이 전략은 단기 거래를 구현하는 것을 목표로, 2 일 연속 폐쇄 가격의 차이를 분석하여 미래의 가격 움직임을 판단합니다. 이 전략은 간단하고 직관적이며 실행이 쉽고 단기 거래자에게 적합합니다.
이 전략의 핵심 논리는 오늘의 종료 가격을 어제 종료 가격과 비교하는 것입니다. 구체적으로:
여기서 핵심은 합리적인 문턱을 설정하는 것입니다. 문턱이 너무 크면 더 작은 가격 변동을 놓칠 것입니다. 문턱이 너무 작다면 정상적인 변동으로 인해 과도한 비합리적인 거래를 유발할 것입니다. 전략은 기본 값 0.004과 단계 0.001의 조정 가능한 문턱 디자인을 채택합니다. 적절한 문턱은 역사적 데이터에 기반한 백테스팅을 통해 선택할 수 있습니다.
요약하자면, 이 전략은 두 개의 연속 거래일 사이의 가격 변화를 포착하고, 임계치를 통해 정상적인 변동을 필터링하여 미래의 가격 추세를 판단하여 단기 거래를 수행합니다. 전략 아이디어는 간단하고 직관적이며 이해하기 쉽고 구현하기 쉽습니다.
이 위험 을 해결 하기 위해 다음 과 같은 것 들 을 고려 해 보십시오.
이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다.
멀티 타임프레임 백테스팅- 다양한 시간 프레임 (일일, 4 시간, 1 시간, 등) 을 사용하여 역 테스트 매개 변수를 선택하고 최적의 시간 프레임과 매개 변수를 선택하십시오.
변동성 지표를 결합합니다.- 더 나은 동적 문턱을 설정하기 위해 ATR과 같은 가격 변동성을 고려하는 지표를 추가하십시오.
스톱 손실 논리를 추가합니다.- 한 번의 손실을 통제하기 위해 합리적인 스톱 손실 지점을 설정하십시오.
위치 관리 최적화- 초기 포지션의 크기를 최적화하고 Stop Loss를 보장하면서 수익성을 높이기 위해 추가 규칙을 적용하십시오.
거래 비용을 고려- 리크테스팅에서 수수료와 미끄러짐과 같은 거래 비용을 추가하여 라이브 거래에 더 가깝습니다.
기계 학습을 도입- 기계 학습 알고리즘을 적용하여 더 많은 기능을 추출하고 더 강력한 거래 신호를 만듭니다.
이 전략은 단기 거래 전략을 설계하기 위해 간단하고 직관적인 접근 방식을 사용하여 폐쇄 가격 차이에 기초하여 미래의 가격 추세를 판단합니다. 전략은 실행이 쉽고 단기 거래에 적합하지만 약간의 손실 위험을 초래할 수 있습니다. 다양한 최적화 방법은 전략의 안정성과 수익성을 향상시킬 수 있습니다. 기본 전략으로서 추가 연구를위한 아이디어와 참조를 제공할 수 있습니다.
/*backtest
start: 2023-08-28 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Daily Close Comparison Strategy (by ChartArt) repainting results", shorttitle="CA_-_Daily_Close_Strat", overlay=false)
// ChartArt's Daily Close Comparison Strategy
//
// Version 1.0
// Idea by ChartArt on February 28, 2016.
//
// This strategy is equal to the very
// popular "ANN Strategy" coded by sirolf2009,
// but without the Artificial Neural Network (ANN).
//
// Main difference besides stripping out the ANN
// is that I use close prices instead of OHLC4 prices.
// And the default threshold is set to 0 instead of 0.0014
// with a step of 0.001 instead of 0.0001.
//
// This strategy goes long if the close of the current day
// is larger than the close price of the last day.
// If the inverse logic is true, the strategy
// goes short (last close larger current close).
//
// This simple strategy does not have any
// stop loss or take profit money management logic.
//
// List of my work:
// https://www.tradingview.com/u/ChartArt/
//
// __ __ ___ __ ___
// / ` |__| /\ |__) | /\ |__) |
// \__, | | /~~\ | \ | /~~\ | \ |
//
//
threshold = input(title="Price Difference Threshold repainting results", type=float, defval=0.004, step=0.001)
getDiff() =>
yesterday=security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
today=security(syminfo.tickerid, 'D', close)
delta=today-yesterday
percentage=delta/yesterday
closeDiff = getDiff()
buying = closeDiff > threshold ? true : closeDiff < -threshold ? false : buying[1]
hline(0, title="zero line")
bgcolor(buying ? green : red, transp=25)
plot(closeDiff, color=silver, style=area, transp=75)
plot(closeDiff, color=aqua, title="prediction")
longCondition = buying
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = buying != true
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)