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테슬라 슈퍼트렌드 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-10-30 15:46:31
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전반적인 설명

테슬라 슈퍼트렌드 전략 (Tesla Supertrend Strategy) 은 테슬라 주식이나 기타 관련 자산에 대한 거래 신호를 생성하도록 설계된 맞춤형 거래 뷰 스크립트이다. 이 전략은 잠재적 인 장기 및 단기 기회를 식별하기 위해 다양한 기술적 지표와 조건을 결합합니다.

전략 논리

이 전략은 주로 다음의 주요 지표에 의존합니다.

슈퍼트렌드 지표:슈퍼트렌드는 가격 데이터와 평균 진실 범위 (ATR) 를 결합하여 중요한 트렌드 방향을 식별합니다. 전략은 상승 또는 하락 추세를 결정하기 위해 기본 10 기간 슈퍼트렌드를 사용합니다.

상대적 강도 지수 (RSI):이 전략은 시장에서 과반 구매 및 과반 판매 조건을 평가하기 위해 다양한 기간 (21, 3, 10, 28) 의 여러 RSI 조건을 사용합니다. 이러한 RSI 조건은 잠재적 인 거래 신호의 강도를 확인하는 데 도움이됩니다.

평균 방향 지표 (ADX):평균 방향 지표 (ADX) 는 트렌드의 강도를 측정하는 데 사용됩니다. 사용자 정의 가능한 매개 변수는 평형 및 DI 길이를 제어하여 ADX 신호를 정밀 조정 할 수 있습니다.

거래 논리:

장거리 입력 신호:긴 입문 신호는 다음 조건이 일치하면 생성됩니다.

슈퍼트렌드 하향에서 상승으로 변화
RSI (RSI) 는 75 이하입니다 (가장 구매를 피합니다)
RSI ((3) 는 65 이상입니다 (단기 강도)
RSI ((28) 는 49 (장기 강도) 이상입니다.
ADX가 21보다 높습니다 (중요한 경향)

출구 신호:긴 포지션은 다음 조건 중 어느 하나에 해당할 때 닫습니다.

슈퍼트렌드 상승세에서 하락세로 변화
RSI (10) 는 42 이하로 떨어집니다 (잠재적 약점)

이점 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

슈퍼트렌드는 주요 트렌드 방향을 파악하여 거래 소음을 피하는 데 도움이됩니다.
여러 개의 RSI 기간은 더 높은 품질의 신호를 위해 과열 및 과 판매 조건을 평가합니다.
ADX는 트렌드가 충분히 강할 때만 진입을 보장하고, 불안한 시장에서 잘못된 신호를 피합니다.
트렌드, 강도 및 변동성 지표를 결합하면 품질의 입점과 출점을 제공합니다.
사용자 정의 가능한 매개 변수는 다른 자산과 시장 환경에 최적화를 허용합니다.
자동화 트레이딩을 위한 프로그래밍 없이 트레이딩뷰에 쉽게 적용할 수 있습니다.

위험 분석

이 전략은 또한 다음과 같은 위험을 안고 있습니다.

모든 기술 지표 전략과 마찬가지로 잘못된 신호가 발생할 수 있고 손해를 멈추는 것이 필수적입니다.
근본적인 요소나 장기적인 추세를 무시하는 지표에 지나치게 의존하는 것.
역사적인 데이터에 맞게 너무 최적화하면 곡선에 맞게 될 위험이 있고 신중한 백테스팅이 필요합니다.
실제 거래는 확장과 같은 실행 방법을 필요로 합니다. 위험 통제를 위해 동적 중지.
인적 개입이나 거래 중단이 필요한 갑작스러운 발전에 따라 지표가 실패할 수 있습니다.

최적화 방향

이 전략은 또한 다음과 같은 측면에서도 개선될 수 있습니다.

최적의 매개 변수를 찾기 위해 트렌드와 강도 지표의 다양한 조합을 테스트합니다.
강력한 반전을 보장하기 위해 볼륨 브레이크업과 같은 입시 조건을 추가합니다.
더 나은 이익 대 마취 비율을 위해 보유 기간을 최적화하십시오.
IMPLIED VOL ATM을 사용하여 선택적으로 거래를 가능하게 하여 비효율적인 낮은 변동성 환경을 피합니다.
기계 학습 모델을 통합하여 지표 신호의 품질을 판단하고 승률을 향상시킵니다.
자산 특성에 따른 매개 변수를 조정하여 전략을 더 견고하게 만들 수 있습니다.

결론

요약하자면, 테슬라 슈퍼트렌드 전략은 강력한 트렌드를 나타내는 지표의 조합을 통해 품질의 진입점과 출구점을 식별하는 것을 목표로 한다. 단일 지표와 비교하면 트렌드와 강도가 일치할 때 잘못된 신호를 필터링하고 거래를 할 수 있다. 그러나 최적화와 위험 통제는 라이브 트레이딩을 위해 역사적 성과에만 의존하지 않고 신중하게 수행되어야 한다. 지속적인 테스트와 조정으로, 이 전략은 테슬라 또는 다른 자산 거래에 귀중한 도구가 될 가능성이 있다.

/*backtest
start: 2023-09-29 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © cjones0313

//@version=5
strategy("TSLA 1.8k Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)


// a measure of volatility, default 10 - measured over 10 bars
// modifying the value > 10 results in a smoother supertrend line, filter out noise but slower response to price changes
// modifying the value < 10 results in faster response in price changes, but may result in more false signals
atrPeriod = input(19, "ATR Length")

// sets factor for supertrend line made up of price and ATR, this determines how much weight is given to each, default 3.0
// increasing the value > 3.0 results in faster response in price changes, but may result in more false signals
// decreasing the value results in filtering out noise, but may miss smaller price movements
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)

// direction = 1 bullish, -1 bearish
[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)



adxlen = input(7, title="ADX Smoothing")
dilen = input(7, title="DI Length")
dirmov(len) =>
    up = ta.change(high)
    down = -ta.change(low)
    plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
    minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
    truerange = ta.rma(ta.tr, len)
    plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, len) / truerange)
    minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, len) / truerange)
    [plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
    [plus, minus] = dirmov(dilen)
    sum = plus + minus
    adx = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
sig = adx(dilen, adxlen)

if ta.change(direction, 1) < 0 and ta.rsi(close, 21) < 75 and ta.rsi(close, 3) > 65 and ta.rsi(close, 28) > 49 and sig > 21
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)

if ta.change(direction, 1) > 0 or ta.rsi(close, 10) < 42
    strategy.close("Long Entry")

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