이 전략은
이 전략은 먼저 단기 및 장기간 선형 회귀선을 계산한다. 단기 선형 회귀선은 100일, 장기간 회귀선은 150일 기간을 가지고 있다. 단기 회귀선은 장기선 위에 넘을 때 구매 신호가 생성된다. 단기선이 장기선 아래에 넘을 때 판매 신호가 생성된다.
선형 회귀선은 가격의 장기 트렌드 방향을 반영할 수 있다. 짧은 기간을 가진 단기선은 가격 변화에 더 민감하며 단기 반전 시기를 포착할 수 있다. 큰 기간을 가진 장기선은 가격의 장기 균형 경향을 나타낸다. 두 선이 교차하면 단기 및 장기 트렌드가 반전되고 있음을 나타내고, 따라서 거래 신호가 생성될 수 있다.
이 전략의 장점은 선형 회귀 분석을 추가하여 이동 평균 크로스오버의 고전적인 기술 분석 접근 방식을 활용하여 장기 및 단기 시간 차원 모두에서 가격 반전을 식별 할 수 있습니다. 그러나 선형 회귀 선은 외진 데이터에 민감하고 약간의 지연을 나타냅니다. 또한 이동 평균 크로스오버 자체는 많은 잘못된 신호를 생성하는 경향이 있습니다.
일부 잘못된 신호를 필터링하기 위해,이 전략은 시간 조건 제한을 통합하여 지정된 날짜 범위 내에서만 거래를 실행합니다. 이것은 어느 정도 비효율적인 거래를 줄일 수 있습니다. 그러나 시간 창 설정은 주관적이며 백테스팅 최적화가 필요합니다.
결론적으로, 이중 이동 평균 크로스오버 전략은 여러 분석 기법을 결합하고 복잡한 거래 기회를 포착 할 수 있습니다. 그러나 위험 관리는 과잉 거래를 방지하는 데 중요합니다. 다른 기술적 지표를 통합하여 전략을 더 이상 최적화하면 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
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start: 2022-09-12 00:00:00
end: 2023-09-12 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="Linear Regression Curve CrossOver Strategy", shorttitle="LRC Crossover", overlay=true)
src = close
len1 = input(defval=100, minval=1, title="Length")
offset = 0
outfast = linreg(src, len1, offset)
plot(outfast,color=blue)
len2 = input(defval=150, minval=1, title="Length")
outslow = linreg(src, len2, offset)
plot(outslow,color=red)
yearfrom = input(2018)
yearuntil =input(2019)
monthfrom =input(1)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)
if ( crossover(outfast,outslow))
strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND", comment="BUY")
else
strategy.cancel(id="BUY")
if ( crossover(outslow,outfast) )
strategy.entry("SELL", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND", comment="SELL")
else
strategy.cancel(id="SELL")