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다중 지표 크로스오버 강한 트렌드 추적 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-11-13 16:59:12
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전반적인 설명

이 전략은 RSI, MF, CCI 및 스톡 RSI를 포함한 여러 강력한 모멘텀 지표를 통합하여 지표 크로스오버를 통해 강력한 트렌드를 식별하고 추적합니다. 먼저 여러 사이클 지표를 계산하고 평균 값을 취합니다. 모든 지표가 강한 임계치를 넘어서면 구매 신호가 생성됩니다. 지표가 약한 임계치 아래로 떨어지면 판매 신호가 생성되어 트렌드 전환점을 캡처하고 강한 트렌드를 추적합니다.

전략 논리

이 전략은 RSI, MF, CCI 및 스톡 RSI라는 4 개의 강력한 모멘텀 지표를 계산합니다. RSI는 일정 기간 동안 가격 변화를 계산하여 강도를 판단합니다. MF는 상승과 하락의 비율을 고려합니다. CCI는 이동 평균에서 편차를 계산하여 과소 구매 / 과소 판매 수준을 판단합니다. 스톡 RSI는 RSI 위에 KDJ 계산 방법을 통합합니다.

이 전략은 50을 지표의 중립 수준으로 설정합니다. RSI, MF, CCI, Stoch RSI K 및 D 라인이 모두 50을 넘을 때 강력한 상승 추세를 나타내는 구매 신호가 생성됩니다. 지표가 50 이하로 떨어지면 파는 신호가 생성되며 옆으로 또는 하락 추세를 나타냅니다. 입력한 후 강력한 추세를 추적하기 위해 광범위한 스톱 손실이 설정됩니다.

이 전략의 장점은 지표가 포괄적이기 때문에 가격 동력을 측정하는 여러 방법을 포함하고 오차를 피하기 위해 서로를 확인할 수 있다는 것입니다. 평균 값을 취하면 약간의 소음을 필터 할 수 있습니다.

장점

RSI, MF, CCI 및 Stoch RSI를 포함한 포괄적 인 지표로 강력한 추진력 판단과 검증을 위해 정확성을 향상시킵니다.
지표의 평균값을 취하면 소음을 필터링하고 신호를 더 신뢰할 수 있습니다.
여러 지표의 크로스오버를 입시 시점으로 사용하는 것은 강력한 트렌드 전환점을 효과적으로 식별합니다.
넓은 스톱 로스 범위는 초과 수익의 강한 추세를 추적 할 수 있습니다.
전략 논리는 명확하고 이해하기 쉽고, 매개 변수는 라이브 거래에 합리적입니다.

위험성

강한 트렌드 반전 위험. 갑작스러운 반전은 전략의 손실을 중지 할 수 있습니다.
트렌드 내에서 변동의 위험. 상승 추세 동안 가격이 큰 인기를 가질 수 있으며 합리적인 스톱 로스 범위가 필요합니다.
곰 시장에서의 위험. 전략은 주로 강한 추세를 추적하기 위해, 곰 시장에서 저조한 성과를 낼 수 있습니다.
매개 변수 최적화 위험. 지표 매개 변수는 다른 제품에 대한 테스트와 최적화가 필요합니다. 그렇지 않으면 성능이 떨어질 수 있습니다.
적절한 스톱 로스, 매개 변수 테스트, 포지션 조정 등을 통해 리스크를 관리할 수 있습니다.

최적화 방향

특정 제품에 대한 RSI, CCI 등에 대한 최적의 주기를 찾기 위해 다양한 매개 변수 조합을 테스트합니다.
더 많은 지표 유형을 소개합니다. 변동성 지표, 부자 지표 같은 것. 논리를 풍부하게 하기 위해서요.
시장 조건에 따라 자동으로 포지션 크기를 조정합니다.
시장 변동 수준에 따라 동적 스톱 러스, 트레일링 스톱을 채택합니다.
단계적 인 크로스 오버 가능성을 탐구하고, 1 차 수준의 지표에 기초하여 거래를 시작하고, 2 차 수준의 지표로 추세를 추적합니다.

결론

이 전략은 RSI, MF, CCI, 스톡 RSI 및 기타 강력한 모멘텀 지표의 크로스오버를 통해 강력한 트렌드를 식별하고 추적합니다. 평균 값 계산과 함께 포괄적이고 보완적인 지표는 잘못된 신호를 효과적으로 필터링합니다. 지표 크로스오버 엔트리 타이밍은 신뢰할 수 있으며 넓은 스톱 손실 범위는 지속적인 트렌드 추적을 허용합니다. 그러나 역전 위험은 주의가 필요하며 매개 변수 최적화가 중요합니다. 전반적으로 전략은 간단하고 명확한 개념을 가지고 있으며, 지표 검증, 스톱 손실 최적화를 통해 좋은 트렌드 추적 효과를 얻을 수 있습니다.

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basePeriod: 1h
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*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © SoftKill21

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strategy(title="something", initial_capital = 1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03, pyramiding=1  )

length = input(title="Length", type=input.integer, defval=100, minval=1, maxval=2000)
src = hlc3
upper = sum(volume * (change(src) <= 0 ? 0 : src), length)
lower = sum(volume * (change(src) >= 0 ? 0 : src), length)
_rsi(upper, lower) =>
    if lower == 0
        100
    if upper == 0
        0
	100.0 - (100.0 / (1.0 + upper / lower))
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plot(rsi, "RSI", color=#8E1599)

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hline(50, title="zap", color=#c0c0c0)



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smoothK = input(1, "K", minval=1)
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rsi1 = rsi(src, length)
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avg = (rsi + mf + cci + k + d)/5

long = rsi > 50 and mf > 50 and cci >50 and (k > 50 or d>50)
short= rsi<49 and mf<49 and cci<0 and (k<50 or d<50)

// long= avg > 100
// short=avg<0

plot(avg)

strategy.entry('long',1,when=long)
strategy.close("long",when=short)
//strategy.entry('short',0,when=short)
//strategy.close("short",when=exitshort)

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