시스템: 다양한 지표에 대한 무게 시스템을 설정하고, 각 지표가 다른 시장 환경에서의 성과에 따라 영향력을 조정하여 더 지능적인 신호 생성 메커니즘을 구축하십시오.
기계 학습 최적화: 기계 학습 알고리즘을 도입하여, 역사적인 데이터 훈련 모델을 통해, 각 지표 조합의 성공 확률을 다양한 시장 조건에서 예측하고, 거래 결정을 동적으로 조정합니다.
요약하다
다중 지표 연동 SAR 역전 전략과 필터링 입시 모델은 전통적인 기술 분석 지표를 현대적인 양적 거래 시스템으로 통합하는 훌륭한 예입니다. SAR, RSI, MACD, 무작위 RSI 및 LSMA와 같은 여러 지표를 결합하여 이 전략은 시장 역전 시점에 높은 품질의 거래 신호를 제공하며, 다중 조건 필터링 메커니즘을 통해 가짜 신호 위험을 효과적으로 감소시킵니다.
이 전략의 핵심 장점은 다단계 검증 메커니즘과 유연한 파라미터 조정 능력으로 인해 다양한 시장 환경에 적응할 수 있습니다. 그러나 전략에는 파라미터 민감성이 높고, 지연될 수 있는 등의 한계가 있습니다. 동적 파라미터 조정, 시장 환경 인식, 정지 메커니즘 최적화 등의 개선을 도입함으로써 전략 성능이 더욱 향상 될 수 있습니다.
양적 거래자에 대한 전략은 개인 거래 스타일과 목표 시장 특성에 따라 사용자 정의 및 확장 할 수있는 견고한 프레임 워크를 제공합니다. 시장에 대한 깊은 이해와 함께 지속적인 피드백과 최적화를 통해 이 전략을 효율적이고 신뢰할 수있는 거래 시스템으로 발전시킬 수 있습니다.
/*backtest
start: 2024-03-28 00:00:00
end: 2025-01-18 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("SAR Reversal Strategy with Filtered Entries & Opposite Exits", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === Input Parameters ===
start = input(0.02, "SAR Start")
increment = input(0.02, "SAR Increment")
maximum = input(0.2, "SAR Maximum")
rsiPeriod = input(14, "RSI Period")
rsiOverbought = input(70, "RSI Overbought Level")
rsiOversold = input(30, "RSI Oversold Level")
stochLength = input(14, "Stoch RSI Length")
stochOverbought = input(80, "Stoch Overbought Level")
stochOversold = input(20, "Stoch Oversold Level")
lsmaLength = input(4, title="LSMA Length") // LSMA period input
lsmaOffset = input(9, title="LSMA Offset") // LSMA offset input
rsi = ta.rsi(close, rsiPeriod)
// === Stochastic RSI for Additional Confirmation ===
stochRsi = ta.stoch(rsi, rsi, rsi, stochLength)
// === Calculate Indicators ===
psar = ta.sar(start, increment, maximum)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
// === LSMA Calculation ===
lsma = ta.linreg(close, lsmaLength, 0) // Least Squares Moving Average (LSMA)
// === Shift LSMA by User-Defined Offset ===
lsmaOffsetted = lsma[lsmaOffset]
// === Detect SAR Reversals ===
sarReversalUp = ta.crossover(close, psar) // SAR flips below price → long entry signal
sarReversalDown = ta.crossunder(close, psar) // SAR flips above price → short entry signal
// === Only Allow SAR Reversals If RSI & MACD Are Favorable ===
validLong = sarReversalUp and rsi > rsiOversold and macdLine > signalLine and stochRsi > stochOversold and close > lsmaOffsetted
validShort = sarReversalDown and rsi < rsiOverbought and macdLine < signalLine and stochRsi < stochOverbought and close < lsmaOffsetted
// === Execute Trades Only at SAR Reversals ===
if validLong
strategy.close("Short") // Close any short position
strategy.entry("Long", strategy.long)
if validShort
strategy.close("Long") // Close any long position
strategy.entry("Short", strategy.short)
// === Plot Indicators ===
plot(psar, title="Parabolic SAR", style=plot.style_cross, color=color.orange, linewidth=2)
hline(rsiOverbought, "RSI Overbought", color=color.red)
hline(rsiOversold, "RSI Oversold", color=color.green)
plot(rsi, title="RSI", color=color.purple)
plot(macdLine, title="MACD Line", color=color.green)
plot(signalLine, title="Signal Line", color=color.red)
hline(stochOverbought,"stochRsi", color = color.yellow)
hline(stochOversold,"stochRsi", color = color.yellow)
// === Plot LSMA and Offset LSMA for Visualization ===
//...not in valid long/short check.... plot(lsma, title="LSMA", color=color.blue, linewidth=2)
plot(lsmaOffsetted, title="Offset LSMA", color=color.red, linewidth=2)
plot(stochRsi, title="stochRsi",color=color.yellow, linewidth=2)
// ✅ Floating Label for Stoch RSI (Top-Right of Chart)
var label stochLabel = na
label.delete(stochLabel) // Delete previous label to prevent duplicates
// experiment to show label above value at top of chart (only showed last value at end) stochLabel := label.new( bar_index, ta.highest(high, 10), text="Stoch RSI: " + str.tostring(stochRsi, "#.##"), color=color.blue, textcolor=color.white, size=size.small, style=label.style_label_upper_right)