ianzeng123
개요
트리플 리 운동량 트렌드 캡처 시스템은 규칙 기반의 경향과 운동량 거래 전략으로, 세 가지 독특한 기술 모델을 통합하여 하나의 통합 엔진으로 통합한다. 이 전략은 잘 필터링 된 입시점, 소음 간섭을 줄이고 거래 구조를 명확하게하는 거래자를 선호하는 거래자를 위해 고안되었다. 이 통합 방식은 세 개의 독립적인 지표의 일관성을 요구하여 신호의 신뢰성을 보장하며, ATR (진실 평균 범위) 를 사용하여 스톱 및 스톱 손실 수준을 동적으로 설정하여 위험 관리의 적응성을 실현한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 논리는 세 가지 주요 기술 지표의 상호 작용에 기반합니다.
고위 감정 진동기 ((ASO): 시장에서 호불호와 하락의 힘을 측정한다. ASO는 디스크 내의 압력과 포괄 범위의 역동성을 결합한 사용자 정의 공식으로 시장 정서를 계산한다. 이 지표에는 세 가지 계산 모드가 있으며, 시장의 다른 측면을 유연하게 강조할 수 있다.
SSL 채널: 이것은 고위점과 저위점 이동 평균을 기반으로 한 고전적인 트렌드 추적 방법이다. 그것은 가짜 신호를 필터링하여 거래가 더 넓은 시장 방향과 일치하도록 돕는다. SSL 상궤도선이 하계선보다 높을 때 비관적 경향을 나타냅니다. 반대로 비관적 경향을 나타냅니다.
동력 돌파 지표 ((MBI): 가격의 최근 극한을 돌파한 상황을 찾습니다. 다른 필터들이 정렬된 후 최종 촉발 장치로 사용됩니다. MBI는 가격이 특정 기간 (기본 12) 의 최고 / 최저 수준을 돌파했는지 확인하여 작동합니다.
거래 신호는 다음 조건이 충족될 때만 생성됩니다:
- 새로운 ASO/SSL 트렌드 일치
- MBI의 돌파구가 같은 방향으로 진행되고 있습니다.
- 최근 ASO 크로스 (상승 또는 하락) 확인 신호
구체적으로, 다중 입장은 다음과 같습니다: MBI는 긍정 (((상향 돌파구를 나타냅니다), ASO는 부자 ((ASO Bulls > ASO Bears), ASO는 방금 부자 교차를 생성하고, SSL은 부자 상태입니다. 공허 입장은 반대입니다. 거래가 촉발되면, 시스템은 ATR의 배수를 사용하여 동적인 중지 및 중지 수준을 설정하여 위험 관리가 시장의 변동성에 적응 할 수 있도록합니다.
전략적 이점
다중 확인 메커니즘: 이 전략은 3개의 독립된 지표의 일관성을 요구함으로써 가짜 신호를 현저히 줄이고 거래의 질을 향상시킵니다. 이 “삼중 필터” 방식은 강력한 트렌드 신호만이 거래를 유발할 수 있도록 보장합니다.
적응적 위험 관리: 전략은 ATR을 사용하여 스톱 및 스톱 손실 수준을 계산하여 시장의 변동성에 따라 자동으로 조정할 수 있습니다. 이것은 다양한 시장 조건에서 위험 의 일관성을 보장합니다.
유연한 변수 설정: 정책은 사용자가 ASO 주기 및 계산 방법, SSL 이동 평균 주기, MBI 돌파 회수 기간 및 ATR 관련 설정을 포함한 각 구성 요소의 변수를 조정할 수 있도록 허용하여 다양한 시장 환경 및 개인 위험 선호도에 따라 최적화 할 수 있습니다.
명확한 거래 구조: 이 전략의 규칙은 명확하고 이해하기 쉽고, 거래자에게 명확한 입출장 조건을 제공하며, 주관적 판단의 필요성을 줄인다.
중복되지 않는 거래: 전략은 현재 거래가 닫히기 전에 새로운 거래를 열지 않도록 설계되어 있으며, 이는 위험을 관리하고 과도한 거래를 방지하는 데 도움이됩니다.
트렌드와 동력을 결합: 트렌드 추적 (SSL) 과 동력 브레이크 (MBI) 지표를 결합하여, 이 전략은 동력을 확인하는 동시에 트렌드를 포착할 수 있습니다. 이는 일반적으로 더 신뢰할 수있는 거래 신호로 이어집니다.
전략적 위험
- 과도한 필터링 위험: 세 개의 독립적인 지표의 일관성이 필요하기 때문에 이 전략은 몇 가지 수익성있는 거래 기회를 놓칠 수 있습니다. 특정 시장 조건에서 이러한 엄격한 필터링은 거래 빈도가 낮아질 수 있습니다.
해결 방법: 각 지표의 매개 변수를 다른 시장 환경에 맞게 조정하거나 높은 변동성 시장에서 특정 조건을 적절하게 완화 할 수 있습니다.
- 변수 민감성: 전략의 성능은 선택된 변수에 크게 의존한다. 부적절한 변수 설정은 너무 많은 가짜 신호를 유발하거나 중요한 시장 움직임을 놓칠 수 있다.
해결 방법: 포괄적인 회귀와 매개 변수 최적화를 통해 특정 시장과 시간 프레임에 적합한 최적의 매개 변수 조합을 찾아내십시오. 매개 변수 변경이 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 단계적 회귀를 사용하는 것을 고려하십시오.
- 트렌드 반전 위험: 이 전략은 강력한 트렌드 반전 기간 동안 큰 반전을 경험할 수 있습니다. 왜냐하면 방향을 바꾸기 위해 세 가지 지표 모두에서 반전을 확인해야하기 때문입니다.
해결 방법: 트렌드 강도 필터 또는 변동성 조절 장치를 추가하는 것을 고려하고, 극단적인 시장 조건에서 전략적 행동을 조정하십시오. 잠재적으로 큰 회전을 완화하기 위해 더 급진적인 손해 방지 장치를 적용 할 수도 있습니다.
- 슬라이드 포인트 및 실행 위험: 특히 변동성이 높은 시장에서 실제 실행 가격은 신호 생성 시의 가격과 현저하게 차이가 있을 수 있습니다.
해결 방법: 리테크에 슬라이드 시뮬레이션을 추가하고, 실장 거래에서 시가 대신 제한 가격을 사용하십시오. 실행 위험을 대응하기 위해 전략에 추가된 안전 마진을 추가하는 것을 고려하십시오.
- 과도한 기술 지표 의존: 이 전략은 기술 분석에 전적으로 기반하여 기본 요소를 무시하고 있으며 이는 특정 시장 조건에서 제한이 될 수 있습니다.
해결 방법: 기본 필터 또는 시장 감정 지표와 결합하여 기술 신호를 보완하는 것을 고려하십시오. 예를 들어, 변동성 조건을 추가하여 시장이 너무 변동할 때 거래를 피하십시오.
전략 최적화 방향
동적 파라미터 조정: 시장 조건 (예: 변동성 또는 트렌드 강도) 에 따라 전략 파라미터를 자동으로 조정하는 메커니즘을 구현한다. 예를 들어, 높은 변동성 환경에서 ATR 배수를 확장할 수 있고, 낮은 변동성 환경에서 ATR 배수를 축소할 수 있다. 이것은 서로 다른 시장 상태에 더 잘 적응하여 전략의 안정성을 향상시킬 수 있다.
시장 환경 필터를 추가합니다. 현재 시장 환경을 식별하는 추가 필터를 도입합니다 (예: 트렌드, 흔들림 또는 무작위) 그리고 다른 환경에 따라 전략 행동을 조정합니다. 예를 들어, 흔들림 시장에서는 더 엄격한 진입 조건이 필요할 수 있으며, 강한 추세 시장에서는 일부 조건이 완화 될 수 있습니다.
부분 포지션 관리: 더 복잡한 포지션 관리 시스템을 구현하여 신호 강도, 시장의 변동성 또는 기타 요인에 따라 부분 입출력을 허용합니다. 이것은 “모든 또는 전혀” 거래 방식의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있으며 더 세밀한 위험 통제를 제공합니다.
시간 필터 최적화: 기존의 회귀 시간 필터 기능을 강화하여 일간 시간 필터 또는 특정 시장 조건의 시간 필터를 추가하십시오. 특정 시장은 특정 시간 동안 더 분명한 추세 특성을 나타낼 수 있으며, 이러한 시간대에 대한 최적화 전략은 전체 성능을 향상시킬 수 있습니다.
지표 개선: 기존 지표를 개선하거나 대체하는 것을 고려하십시오. 예를 들어, SSL의 간단한 이동 평균 대신 적응형 이동 평균을 사용할 수 있습니다.
기계 학습 강화: 매개 변수 선택을 최적화하거나 어떤 전략이 시장 조건에서 가장 잘 수행 될 수 있는지 예측하기 위해 기계 학습 알고리즘을 도입합니다. 이것은 시스템이 역사적 데이터에서 배우고 미래의 시장 변화에 적응하도록 도와줍니다.
스톱/스트로드 최적화: 더 복잡한 스톱 전략을 구현하기 위해 스톱을 추적하거나 지지/저항 수준에 기반한 동적 스톱을 실행할 수 있다. 마찬가지로, ATR 배수에만 의존하지 않고 시장 구조에 기반한 스마트 스톱 메커니즘을 고려할 수 있다.
요약하다
트리플 리동량 트렌드 캡처 시스템은 ASO 감정 지표, SSL 트렌드 채널 및 MBI 동량 돌파 지표를 통합하여 엄격하게 필터링 된 트렌드 추적 방법을 제공하는 포괄적 인 거래 전략입니다. 이 전략의 주요 장점은 여러 확인 메커니즘과 적응 위험 관리 시스템입니다. 이것은 잘못된 신호를 줄이고 다양한 시장 변동 조건에 적응합니다.
과도한 과장 및 변수 민감성 같은 잠재적인 위험에도 불구하고, 적절한 변수 최적화 및 추가 위험 관리 기술을 통해 이러한 문제를 효과적으로 완화 할 수 있습니다. 미래 최적화 방향은 전략의 성능과 안정성을 더욱 향상시킬 잠재력이있는 동적 변수 조정, 시장 환경 필터링 및 더 복잡한 위치 관리 시스템을 포함 할 수 있습니다.
종합적으로, 이 삼중 필터링 방법은 명확한 구조와 신뢰할 수 있는 거래 신호를 찾는 거래자들에게 귀중한 도구를 제공합니다. 이 전략은 감정 분석, 트렌드 식별 및 동력 확인을 결합하여 다양한 시장 조건에서 높은 확률의 거래 기회를 식별 할 수 있으며 신중한 위험 관리를 유지합니다.
/*backtest
start: 2024-06-16 00:00:00
end: 2025-06-14 08:00:00
period: 3d
basePeriod: 3d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Darkoexe
//@version=5
strategy("PMZ's Triple Filter Trend Strategy {Darkoexe}", overlay=true, initial_capital=10000, pyramiding=2, margin_long=50, margin_short=50)
length=input.int(10,"ASO Period?",minval=1,maxval=100)
mode=input.int(0,"ASO Calculation Method:",minval=0,maxval=2)
intrarange=high-low
grouplow=ta.lowest(low,length)
grouphigh=ta.highest(high,length)
groupopen=open[length-1]
grouprange=grouphigh-grouplow
K1=intrarange==0 ? 1 : intrarange
K2=grouprange==0 ? 1 : grouprange
intrabarbulls=((((close-low)+(high-open))/2)*100)/K1
groupbulls=((((close-grouplow)+(grouphigh-groupopen))/2)*100)/K2
intrabarbears=((((high-close)+(open-low))/2)*100)/K1
groupbears=((((grouphigh-close)+(groupopen-grouplow))/2)*100)/K2
TempBufferBulls= mode==0 ? (intrabarbulls+groupbulls)/2 : mode==1 ? intrabarbulls : groupbulls
TempBufferBears= mode==0 ? (intrabarbears+groupbears)/2 : mode==1 ? intrabarbears : groupbears
ASOBulls=ta.sma(TempBufferBulls,length)
ASOBears=ta.sma(TempBufferBears,length)
//ASO
// Modification
var cross = false
var isASObull = ASOBulls>ASOBears ? true : false
if(ASOBulls>ASOBears and isASObull == false)
isASObull := true
cross := true
else if(ASOBulls<ASOBears and isASObull == true)
isASObull := false
cross := true
else
cross := false
//SSL
len=input.int(title="SSL Period", defval=10)
smaHigh=ta.sma(high, len)
smaLow=ta.sma(low, len)
float Hlv = na
Hlv := close > smaHigh ? 1 : close < smaLow ? -1 : Hlv[1]
sslDown = Hlv < 0 ? smaHigh: smaLow
sslUp = Hlv < 0 ? smaLow : smaHigh
//Modification
var isSSLbull = sslUp>sslDown ? true: false
if(sslUp>sslDown)
isSSLbull := true
else if(sslUp<sslDown)
isSSLbull := false
//MBI
per = input(12,title="MBI Period")
H = ta.highest(hl2,per)
hi = H[1]
L = ta.lowest(hl2,per)
lo = L[1]
cl = close
ind = cl>hi? 1 : cl<lo? -1 : 0
//Modification
var longCondition = false
var shortCondition = false
if(ind>0 and isASObull==true and cross==true and isSSLbull==true)
longCondition := true
else if(ind<0 and isASObull==false and cross==true and isSSLbull==false)
shortCondition := true
// Define strategy parameters
// risk_percent = input(2, title="Risk Percentage")
targetATR = input(1, title="Take Profit ATR ratio")
stopLossATR = input(1.5, title="Stop loss ATR ratio")
atrPeriod = input(14, title="ATR period")
ATR = ta.atr(atrPeriod)
// Calculate take profit level based on the reward ratio
take_profit_price = longCondition? close + (targetATR*ATR): shortCondition? close - (targetATR*ATR): 0
stop_loss_price = longCondition? close - (stopLossATR*ATR): shortCondition? close + (stopLossATR*ATR): 0
if (longCondition and strategy.opentrades == 0)
// take_profit_price = close + targetATR*ATR
// stop_loss_price = close - (stopLossATR*ATR)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
strategy.exit("Exit", from_entry="My Long Entry Id", stop=stop_loss_price, limit=take_profit_price)
longCondition := false
else if (shortCondition and strategy.opentrades == 0)
// take_profit_price = close - targetATR*ATR
// stop_loss_price = close + (stopLossATR*ATR)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
strategy.exit("Exit", from_entry="My Short Entry Id", stop=stop_loss_price, limit=take_profit_price)
shortCondition := false