ChaoZhang
개요
이 전략의 핵심 아이디어는 K 선의 최고점과 종식 가격 사이의 관계를 기반으로 현재 트렌드 방향을 판단하고 이동 평균 방식으로 결과를 평평하게 하는 것입니다. 고점 종식점이 많을 때 상승 추세로 판단하고, 낮은 점 종식점이 많을 때 하락 추세로 판단합니다. 이 전략은 유동성이있는 디지털 자산에 적용되며, 매개 변수를 최적화하면 더 나은 효과를 얻을 수 있습니다.
전략 원칙
이 전략은 M 분 줄을 사용하여, 종결 가격과 높은 낮은 점의 위치 관계에 따라, M 분 K 선이 높은 종결형 ((종결 가격 가까이 높은 점), 낮은 종결형 ((종결 가격 가까이 낮은 점) 또는 일반형 ((종결 가격 가까이 중간) 으로 판단한다.
구체적으로, 먼저 delt = high - close, 즉, 고점과 종결 가격의 차, 그리고 height = high - low, 즉, 높은 낮은 차를 계산한다.*2⁄3, 높은 닫기 유형으로 판단, delt < height/3, 낮은 닫기 유형으로 판단, 그렇지 않으면 일반 유형으로 .
다음으로 근 N 루트 K 선에서, 높은 수요형, 낮은 수요형 및 일반형의 수를 통계하고, 그 비율을 계산하고, EMA를 매끄럽게 하여 rise, fall 및 middle 세 개의 곡선을 얻는다.rise 곡선은 높은 수요형 K 선의 비율을 나타냅니다.fall 곡선은 낮은 수요형 K 선의 비율을 나타냅니다.middle 곡선은 일반적인 K 선의 비율을 나타냅니다.
상승곡선 위에 파울곡선을 뚫을 때, 상향상동형 K선이 증가하기 시작하고, 상향상동형 K선이 증가하기 시작하면, 상향상동형 K선이 증가하기 시작하면, 상향상동형 K선이 증가하기 시작하고, 하향상동형 K선이 증가하기 시작하면, 하향상동형 K선이 증가하기 시작하면, 하향상동형 K선이 증가하기 시작하면, 하향상동형 K선이 증가하기 시작하면, 하향상동형 K선이 증가하기 시작하면, 하향상동형 K선이 증가하기 시작합니다.
전략적 이점
이 전략은 가격 움직임에 따라 추세를 판단하는 전략으로 다음과 같은 장점이 있습니다.
이 원칙은 명확하고 이해하기 쉽고, 쉽게 습득할 수 있습니다.
어떤 지표에도 의존하지 않고, 가격 자체의 특성에 따라 트렌드 방향을 판단한다.
구성 가능한 매개 변수가 적으며, 주로 N 및 EMA 평형 매개 변수이며, 최적화하기 쉽다.
주식, 외환, 암호화폐 등 어떤 유동성이 있는 디지털 자산에도 광범위하게 적용할 수 있다.
이 실험은 리스크를 통제할 수 있는 매우 좋은 결과를 낳았습니다.
트렌드 라인, 지지 저항과 같은 기술 방법을 더 최적화 할 수 있습니다.
단독 손실을 제어하기 위한 HOLD STRATEGY를 구성할 수 있다.
전략적 위험
이 전략은 장점이 있지만 다음과 같은 위험도 있습니다.
시장이 흔들리는 상태에서 K선 유형은 자주 전환하여 잘못된 신호를 생성할 수 있다.
N 및 EMA 파라미터를 잘못 설정하면 놓친 조치가 발생하거나 무효 신호가 너무 많이 발생한다.
단순히 K선 유형에 의해 트렌드 방향을 판단할 때, 약간의 지연이 있다.
삼각형의 합동, 깃발의 모양 등과 같은 일반적인 분수 그래프를 효과적으로 필터링할 수 없는 경우, 역폭의 위험이 발생할 수 있다.
이 전략은 트렌드 추적 전략으로, 역전 기회를 효과적으로 잡을 수 없습니다.
손실 위험을 통제하기 위해 손해 차단과 협력해야합니다. 그렇지 않으면 단독 손실이 더 클 수 있습니다.
전략 최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화될 수 있습니다.
ATR과 같은 변동성 지표와 결합하여 시장 변동성에 따라 N과 EMA 평준화 매개 변수를 조정하여 흔들리는 시장이 너무 많은 무효 신호를 발생하지 않도록하십시오.
부피 지표 판단을 높이고, 방출량이 많을 경우 필터링 허위 돌파구.
트렌드 라인과 핵심 지지부진점과의 결합으로 트렌드 방향을 판단하고 브레이크의 진실과 거짓을 판단한다.
여러 시간 주기 판단을 추가하여 단일 주기 오류를 피하십시오.
반전 모드 인식 모듈을 추가하여 눈에 띄는 반전 신호가 발생했을 때 적시에 역으로 포지션을 열 수 있다.
시장의 변동성과 위험 선호도에 따라 스톱 스탠드를 설정하여 스톱 스탠드 전략을 최적화하십시오.
트래킹 스톱, 이동 스톱 등의 기능이 추가되어 수익을 고정하고 수익 회귀를 방지한다.
요약하다
이 전략은 가격 움직임에 따라 트렌드 방향을 판단하고, 원칙이 명확하고, 재측량 효과가 좋으며, 디지털 자산 거래에 널리 적용할 수 있다. 그러나 특정 한계가 있지만, 위험을 줄이기 위해 손해 차단 및 최적화를 지원해야 한다.
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("trend detect", overlay=false)
lenght = input(34)
ema_smooth = input(5)
delt = high - close
height = high - low
color_plot=black
state=0
if delt > height/3*2
state := 1
color_plot := red
else
if delt > height/3
state := 2
color_plot := blue
else
state := 3
color_plot := green
//plot(state, color=color_plot, style=histogram)
percOfType(len, state_for_count) =>
num = 0
for i=1 to len
if state[i]==state_for_count
num := num+1
num/len*100
rise = ema(percOfType(lenght, 3), ema_smooth)
fall = ema(percOfType(lenght, 1), ema_smooth)
plot(rise, color = green)
plot(ema(percOfType(lenght, 2), ema_smooth), color = blue)
plot(fall, color = red)
plot(10, color=black)
plot(60, color=black)
longCondition = crossover(rise, fall)
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
shortCondition = crossunder(rise, fall)
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)