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이동 평균 지지 및 저항 파업 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-09-28 15:20:47
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전반적인 설명

이 전략은 이동 평균을 기반으로 주요 지원 및 저항 수준을 식별하고 가격이 이러한 수준을 넘어서면 거래를합니다. 전략은 간단하고 효과적이며 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.

전략 논리

이 전략은 지원 및 저항 구역을 식별하기 위해 50의 기간을 가진 간단한 이동 평균 (SMA) 을 사용합니다. 구체적으로:

닫기 가격이 아래에서 SMA를 넘을 때, 지난 50 기간 동안 가장 높은 높은 저항 R로 간주됩니다.
클로즈 가격이 위에서 SMA 아래로 넘어가면 지난 50개 기간 중 가장 낮은 최저값을 지지값으로 삼습니다.
닫는 저항을 초과 할 때 길게 이동
S를 지원 할 때 짧은 이동

즉, 전략은 50주기 SMA를 사용하여 가격대를 분할하고, 가격이 이 구역을 벗어날 때 거래를합니다. 저항보다 높은 브레이크에 장기간에 걸리고, 지원보다 낮은 브레이크에 짧습니다. 전략은 간단하고 실행하기가 쉽습니다.

이점 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

지지/저항을 식별하기 위해 이동 평균을 사용하는 것은 합리적으로 신뢰할 수 있으며 잘못된 파장을 효과적으로 필터링할 수 있습니다.
50년이라는 기간은 너무 길지도 짧지도 않고, 중장기적 수준에 대해 의미 있는 것을 발견할 수 있습니다.
단 하나의 SMA 지표를 사용해서 시스템 오버헤드가 낮고 구현이 쉽다.
브레이크아웃 거래 전략은 간단하고 효과적입니다.
조정 가능한 매개 변수는 거의 없으며 과도한 최적화를 피합니다.

위험 분석

이 전략은 또한 다음과 같은 위험을 가지고 있습니다.

아직 SMA가 완전히 필터링할 수 없는 가짜 브레이크의 위험이 있습니다.
고정 기간은 다른 시장 순환에 적응할 수 없으며, 단기적인 기회를 놓칠 수 있습니다.
초기 브레이크오웃 이후에는 리브랙과 재테스트가 있을 수 있어 신중한 스톱 로스 기술이 필요합니다.
더 큰 트렌드 방향은 장기 거래에 따라 모니터링되어야 합니다.

이러한 위험은 SMA 기간을 조정하고 트렌드 필터 지표 등을 추가하는 것과 같은 최적화로 해결할 수 있습니다. 적절한 스톱 로스 관리도 매우 중요합니다.

최적화 방향

전략이 향상될 수 있는 몇 가지 방법:

트렌드 방향과 동력을 측정하는 데 도움이 되는 MACD와 같은 지표를 추가합니다.
동적 조정을 위해 MA 기간의 적응적 최적화를 구현합니다.
브레이크오웃 탐지 개선, 예를 들어 MA와 볼린거 밴드의 동시 중단을 요구합니다.
단일 거래 손실을 통제하기 위해 스톱 로스 메커니즘을 포함합니다.
최적의 조합을 찾기 위해 다른 MA 기간 매개 변수를 테스트합니다.

이러한 개선은 다른 시장 주기에 걸쳐 전략을 더 견고하게 만들 수 있습니다.

요약

전체적으로, 전략은 SMA와 트레이드 브레이크와 함께 지원/저항을 식별하고, 단순하고 효과적인 것을 유지합니다. 또한 여러 차원에서 최적화 할 수있는 상당한 공간이 있습니다. 가짜 브레이크가 위험 요소로 남아 있지만 신중한 스톱 로스 사용은 이것을 효과적으로 제어 할 수 있습니다. 전략은 초보자에게는 이해하기 쉽고 실제 경험을 쌓는 데 좋습니다.

/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//--------------------------*
//-- This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0
//-- 開源代碼受Mozilla公眾授權條款2.0版規範, 網址是https://mozilla.org/MPL/2.0/
//
//@version=4
//
//  作品: [LunaOwl] 支撐壓力策略第4版
//  英文: [LunaOwl] Support Resistance Strategy V4
//
////////////////////////////////
//     ~~!!*(๑╹◡╹๑) **       //
//  製作:  @LunaOwl 彭彭      //
//  日期:  2019年03月05日     //
//  修改:  2019年04月22日     //
//  四版:  2020年06月16日     //
//  發表:  2020年06月17日     //
////////////////////////////////

//==設定策略==//

strategy("[LunaOwl] 支撐壓力策略 [回測]",
     shorttitle          = "支撐壓力策略 [回測]",
     overlay             = true,
     calc_on_order_fills = false,
     calc_on_every_tick  = false,
     pyramiding          = 0,
     currency            = currency.NONE,
     initial_capital     = 10000,
     slippage            = 5,
     default_qty_value   = 100,
     default_qty_type    = strategy.percent_of_equity,
     commission_type     = strategy.commission.percent,
     commission_value    = 0.05
     )

LB = input(50, title = "回溯期數", type = input.integer)
R = valuewhen(cross(sma(close, LB),close), highest(high, LB), 1)
S = valuewhen(cross(close,sma(close, LB)),  lowest( low, LB), 1)

plot(R, title = "壓力", color = color.green)
plot(S, title = "支撐", color = color.red)

//==定義輸出結果==//

Trend_up = crossover(close, R) ? 1 : 0
Trend_dn = crossunder(close, S) ? -1 : 0

//==設定出場規則==//

Enter = Trend_up ==  1 and Trend_up[1] == 0 ? Trend_up : na
Exit  = Trend_dn == -1 and Trend_dn[1] == 0 ? Trend_dn : na
strategy.entry("多", strategy.long, when = Enter)
strategy.entry("空", strategy.short, when = Exit)

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