월스트리트 CCI 인덱스에 기초한 상관관계에 기반한 상승/하락 암호화 거래 전략
저자:차오장, 날짜: 2023-11-01 11:27:20태그:
전반적인 설명
이것은 자동화 된 거래 전략으로, 월 스트리트 체이징 링 인덱스를 사용하여 그에 상관관계가 있다고 간주되는 벤치마크 암호화 통화의 계산 트렌드를 기반으로 목표 암호화 통화에 대한 긴 / 짧은 / 가까운 신호를 생성합니다.
기본 매개 변수와 ETH/USDT를 기본 기호로 사용하면 전략은 DENT/USDT, BTT/USDT, FTT/USDT, DOT/USDT 등과 같은 기호에 대한 좋은 백테스트 결과를 보여줍니다.
참고: 기본 매개 변수를 가진 전략은 4h 시간 프레임을 위해 의도됩니다. 다른 시간 프레임에서 다른 지원 길이를 시도하십시오.
전략 이 어떻게 작동 하는가
-
WMA는 기본 기호에 의해 계산되며, 기본적으로 길이 200입니다.
-
WMA가 상승할 때 길게, 떨어질 때 짧게
-
장기/단계 및 장기/단계 StopLoss의 TakeProfit는 계산된 비율이므로 0.05 = 5% 등입니다. 또한, TakeProfit/StopLoss는 차트
의 기호가 아닌 기본 기호에 의해 계산됩니다. -
이 전략은 다음과 같은 논리에 근거하여 시장 입출장 명령을 사용합니다.
-
WMA가 상승하고 지위가 없는 경우, 긴 입출구
-
WMA가 떨어지고 위치가 없을 때, 짧은 진입
-
긴 포지션 수익 >= TakeProfitLong %, 긴 폐쇄
-
코트 포지션 수익이 >=TakeProfitShort 비율이면, 코트를 닫습니다.
-
긴 포지션 손실 >=StopLossLong %, 긴 폐쇄
-
코트 포지션 손실 >=StopLossShort 비율, 코트 포지션 폐쇄
-
-
토프로피트 및 스톱 로스 가격은 기본 기호 가격 변화에 따라 실시간으로 업데이트됩니다.
이점 분석
-
이 전략은 매개 변수를 조정하여 여러 암호화폐에서 사용할 수 있습니다.
-
트렌드를 결정하기 위해 월스트리트 CCI를 사용하는 것은 소음으로 인한 잘못된 거래를 피합니다. CCI는 가짜 브레이크 손실을 피하는 데 도움이되는 브레이크에서 지연합니다.
-
테이크프로피트 (TakeProfit) 와 스톱로스를 통합하면 트렌드를 따라가는 동시에 거래당 손실을 제어할 수 있습니다.
-
수동 개입 없이 완전히 자동화 된 거래는 24/7 실행 시간을 허용합니다.
위험 분석
-
표적 암호화폐가 기본 암호화폐와 분리되어 전략의 실패로 이어질 위험이 있습니다. 여러 기본 암호화폐를 사용하여 최적화하고 가장 높은 상관 관계를 선택할 수 있습니다.
-
갑작스러운 변동성 위험은 포지션을 중지합니다. StopLoss 비율을 조정하거나 후속 스톱을 사용할 수 있습니다.
-
위험 TakeProfit 비율은 충분한 트렌드 이윤을 포착하기에는 너무 작습니다. 트렌드 추적 또는 동적 인 이윤을 포함 할 수 있습니다.
-
가짜 브레이크오웃의 위험은 손실 종료로 이어집니다. CCI 매개 변수를 조정하거나 재입구 논리를 추가할 수 있습니다.
최적화 방향
-
여러 기본 암호에 대한 상관 분석을 사용하고 단일 기본 암호 위험을 줄이기 위해 지표를 결합하십시오.
-
트렌드 추적을 추가하여 변동성에 따라 TakeProfit/StopLoss를 동적으로 조정합니다.
-
극한의 움직임이 위치에서 멈추는 것을 방지하기 위해 단계적 정지를 추가하십시오.
-
재입구 논리를 추가하여 스톱 로스 출구 후 추가 트렌드를 놓치지 않도록 합니다.
-
CCI 매개 변수 및 설정을 최적화하여 신호 효과를 향상시킵니다.
-
적응력을 높이기 위해 각각의 표적 암호화에 대해 매개 변수를 개별적으로 최적화합니다.
-
계좌 크기에 따라 포지션 크기를 최적화합니다.
요약
전체적으로 이것은 트렌드를 따르는 전형적인 전략이다. 핵심 아이디어는 월스트리트 CCI를 사용하여 벤치마크 암호화폐의 트렌드 방향을 결정하고 그에 따라 표적 암호화폐를 거래하는 것이다. 이 전략은 몇 가지 장점이 있지만 주목해야 할 위험도 있다. 튜닝, 트렌드 추적, 리스크 제어 등에 대한 추가 개선은 안정성과 수익성을 향상시킬 수 있다. 요약하자면, 전략은 자동화된 체계적인 암호화폐 거래에 대한 아이디어와 참조를 제공한다.
/*backtest
start: 2022-10-25 00:00:00
end: 2023-10-31 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 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © levieux
//@version=5
strategy(title='Correlation Strategy', shorttitle='Correlation Strategy', initial_capital=1000, overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
supportLength = input.int(200, minval=1, title='Support Length')
supportSymbol = input('BTC_USDT:swap', title='Correlated Symbol')
supportSource = input(hlc3, title='Price Source')
takeprofitLong = input.float(0.2, 'Take Profit Long', step=0.01)
takeprofitShort = input.float(0.15, 'Take Profit Short', step=0.01)
stoplossLong = input.float(0.1, 'Stop Loss Long', step=0.01)
stoplossShort = input.float(0.04, 'Stop Loss Short', step=0.01)
start = input(defval = timestamp("01 Jan 2016 00:00 +0000"), title = "Start Time")
end = input(defval = timestamp("31 Dec 2050 23:59 +0000"), title = "End Time")
supportTicker = request.security(supportSymbol, timeframe.period, supportSource, lookahead=barmerge.lookahead_off) //input(close, title="Source")
supportLine = ta.wma(supportTicker, supportLength)
window() => true
if not window()
strategy.cancel_all()
supportLongPrice = close
supportShortPrice = close
if strategy.position_size > 0
supportLongPrice := supportLongPrice[1]
if strategy.position_size < 0
supportShortPrice := supportShortPrice[1]
longCondition = ta.rising(supportLine, 5) and window() and strategy.position_size <= 0
shortCondition = ta.falling(supportLine, 5) and window() and window() and strategy.position_size > 0
takeprofitLongCondition = takeprofitLong > 0 and window() and strategy.position_size > 0 and supportTicker > supportLongPrice * (1 + takeprofitLong)
stoplossLongCondition = stoplossLong > 0 and window() and strategy.position_size > 0 and supportTicker < supportLongPrice * (1 - stoplossLong)
takeprofitShortCondition = takeprofitShort > 0 and window() and strategy.position_size < 0 and supportTicker > supportShortPrice * (1 + takeprofitShort)
stoplossShortCondition = stoplossShort > 0 and window() and strategy.position_size < 0 and supportTicker < supportShortPrice * (1 - stoplossShort)
if longCondition
strategy.entry('Long', strategy.long)
supportLongPrice := supportTicker
if shortCondition
strategy.entry('Short', strategy.short)
supportShortPrice := supportTicker
if takeprofitLongCondition
strategy.close('Long')
if stoplossLongCondition
strategy.close('Long')
if takeprofitShortCondition
strategy.close('Short')
if stoplossShortCondition
strategy.close('Short')
///////////////////
// MONTHLY TABLE //
new_month = month(time) != month(time[1])
new_year = year(time) != year(time[1])
eq = strategy.equity
bar_pnl = eq / eq[1] - 1
bar_bh = (close-close[1])/close[1]
cur_month_pnl = 0.0
cur_year_pnl = 0.0
cur_month_bh = 0.0
cur_year_bh = 0.0
// Current Monthly P&L
cur_month_pnl := new_month ? 0.0 :
(1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
cur_month_bh := new_month ? 0.0 :
(1 + cur_month_bh[1]) * (1 + bar_bh) - 1
// Current Yearly P&L
cur_year_pnl := new_year ? 0.0 :
(1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
cur_year_bh := new_year ? 0.0 :
(1 + cur_year_bh[1]) * (1 + bar_bh) - 1
// Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
var month_pnl = array.new_float(0)
var month_time = array.new_int(0)
var month_bh = array.new_float(0)
var year_pnl = array.new_float(0)
var year_time = array.new_int(0)
var year_bh = array.new_float(0)
end_time = false
end_time:= time_close + (time_close - time_close[1]) > timenow or barstate.islastconfirmedhistory
if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or end_time))
if (end_time[1])
array.pop(month_pnl)
array.pop(month_time)
array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
array.push(month_time, time[1])
array.push(month_bh , cur_month_bh[1])
if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or end_time))
if (end_time[1])
array.pop(year_pnl)
array.pop(year_time)
array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
array.push(year_time, time[1])
array.push(year_bh , cur_year_bh[1])
// Monthly P&L Table
var monthly_table = table(na)
getCellColor(pnl, bh) =>
if pnl > 0
if bh < 0 or pnl > 2 * bh
color.new(color.green, transp = 20)
else if pnl > bh
color.new(color.green, transp = 50)
else
color.new(color.green, transp = 80)
else
if bh > 0 or pnl < 2 * bh
color.new(color.red, transp = 20)
else if pnl < bh
color.new(color.red, transp = 50)
else
color.new(color.red, transp = 80)
if end_time
monthly_table := table.new(position.bottom_right, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, border_width = 1)
table.cell(monthly_table, 0, 0, "", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 1, 0, "Jan", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 2, 0, "Feb", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 3, 0, "Mar", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 4, 0, "Apr", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 5, 0, "May", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 6, 0, "Jun", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 7, 0, "Jul", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 8, 0, "Aug", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 9, 0, "Sep", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec", bgcolor = #cccccc)
table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", bgcolor = #999999)
for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
table.cell(monthly_table, 0, yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor = #cccccc)
y_color = getCellColor(array.get(year_pnl, yi), array.get(year_bh, yi))
table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100)) + " (" + str.tostring(math.round(array.get(year_bh, yi) * 100)) + ")", bgcolor = y_color)
for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
m_col = month(array.get(month_time, mi))
m_color = getCellColor(array.get(month_pnl, mi), array.get(month_bh, mi))
table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100)) + " (" + str.tostring(math.round(array.get(month_bh, mi) * 100)) +")", bgcolor = m_color)
- 달러 비용 평균 투자 전략
- CCI 평균 역전 채널 전략
- RSI 평균 역전 거래 전략
- 낮은 스캐너 스마트 추적 방법
- 샤프 트렌드 사이클 동력 전략
- 이동 평균에 기초한 모멘텀 캡처 전략
- 이중 이동 평균 볼링거 밴드 트렌드 전략에 따라
- 동적 정지 전략에 따른 트렌드
- 이중 ATR 채널 트렌드 전략
- 볼링거 밴드 트렌드 역전 전략
- SMI 에르고딕 오시레이터 모멘텀 거래 전략
치안 채널에 기반한 전략에 따른 경향 - 로즈 크로스 스타 듀얼 인디케이터 변동성 전략
- 적응형 ATR 트렌드 브레이크 전략
- 볼링거 밴드 모멘텀 폭발 전략
- 다중 요인 전략
- 주기적 투자 기반의 골든 트렌드 추적 전략
- 이치모쿠 킨코 히오 십자 전략
- 다각형 이동평균 전략
- 피워드 디렉터 오시레이터 트렌드 거래 전략