이것은 유동평균의 크로스오버에 기반한 트렌드를 따르는 전략으로, 스톱 로스/익스피스 관리와 레버리지 효과를 결합하여 여러 시장에서 트렌드를 파악하고 이익을 극대화하는 것을 목표로 합니다.
이 전략은 빠른 및 느린 이동 평균의 교차를 거래 신호로 사용합니다. 빠른 MA가 느린 MA보다 높을 때 길게 이동하고 빠른 MA가 느린 MA보다 낮을 때 짧게 이동합니다.
소규모 트렌드에서 노이즈 트레이드를 필터링하기 위해 200일 MA를 트렌드 필터로 사용합니다. 거래 신호는 가격이 200일 MA보다 높거나 낮을 때만 생성됩니다.
이 전략은 범위 거래 스톱을 사용한다. 진입 후, 고정 비율의 스톱 손실과 수익을 취하는 수준이 설정된다. 예를 들어, 1%의 스톱 손실과 1%의 수익을 취한다. 가격은 스톱 손실 또는 수익을 취하면 포지션이 닫힌다.
레버리지 효과는 거래 수익을 증폭시키기 위해 사용됩니다. 다른 시장 특성에 따라 적절한 레버리지 비율을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 10x.
한 가지 장점은 암호화폐, 주식 및 선물 등 여러 시장의 트렌드를 식별할 수 있다는 것입니다. 이 전략은 광범위하게 적용될 수 있습니다.
빠른 / 느린 MA 크로스오버와 트렌드 필터를 사용하면 트렌드 방향을 더 잘 파악하고 트렌드 시장에서 좋은 승률을 달성 할 수 있습니다.
레인지 트레이딩 스톱은 견딜 수 있는 범위 내에서 단일 트레이드 손실을 제어하는 데 도움이 되고 전략의 안정적인 실행을 가능하게 합니다.
레버리지 효과는 거래 수익을 증폭시키고 전략 우위를 최대한 활용합니다.
황소/곰 시장에 대한 다른 배경 색상의 시각 인터페이스 디자인은 직관적인 시장 통찰력을 제공합니다.
전략은 추세를 따르고 있기 때문에 불안정하고 범위 제한 시장에서 낮은 성과를 낼 수 있습니다. 포지션 크기는 통제되어야합니다.
일정한 비율의 스톱 손실/이익 취득은 스톱 아웃 위험이 있습니다. 레벨은 시장의 특정 변동성에 따라 조정되어야 합니다.
레버리지는 포지션 크기와 위험을 증폭시킵니다. 과대 손실을 피하기 위해 레버리지 비율을 제어해야합니다.
이동 평균의 지연 특성으로 인해 거래 신호가 지연될 수 있습니다.
다른 매개 변수 조합을 테스트하고 최적의 빠른/연속한 MA 길이를 선택합니다.
정확도를 높이기 위해 다른 지표나 모델을 필터 신호로 포함합니다. 예를 들어 ATR 정지, RSI 등.
ADX와 같은 다른 트렌드 식별 도구를 연구하여 트렌드 캡처 능력을 더욱 향상시킵니다.
머신러닝 모델을 사용하여 전략 신호를 최적화하고 더 효과적인 출입/출입 지점을 찾습니다.
더 합리적인 스톱을 위해 변동성과 시장 조건에 기반한 동적 스톱 손실/이익 취득을 고려하십시오.
이 전략은 체계적인 트렌드-추천 접근 방식을 사용하여 위험을 제어하고 이익을 증대시키기 위해 스톱 / 수익을 취하고 레버리지를 사용합니다. 안정적인 알파 잠재력이있는 시장에서 널리 적용됩니다. 장기적인 성공을 위해 매개 변수 최적화, 위험 통제 및 전략 반복에 여전히주의를 기울여야합니다.
/*backtest
start: 2023-09-10 00:00:00
end: 2023-10-10 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Bozz Strategy
// Developed for Godstime
// Version 1.1
// 11/28/2021
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//@version=4
// strategy("Bozz Strategy", "", true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, margin_long=0, margin_short=0)
// ----------------------------- Inputs ------------------------------------- //
source_ma_type = input("EMA", "Source MA Type", options=["SMA", "EMA"])
source_ma_length = input(50, "Source MA Length")
fast_ma_length = input(20, "Fast MA Length")
slow_ma_length = input(50, "Slow MA Length")
use_trend_filter = input(true, "Trend Filter")
trend_filter_ma_type = input("EMA", "Trend Filter MA Type", options=["SMA", "EMA"])
trend_filter_ma_length = input(200, "Trend Filter MA Period")
show_mas = input(true, "Show MAs")
swing_trading_mode = input(false, "Swing Trading")
// -------------------------- Calculations ---------------------------------- //
fast_ma = ema(close, fast_ma_length)
slow_ma = ema(close, slow_ma_length)
source_ma = source_ma_type == "EMA"? ema(close, source_ma_length):
sma(close, source_ma_length)
trend_filter_ma = trend_filter_ma_type == "EMA"? ema(close, trend_filter_ma_length):
sma(close, trend_filter_ma_length)
// --------------------------- Conditions ----------------------------------- //
uptrend = not use_trend_filter or close > trend_filter_ma
buy_cond = crossover(fast_ma, slow_ma) and uptrend
downtrend = not use_trend_filter or close < trend_filter_ma
sell_cond = crossunder(fast_ma, slow_ma) and downtrend
// ---------------------------- Plotting ------------------------------------ //
bgcolor(use_trend_filter and downtrend? color.red: use_trend_filter? color.green: na)
plot(show_mas? fast_ma: na, "Fast MA", color.green)
plot(show_mas? slow_ma: na, "Slow MA", color.red)
plot(show_mas? source_ma: na, "Source MA", color.purple)
plot(show_mas? trend_filter_ma: na, "Trend Filter MA", color.blue)
// ---------------------------- Trading ------------------------------------ //
// Inputs
sl_perc = input(1.0, "Stop Loss (in %)", group="Backtest Control")/100
tp_perc = input(1.0, "Take Profit (in %)", group="Backtest Control")/100
leverage = input(10, "Leverage", maxval=100, group="Backtest Control")
bt_start_time = input(timestamp("2021 01 01"), "Backtest Start Time", input.time, group="Backtest Control")
bt_end_time = input(timestamp("2021 12 31"), "Backtest End Time", input.time, group="Backtest Control")
// Trading Window
in_trading_window = true
trade_qty = (strategy.equity * leverage) / close
// Long Side
strategy.entry("Long Entry", strategy.long, when=buy_cond and in_trading_window)
long_tp = strategy.position_avg_price * (1 + tp_perc)
long_sl = strategy.position_avg_price * (1 - sl_perc)
if not swing_trading_mode
strategy.exit("Long Exit", "Long Entry", limit=long_tp, stop=long_sl)
// Short Side
strategy.entry("Short Entry", strategy.short, when=sell_cond and in_trading_window)
short_tp = strategy.position_avg_price * (1 - tp_perc)
short_sl = strategy.position_avg_price * (1 + sl_perc)
if not swing_trading_mode
strategy.exit("Short Exit", "Short Entry", limit=short_tp, stop=short_sl)
// End of trading window close
strategy.close_all(when=not in_trading_window)