그라디언트 리버서스 트레이딩 전략 (Gradient Reversal Trading Strategy) 은 이동 평균 크로스오버 시스템을 사용하여 트레이딩 신호를 생성하는 트렌드 추적 전략이다. 이는 다양한 기간의 이동 평균을 계산하여 현재 가격 트렌드의 방향을 감지하고 트렌드 리버서스 지점에서 긴 또는 짧은 트레이드를 입력합니다. 이 전략은 중장기 트렌드를 포착하고 트렌드가 역전되면 거래를 목표로합니다.
이 전략은 두 개의 이동 평균을 계산하고, 한 개의 더 긴 기간 MA가 기본 라인 역할을 하고, 다른 짧은 기간 MA가 교차하여 거래 신호를 생성합니다. 구체적인 논리는 다음과 같습니다.
기간 매개 변수 len1을 사용하여 장기 트렌드를 나타내는 기본 MA를 계산합니다.
단기 트렌드인 len2 < len1을 나타내는 기간 len2의 신호 MA를 계산합니다.
더 짧은 MA가 더 긴 MA를 아래로 넘어가면, 트렌드 반전을 나타내고 가격이 하락할 수 있습니다.
더 짧은 MA가 아래에서 더 긴 MA를 가로질러 올라가면, 트렌드 반전을 나타내고 가격이 상승할 수 있습니다.
가격이 더 긴 MA로 돌아갔을 때, 포지션을 닫습니다.
MA의 교차를 파악함으로써 중장기 트렌드 전환을 거래합니다.
중장기 트렌드 전환을 효과적으로 잡습니다. MA 크로스오버 시스템을 이용해서요.
트레이딩 신호는 간단하고 명확합니다.
사용자 정의 가능한 기간 매개 변수는 다른 제품과 거래자에게 적합합니다.
스톱 로스를 설정하고 수익을 취해서 거래당 위험을 조절할 수 있습니다.
특정 가격값을 예측할 필요가 없습니다. 단지 트렌드 방향에 대해 걱정할 필요가 있습니다.
더 많은 잘못된 신호가 빈번한 MA 교차와 함께 범위 시장에서 발생할 수 있습니다.
단기 가격 변동에서 이익을 얻을 수 없습니다. 중장기 트렌드 거래에만 적합합니다.
MA 시스템은 가격 변화를 늦추고, 트렌드 반전을 적시에 파악할 수 없습니다.
거래 빈도는 낮고 충분한 수익을 얻을 수 없습니다.
시장 적응을 위해 적절한 시기에 매개 변수를 조정해야 합니다.
MACD, KD와 같은 다른 지표와 결합하여 잘못된 신호를 필터합니다.
트렌드 필터를 추가하고 트렌드가 명확할 때만 거래합니다.
여러 시간 프레임 거래, 다른 기간의 MAs를
동적으로 변하는 시장에 적응하도록 매개 변수를 최적화합니다.
트렌드 반전을 판단하는 데 도움이 되는 머신 러닝 모델을 도입합니다.
그라디언트 리버설 트레이딩 전략 (Gradient Reversal Trading Strategy) 은 전반적으로 트렌드를 따르는 사용하기 쉬운 전략이다. 장기적인 가격 트렌드를 거래하기 위해 MA 크로스오버를 식별하여 중장기 트렌드 리버설 포인트를 잡습니다. 이 전략은 명확한 거래 신호로 구현하기 쉽지만 일부 제한도 있습니다. 매개 변수를 최적화하고 다른 지표를 결합하고 머신 러닝을 도입하여 시장 기회를 더 잘 활용하여 개선 할 수 있습니다.
/*backtest start: 2022-10-02 00:00:00 end: 2023-10-08 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 //Created by 100kiwi strategy(title = "TrapTrading", overlay = true) ///////////////////////////////////////////////////////////////////// // COMPONENT CODE START //******************************************************************* // Backtesting Period Selector | Component by pbergden //******************************************************************* testStartYear = input(2015, "Backtest Start Year") testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month") testStartDay = input(1, "Backtest Start Day") testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0) testStopYear = input(2018, "Backtest Stop Year") testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month") testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day") testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0) // A switch to control background 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"Long0", qty = 1, limit = line2Up) strategy.exit("Exit Long1", from_entry = "Long1", qty = 1, limit = line1Up) strategy.exit("Exit Long2", from_entry = "Long2", qty = 1, limit = baseLine) strategy.exit("Exit Long3", from_entry = "Long3", qty = 1, limit = line1Down) strategy.exit("Exit Long4", from_entry = "Long4", qty = 1, limit = line2Down) strategy.exit("Exit Long5", from_entry = "Long5", qty = 1, limit = line3Down) strategy.exit("Exit Long6", from_entry = "Long6", qty = 1, limit = line4Down) strategy.exit("Exit Long7", from_entry = "Long7", qty = 1, limit = line5Down) strategy.exit("Exit Long8", from_entry = "Long8", qty = 1, limit = line6Down) strategy.exit("Exit Long9", from_entry = "Long9", qty = 1, limit = line7Down) strategy.exit("Exit Long10", from_entry = "Long10", qty = 1, limit = line8Down) strategy.order("Long0", strategy.long, qty = 1, limit = baseLine, when = strategy.position_size <= 0) strategy.order("Long1", strategy.long, qty = 1, limit = line1Down, when = 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