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이치모쿠 클라우드 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-10-08 12:24:06
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전반적인 설명

이 전략은 일일 차트에서 이치모쿠 클라우드 지표를 기반으로 간단한 트렌드 추적 거래를 구현합니다. 전환선, 기본선, 선두 스펜 1, 선두 스펜 2를 계산하고 클라우드에 대한 폐쇄 가격의 위치를 비교하여 구매 및 판매 신호를 생성합니다. 종료 가격이 클라우드 위에있을 때 상승 추세로 간주되고 구매 신호가 생성됩니다. 종료 가격이 클라우드 아래에있을 때 하락 추세로 간주되고 판매 신호가 생성됩니다.

전략 논리

이 전략은 주로 이치모쿠 구름 지표의 다섯 줄을 계산합니다.

  1. 회전선: 가장 높은 최고와 가장 낮은 최저 9 기간 평균

  2. 기준선: 최대 최대 및 최저 최저의 26주기 평균

  3. 리딩 스판 1: 전환선과 기본선의 평균

  4. 리딩 스판 2: 가장 높은 최고와 가장 낮은 최저 52 기간 평균

  5. 뒤떨어진 기간: 종료 가격은 26 기간 뒤떨어졌습니다.

종료 가격이 클라우드 위에 있을 때 상승 추세로 간주되고 구매 신호가 생성됩니다. 종료 가격이 클라우드 아래에 있을 때 하락 추세로 간주되고 판매 신호가 생성됩니다.

구체적으로, 전략은 다음과 같은 단계를 통해 이 논리를 구현합니다.

  1. 변환 직선, 기본 직선, 선 선 스프랜 1 및 선 스프랜 2를 계산

  2. 종료 가격의 지연 기간을 26 기간 뒤에 그래프

  3. 닫기 가격이 클라우드 위에 있는지 확인 (리딩 스펜 1 및 2), 만약 사실 인 경우 구매 신호를 생성

  4. 닫기 가격이 클라우드 아래에 있는지 확인 하 고, 진실 경우 판매 신호를 생성

  5. 전략 설정에 기초한 구매/판매 신호에 대한 거래를 수행

이점 분석

이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.

  1. 이치모쿠 클라우드를 사용하면 트렌드를 효과적으로 식별하고 트렌드 방향을 따라 신호를 생성하여 범위 시장에서 불필요한 거래를 피할 수 있습니다.

  2. 계산 매개 변수는 매일 거래에 최적화되었습니다.

  3. 선행 스펜 1과 2를 모두 사용하여 여러 신호를 결합하여 잘못된 신호를 필터링합니다.

  4. 뒤떨어진 스펀드 지연은 구름이 터지면 즉각적인 철수의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

  5. 단순하고 명확한 논리, 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.

  6. 다른 지표가 필요없고, 트렌드를 따라가는 시스템입니다.

위험 분석

고려해야 할 몇 가지 위험 요소가 있습니다.

  1. 클라우드는 특정 시장 조건에서 오류가 발생할 수 있고 잘못된 신호를 생성할 수 있습니다.

  2. 만약 매개 변수가 변화하는 시장 역동성에 적응되지 않는다면, 그것은 시스템을 약화시킵니다.

  3. 고정된 지연 기간 지연은 어떤 기회를 놓칠 수 있습니다.

  4. 아직 완전히 을 피할 수 없습니다.

  5. 시간이 지연해서 빠른 역전을 잡을 수 없습니다.

  6. 주요 트렌드와 짧은 수정값을 구분할 수 없으므로 손실이 발생할 수 있습니다.

개선 할 수 있는 분야

전략을 개선할 수 있는 몇 가지 방법:

  1. 다른 시장 조건에 대한 변환 선과 같은 매개 변수를 최적화합니다.

  2. 강도와 방향을 확인하기 위해 트렌드 필터링 지표를 추가합니다.

  3. 스톱 로스를 적용하고 수익을 취하여 거래 당 손실을 제어합니다.

  4. 높은 음량으로만 신호를 받아요

  5. 시장 체제에 따라 다른 매개 변수 집합을 사용하십시오.

  6. 자동 최적화 매개 변수에 기계 학습을 추가합니다.

  7. 고정된 지연이 아닌 동적 지연 범위를 고려하세요.

요약

전체적으로 이 이치모쿠 클라우드 전략은 기본 트렌드를 따르는 규칙을 구현하지만 개선이 가능합니다. 핵심 논리는 건전하고 매개 변수 최적화, 좋은 기본 알고 거래 전략입니다. 더 많은 클라우드 매개 변수 향상, 필터와 위험 통제를 추가하면 매우 실용적인 양적 거래 시스템이 될 수 있습니다.


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conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
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displacement = input(26, minval=0, title="Displacement")

donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))

conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line")
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p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=color.green,
 title="Lead 1")
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 title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color.green : color.red)
buy = close > leadLine1[26] and close > leadLine2[26]
sell = close < leadLine1[26] and close < leadLine2[26]
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buy)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sell)


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