다중 지표 조합 추세 추적 및 필터링 거래 전략

개요

이것은 T3 Tilson 이동 평균, RSI의 역-피셔 변환 (IFT) 및 ATR 변동률 지표의 트렌드 추적 거래 전략을 결합한 것이다. 이 전략은 세 가지 강력한 지표의 협동 작용을 통해 고품질의, 낮은 소음의 거래 시스템을 만듭니다. T3 Tilson은 주요 트렌드 지표로 시장의 방향 변화에 부드럽게 반응하고 소음을 줄인다. RSI의 역-피셔 변환은 신호의 정확성을 높이기 위해 운동량 필터로 작용한다. ATR 필터는 낮은 변동률 (横向) 동안의 경기에서 피하고, 시장의 활동이 충분히 높을 때 거래를 수행 할 수 있도록한다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 논리는 다음과 같은 세 가지 지표의 조합 조건에 기반합니다.

1. T3 틸슨 이동 평균: 이것은 팀 틸슨 (Tim Tilson) 이 개발한 개선된 이동 평균이며, 6배 지수 이동 평균 (EMA) 의 계산과 결합되어 있다. 코드는 다음과 같은 단계를 사용하여 T3 틸슨 (T3 Tilson) 을 계산한다.

   • 먼저, EMA의 일괄을 계산합니다. e1부터 e6까지
   • 그리고 특정 무게 계수 (c1에서 c4) 를 사용하여 이 EMA들을 조합합니다.
   • 최종 T3 틸슨 곡선은 평평하고 가격 변화에 민감하다.

2. RSI의 역 피셔 변환 (IFT)：

   • 먼저 표준 RSI (relative strength to weakness) 를 계산합니다.
   • 그리고 RSI-50을 일원화 처리합니다.
   • 마지막으로, 역 피셔 변환 공식을 사용하여 -1과 +1 사이의 값 범위를 압축합니다.
   • 이 변형은 동력 신호를 더 명확하게 만들고, 가짜 신호를 줄여줍니다.

3. ATR 필터：

   • 평균 실제 범위를 계산하기 (ATR), 시장의 변동성을 측정하기
   • 시장이 충분히 활발할 때만 거래할 수 있도록 최소한의 마이너스를 설정합니다.

입학 조건은 다음과 같습니다.

• 다중 입점: T3 틸슨 상승 ((현재 값이 이전 값보다 크다) + IFT ((RSI) 0보다 크다 ((긍정적 동력) + ATR이 하락보다 크다 ((충분한 변동성)
• 공허 입구: T3 틸슨 하락 ((현재 값이 이전 값보다 작다) + IFT ((RSI) 0보다 작다 ((내용량) + ATR이 ?? 값보다 크다 ((충분한 변동성))

전략적 이점

코드의 심층적인 분석을 통해, 이 전략은 다음과 같은 중요한 장점을 보여준다:

1. 노이즈 필터:T3 Tilson 이동 평균은 일반 이동 평균에 비해 가격 소음을 크게 줄이고 많은 가짜 신호를 피합니다. 그것은 부드러운 특성을 유지하면서도 과도하게 지연되지 않습니다.

2. 다중 인증 메커니즘이 전략은 트레이드 신호를 유발하기 위해 세 가지 다른 지표의 협동 확인을 요구합니다. 이는 신호 품질을 크게 향상시킵니다. 트렌드 방향 (T3 Tilson), 동력 상태 (IFT RSI) 및 변동성 조건 (ATR) 이 동시에 충족되어야합니다.

3. 매우 적응력이 좋다: 코드의 여러 파라미터들 (t3Length, t3VFactor, rsiLength 등) 은 다양한 시장과 시간 프레임에 따라 조정될 수 있어 전략이 매우 적응성을 갖는다.

4. 명확한 시장 상태 식별IFT ((RSI) 와 ATR을 통해, 전략은 시장이 명확한 추세에 있거나 낮은 변동성 가로 단계에 있는지 식별할 수 있으며, 유리한 조건에서만 거래 할 수 있습니다.

5. 위험 일치성전략: 일정한 1 단위 거래량을 사용하여 위험 평가의 일관성을 보장하고 위험 관리를 간소화합니다.

6. 이윤의 요인: 코드 코드에 따르면, 이 전략은 지수 선물에서 3 이상의 수익 인자를 나타냅니다. 이것은 거래 전략의 품질의 중요한 지표입니다.

전략적 위험

이 전략은 훌륭하게 설계되었지만, 다음과 같은 잠재적인 위험들이 있습니다.

1. 매개변수 민감도여러 지표 파라미터의 설정 (T3 길이, RSI 길이, ATR 마이너스 등) 은 전략 성능에 중요한 영향을 미칩니다. 부적절한 파라미터 설정은 과도한 최적화 또는 다른 시장 조건에서 좋지 않은 성능을 초래할 수 있습니다.

2. 추세 반전 위험: T3 Tilson은 간단한 이동 평균보다 더 빠르게 반응하지만, 갑작스러운 시장 역전시에는 여전히 약간의 지연이 존재할 수 있으며, 트렌드 초기 역전시에는 손실이 발생할 수 있습니다.

3. 손해 방지 장치의 부재: 코드에 명확한 Stop Loss 또는 Stop Stop 설정이 없으므로, 불리한 상황에서 손실이 확대될 수 있습니다. 해결책은 적절한 Stop Loss / Stop Stop 논리를 추가하는 것입니다.

4. 다양한 시장 적응성 문제코드 코멘트는 비트코인과 이더리움과 같은 매우 변동적인 시장에서 이 전략이 수정될 수 있음을 언급하며, 이 전략이 “한 장의” 해결책이 아니며 시장 특성에 따라 조정될 필요가 있음을 나타냅니다.

5. 낮은 승률의 위험참고: XAUUSD의 승률은 약 32%에 불과하지만, 위험과 수익률이 우수하지만, 낮은 승률은 지속적인 손실을 초래할 수 있으며, 재원 관리와 거래자의 심리적 압박을 초래한다.

6. 변동성 의존성: ATR 하락에 의존하는 것은 변동성 패턴이 급격히 변하는 시장에서 기회를 놓칠 수 있습니다.

전략 최적화 방향

코드의 심층적인 분석을 바탕으로 다음과 같은 방향으로 전략을 최적화할 수 있습니다.

1. 동적 중지/정지: ATR 또는 다른 변동성 지표에 기반한 동적 중지 및 중지 장치를 추가하여 다른 시장 조건에 적응하고 수익을 보호합니다. 예를 들어, N배의 ATR을 빼고 입구 지점으로 중지 손실을 설정하고 입구 지점으로 M배의 ATR을 추가 할 수 있습니다.

2. 동적 위치 관리: 고정된 1 단위 거래량 대신, 계좌 규모, 변동성 및 위험 매개 변수에 기반한 동적 포지션 위치를 계산하여 자금 활용 효율성과 위험 통제를 최적화한다.

3. 다중 시간 프레임 분석: 더 많은 시간 프레임 확인을 도입합니다. 예를 들어, 더 큰 시간 프레임에서 주 트렌드 방향을 확인하고, 더 작은 시간 프레임에서 입구 지점을 찾고, 입구 정확도를 향상시킵니다.

4. T3 틸슨 각 필터: T3 Tilson의 각도 또는 기울기를 계산하고, 트렌드가 충분히 강할 때만 진입하여, 약한 트렌드에서 가짜 신호를 더 줄여줍니다.

5. 시장 특정 변수 최적화: 다양한 거래 품종에 대한 특정 파라미트 세트를 생성하여 다양한 시장의 고유한 특성에 맞게 조정합니다. 코드 코드에 언급된 것과 같이 암호화폐 시장에 대한 조정 파라미트.

6. 거래 시간 필터를 추가합니다.거래 시간 필터를 추가하여 유동성이 낮은 시간이나 높은 변동성이 있지만 방향이 없는 시장 개시/폐쇄 시기를 피합니다.

7. 조건 중력 시스템: 조건 중량 시스템을 구현하여, 간단한 불 조건 조합이 아닌, 각 지표의 신호 강도에 따라 진출 결정을 조정하여, 전략의 민감성을 향상시킬 수 있다.

요약하다

이 T3 틸슨, RSI의 역피셔 변환과 ATR의 결합된 거래 전략은 균형 잡힌, 효과적인 트렌드 추적 방법을 나타냅니다. 이 전략은 여러 필터링 메커니즘을 통해 노이즈를 현저하게 감소시키고, 트렌드, 동력 및 변동성의 협동 확인을 통해 신호 품질을 향상시킵니다.

그러나, 어떤 전략에도 한계가 있습니다. 이 전략은 변수 감수성, 트렌드 역전 위험, 그리고 스톱스 메커니즘의 부재와 같은 부분에서 개선될 여지가 있습니다. 동적 스톱스/스트롭스, 포지션 관리를 최적화하고, 다중 시간 프레임 분석을 구현하는 등의 방법으로 전략의 안정성과 수익성을 더욱 강화할 수 있습니다.

전체적으로, 이것은 잘 설계된 “주체 버전” 전략입니다. 코드 코멘트에 따르면, 이것은 “깨끗하고, 최적화되지 않은, 안정적인 핵심 엔진”을 제공하여 강화된 버전을 구축하고 테스트 할 수 있습니다. 전문 거래자 또는 거래 전략 연구자는이 프레임워크에서 출발하여 자신의 요구와 시장 특성에 따라 개인화 및 최적화를 할 수 있습니다.