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T7 JNSAR 양적 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-09-18 14:05:19
태그:

전반적인 설명

T7 JNSAR는 NIFTY 인덱스의 트렌드 다음 일 거래 시스템입니다. 그것은 동적인 JNSAR 라인을 사용하여 구매 및 판매 신호를 생성하고 트렌드 다음 전략에 속합니다. 원래 아이디어는 인도 상인 Illango에서 왔으며 나는 최적화하고 코딩했습니다.

전략 논리

  • JNSAR 라인을 계산합니다. JNSAR 값을 계산하고 라인을 그리기 위해 지난 5 일 동안의 지수 이동 평균의 최고, 최저 및 근을 사용하십시오.

  • 신호를 생성합니다. 일일 폐쇄가 JNSAR 라인 위에 있을 때 긴 신호, 일일 폐쇄가 JNSAR 라인 아래에 있을 때 짧은 신호.

  • 입력: 신호가 생성된 다음 날의 오픈 가격에 입력합니다.

  • 출구: 역 신호가 발사되면 닫기 위치.

  • NIFTY 인덱스만 거래해요 주식 말고요

  • 수익/손실과 상관없이 모든 신호를 받아라

이점 분석

  • JNSAR 라인은 트렌드와 주요 지지/저항 수준을 잘 나타냅니다.

  • 신호는 객관적인 지표에만 기초하고 감정적 간섭을 피합니다.

  • 트렌드를 따르는 수익, 좋은 역사적인 백테스트 결과

  • 저비용으로 선물이나 옵션으로 거래할 수 있습니다.

  • 간단하고 명확한 규칙, 거래 자동화하기 쉽습니다.

위험 분석

  • 전략에 따른 트렌드로서 범위에 묶인 시장에서 윙사와 정지 경향이 있습니다.

  • 트렌드 고갈, 과잉 구매/ 과잉 판매 위험을 효과적으로 결정할 수 없습니다.

  • 신호 지연으로 인해 손실이 발생할 수 있습니다.

  • 큰 손실과 연속적인 손실을 견딜 필요가 있습니다.

  • NIFTY에만 적용됩니다. 다른 제품에는 적용되지 않습니다.

  • 모든 신호를 일관되게 교환하려면 강한 심리학이 필요합니다.

최적화 방향

  • 최적의 JNSAR 라인 설정을 위해 다른 매개 변수를 테스트합니다.

  • 위험을 통제하기 위해 정지를 추가합니다.

  • 트렌드 종료를 감지하기 위해 다른 지표를 포함합니다.

  • 동적 위치 크기 측정 방법을 개발

  • 신호 생성 논리를 최적화해

  • 기계 학습 모델을 탐구합니다.

요약

T7 JNSAR는 NIFTY에 대한 간단하고 효과적인 트렌드 다음 전략을 제공합니다. 거래 규칙을 따르고 위험을 관리하고 모든 신호를 끈질기게 거래함으로써 장기적으로 긍정적 인 결과를 얻을 수 있습니다. 매개 변수 최적화, 스톱 손실 관리 등을 통해 추가 개선은 안정성을 향상시킬 수 있습니다.


/*backtest
start: 2023-08-18 00:00:00
end: 2023-09-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Created by Syam Mohan @ T7 Wealth Creators Pvt Ltd - Makes Life Easier, on request from @stocksonfire. 
//This is a trend following daily bar trading system for NIFTY. Original idea belongs to ILLANGO @ http://tradeinniftyonly.blogspot.in
//Use it at your own risk after validation at your end. Neither me or my company is responsible for any lossses you may incur using this system. 

//@version=2
strategy("T7 JNSAR", overlay=true)

backtest = input(title="Enable Backtest", type=bool, defval=1)

sum = ema(high, 5) + ema(low, 5) + ema(close, 5) 
sum := sum + ema(high[1], 5) + ema(low[1], 5) + ema(close[1], 5) 
sum := sum + ema(high[2], 5) + ema(low[2], 5) + ema(close[2], 5)
sum := sum + ema(high[3], 5) + ema(low[3], 5) + ema(close[3], 5) 
sum := sum + ema(high[4], 5) + ema(low[4], 5) + ema(close[4], 5)

jnsar = round(sum/15)

buy = close > jnsar
short = close < jnsar

plot(jnsar,color=green,linewidth=4)

if backtest!=0
    strategy.entry("JNSARLong", strategy.long,comment="JNSARLong",when=buy!=0)
    strategy.entry("JNSARShort", strategy.short,comment="JNSARShort",when=short!=0)
    
  

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