ChaoZhang
개요
이 전략은 운동 지표에 기반하여, 이동 평균과 결합하여, 시장 추세를 추적하는 목적을 달성한다. 가격 상승 동력이 큰 때 더 많이 하고, 가격 하락 동력이 큰 때 공백을 하는 것은 추세를 추적하는 전략에 속한다.
전략 원칙
가격의 동량값momentum을 계산하는 공식은: ((현재 가격-N주기 전 가격) /N주기 전 가격
가격의 이동 평균 mid을 계산하고, N주기 이동 평균을 기준으로 합니다.
동량값을 일원화 처리 normalize, 0-1 범위에 매핑
모집된 운동량이 0.5보다 많고 가격이 이동 평균보다 높을 때 더 많이 합니다.
통합된 운동량이 0.5보다 작고 가격이 이동 평균보다 낮으면 공백
이동식 중지 메커니즘을 사용하여 합리적인 중지 위치를 설정합니다.
전략의 기본 거래 논리이다. 시장이 트렌드 상태일 때, 가격이 연속적으로 하락하여 큰 동적 값을 생성한다. 전략은 동적 값의 크기에 따라 트렌드의 강도를 판단하고, 이동 평균의 방향과 결합하여 시장 진입을 결정한다. 또한, 손실을 막는 설정은 매우 중요하여 위험을 효과적으로 제어 할 수 있다.
우위 분석
이 전략에는 다음과 같은 장점이 있습니다.
시장 동향을 추적하여 수익 잠재력이 높습니다.
동력 지표는 가격 변화에 민감하며, 트렌드에 빠르게 반응할 수 있다.
이동 평균은 무작위 변동을 제거하고 동적 지표 조합과 함께 사용됩니다.
개별 거래의 손실을 제한할 수 있는 HTTPS 전략
거래 논리는 간단하고 명확하며, 실행 및 회귀가 쉽다.
유연하게 조정 가능한 매개 변수, 다른 주기 및 시장 환경에 적응
전체적으로 보면, 이것은 트렌드 시장에 매우 적합한 전략이며, 명확한 방향성이 있는 몇몇 상황에서는 수익성이 매우 강하다.
위험 분석
이 전략의 장점에도 불구하고 주의해야 할 몇 가지 위험도 있습니다.
다중 행렬에서, 궤도에 진입한 후 다시 떨어질 위험이 있으며, 이동 중지 손실이 두 번째 사망 할 수 있습니다.
허공상태에서는, 하락한 후 반발할 위험이 존재하며, 이동한 상쇄 손실은 수축할 가능성이 있다.
시장이 이동 평균을 둘러싸고 흔들리면 불필요한 거래 신호가 반복됩니다.
매개 변수 설정이 적절하지 않으면 변수 값과 이동 평균이 잘못된 신호를 보낼 수 있습니다.
이 전략은 추세에 의존하고 있으며, 변동하는 수평 시장에서 좋지 않습니다.
스피드 비율과 이동 폭을 엄격하게 제어하여 스피드 가 너무 작거나 너무 빨리 뚫리지 않도록하십시오.
이러한 위험에 대응하기 위해, 손실을 막는 전략을 최적화하고, 불필요한 신호를 필터링하는 파라미터를 완화하고, 파라미터를 다른 주기에 맞게 조정하고, 포지션 크기를 제어하는 등이 필요합니다.
최적화 방향
이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 더 개선될 수 있습니다.
다양한 매개 변수들이 재검토 결과에 미치는 영향을 테스트할 수 있으며, 최적의 매개 변수 조합을 선택할 수 있다.
해파리 거래 법칙을 추가할 수 있습니다. 손실이 2N에 도달하면 청산, 이익이 1N에 도달하면 청산
변동률 지표와 결합하여 스톱 포지션을 최적화하고 시장 변동률에 따라 스톱 폭을 조정할 수 있습니다.
포지션 관리 모듈을 추가하여 포지션 크기를 철회, 시간 등의 요소에 따라 조정할 수 있습니다.
다른 운동량 계산 방법을 시도할 수 있습니다. 예를 들어 지수 평평한 이동 평균 운동량 지표
캔들리스틱 그래픽 필터링에 추가하여, 몇 가지 거친 거래 신호를 필터링할 수 있습니다.
기기 학습 알고리즘을 사용하여 변수 최적화, 특징 선택 등을 시도할 수 있습니다.
그리고 그 결과로, 우리는 이 기술을 활용할 수 있게 되었습니다.
위와 같은 방법으로, 전략의 안정성, 적응성 및 SUFFIX성을 더욱 강화할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 그러나 어떠한 최적화는 과도한 최적화를 피하기 위해 엄격한 통계적 검증을 필요로 한다.
요약하다
동력 추적 전략은 간단하고 실용적인 트렌드 전략이다. 그것은 시장의 추세를 날카롭게 포착하여 추락을 추적하는 데 풍부한 수익을 얻을 수 있다. 그러나 재검토 곡선을 지나치게 미화시키는 것을 방지하고 위험을 엄격하게 제어하고 전략의 안정성을 유지하는 데 주의를 기울여야 한다. 매개 변수 조정 및 기능 확장과 같은 최적화는 전략이 더 많은 시장 환경에서 안정적인 수익을 얻을 수 있도록 할 수 있다.
/*backtest
start: 2023-11-02 00:00:00
end: 2023-11-09 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Momentum Strategy, rev.2", overlay=true)
//
// Data
//
src = input(close)
lookback = input(20)
cscheme=input(1, title="Bar color scheme", options=[1,2])
//
// Functions
//
momentum(ts, p) => (ts - ts[p]) / ts[p]
normalize(src, len) =>
hi = highest(src, len)
lo = lowest(src, len)
res = (src - lo)/(hi - lo)
//
// Main
//
price = close
mid = sma(src, lookback)
mom = normalize(momentum(price, lookback),100)
//
// Bar Colors
//
clr1 = cscheme==1?black: red
clr2 = cscheme==1?white: green
barcolor(close < open ? clr1 : clr2)
//
// Strategy
//
if (mom > .5 and price > mid )
strategy.entry("MomLE", strategy.long, stop=high+syminfo.mintick, comment="MomLE")
else
strategy.cancel("MomLE")
if (mom < .5 and price < mid )
strategy.entry("MomSE", strategy.short, stop=low-syminfo.mintick, comment="MomSE")
else
strategy.cancel("MomSE")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)