이 문서에서는 암호화폐를 위해 설계된 다중 지표 양적 거래 전략을 상세히 설명합니다. 엔트리 신호와 위험 통제를 위해 이동 평균, 오시레이터, 채널 등을 사용합니다.
I. 전략 논리
사용된 주요 지표 범주들은 다음과 같습니다.
ROC 오시일레이터: 과잉 구매/ 과잉 판매 수준을 측정하는 오시일레이터
동적 지원과 저항을 위한 돈치안 채널
베어스 파워가 바닥 특성을 확인합니다.
트렌드 판단을 위한 힘의 균형
트렌드 필터링을 위한 이동평균
거래는 여러 지표가 일치 할 때만 수행됩니다. 수익 목표 및 스톱 손실도 단일 거래 위험을 제어하도록 설정됩니다.
II. 전략의 장점
가장 큰 장점은 여러 차원으로부터 판단되는 지표의 상호 보완성입니다.
또 다른 장점은 현명한 돈 관리를 위해 직접적이고 합리적인 스톱 로스 및 수익을 취하는 것입니다.
마지막으로, 광범위한 매개 변수 공간은 암호화폐에 대한 세밀한 조정을 허용합니다.
III. 잠재적 위험
그러나 다음과 같은 위험 요소가 있습니다.
첫째, 다중 지표 조합은 최적화 어려움을 증가시킵니다.
둘째, 지표들 사이의 오차는 명확한 논리적 규칙을 필요로 합니다.
마지막으로, 특정 제품에 대한 매개 변수 최적화가 필요합니다.
IV. 요약
요약하자면,이 기사는 암호화폐에 맞춘 다중 지표량 전략을 설명했습니다. 위험 및 돈 관리를위한 지표를 지능적으로 결합합니다. 매개 변수 최적화를 통해 안정적인 수익을 얻을 수 있지만 최적화 어려움과 지표 사용을 관리해야합니다.
/*backtest start: 2023-09-07 00:00:00 end: 2023-09-14 00:00:00 period: 4m basePeriod: 1m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © mbagheri746 //@version=4 strategy("Bagheri IG Ether", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100) TP = input(3000, minval = 1 , title ="Take Profit") SL = input(3443, minval = 1 , title ="Stop Loss") //_________________ RoC Definition _________________ rocLength = input(title="ROC Length", type=input.integer, minval=1, defval=185) smoothingLength = input(title="Smoothing Length", type=input.integer, minval=1, defval=49) src = input(title="Source", type=input.source, defval=close) ma = ema(src, smoothingLength) mom = change(ma, rocLength) sroc = nz(ma[rocLength]) == 0 ? 100 : mom == 0 ? 0 : 100 * mom / ma[rocLength] //srocColor = sroc >= 0 ? #0ebb23 : color.red //plot(sroc, title="SROC", linewidth=2, color=srocColor, transp=0) //hline(0, title="Zero Level", linestyle=hline.style_dotted, color=#989898) //_________________ Donchian Channel _________________ length1 = input(43, minval=1, title="Upper Channel") length2 = input(43, minval=1, title="Lower Channel") offset_bar = input(90,minval=0, title ="Offset Bars") upper = highest(length1) lower = lowest(length2) basis = avg(upper, lower) DC_UP_Band = upper[offset_bar] DC_LW_Band = lower[offset_bar] l = plot(DC_LW_Band, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.red) u = plot(DC_UP_Band, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.aqua) fill(l,u,color = color.new(color.aqua,transp = 90)) //_________________ Bears Power _________________ wmaBP_period = input(61,minval=1,title="BearsP WMA Period") line_wma = ema(close, wmaBP_period) BP = low - line_wma //_________________ Balance of Power _________________ ES_BoP=input(15, title="BoP Exponential Smoothing") BOP=(close - open) / (high - low) SBOP = rma(BOP, ES_BoP) //_________________ Alligator _________________ //_________________ CCI _________________ //_________________ Moving Average _________________ sma_period = input(74, minval = 1 , title = "SMA Period") sma_shift = input(37, minval = 1 , title = "SMA Shift") sma_primary = sma(close,sma_period) SMA_sh = sma_primary[sma_shift] plot(SMA_sh, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.yellow) //_________________ Long Entry Conditions _________________// MA_Lcnd = SMA_sh > low and SMA_sh < high ROC_Lcnd = sroc < 0 DC_Lcnd = open < DC_LW_Band BP_Lcnd = BP[1] < BP[0] and BP[1] < BP[2] BOP_Lcnd = SBOP[1] < SBOP[0] //_________________ Short Entry Conditions _________________// MA_Scnd = SMA_sh > low and SMA_sh < high ROC_Scnd = sroc > 0 DC_Scnd = open > DC_UP_Band BP_Scnd = BP[1] > BP[0] and BP[1] > BP[2] BOP_Scnd = SBOP[1] > SBOP[0] //_________________ OPEN POSITION __________________// strategy.entry(id = "BUY", long = true , when = MA_Lcnd and ROC_Lcnd and DC_Lcnd and BP_Lcnd and BOP_Lcnd) strategy.entry(id = "SELL", long = false , when = MA_Scnd and ROC_Scnd and DC_Scnd and BP_Scnd and BOP_Scnd) //_________________ CLOSE POSITION __________________// strategy.exit(id = "CLOSE BUY", from_entry = "BUY", profit = TP , loss = SL) strategy.exit(id = "CLOSE SELL", from_entry = "SELL" , profit = TP , loss = SL) //_________________ TP and SL Plot __________________// currentPL= strategy.openprofit pos_price = strategy.position_avg_price open_pos = strategy.position_size TP_line = (strategy.position_size > 0) ? 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(close * 100 / inMyPrice - 100) : 0.0 var label lb = na label.delete(lb) lb := label.new(bar_index, close, color=posCol, style=inLabelStyle=="Lower Right"?label.style_label_upper_left:label.style_label_lower_left, text= "╔═══════╗" +"\n" + "Pos: " +posDir +"\n" + "Pos Price: "+tostring(strategy.position_avg_price) +"\n" + "Pos PnL: " +tostring(posPnL, "0.00") + "%" +"\n" + "My Price: " +tostring(inMyPrice) +"\n" + "My PnL: " +tostring(myPnL, "0.00") + "%" +"\n" + "╚═══════╝")