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높고 낮은 TEMA 평균의 오스실레이션 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-11-15 17:49:52
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전반적인 설명

이 전략은 비트코인의 하락 추세를 파악하기 위해 TEMA, VWMACD 및 HMA 지표를 사용합니다. 그것의 주요 논리는 VWMACD가 0 이하로 넘어가면 가격이 HMA보다 낮고 빠른 TEMA가 느린 TEMA보다 낮을 때 짧은 지점에 진입하는 것입니다. VWMACD가 0 이상으로 넘어가면 가격이 HMA보다 높거나 빠른 TEMA가 느린 TEMA보다 높을 때 지위를 종료합니다.

원칙

먼저 VWMACD를 계산하고 (정상적인 MACD와 유일한 차이점은 이동 평균을 계산하는 방법) 히스토그램으로 그래프화합니다. 그 다음 트렌드 필터로 HMA를 추가합니다. 그 후 빠른 TEMA (5 기간) 와 느린 TEMA (8 기간) 을 만들고 추가하고 그 사이의 차이를 계산하여 0 주위를 그래프화합니다. 이것은 단위로 가는 핵심 결정입니다.

특정 입력 규칙은: VWMACD가 0보다 낮을 때, 가격은 HMA보다 낮고 빠른 TEMA는 느린 TEMA보다 낮습니다.

특정 출구 규칙은: VWMACD가 0을 넘으면 가격이 HMA를 넘거나 빠른 TEMA가 느린 TEMA를 넘으면 닫습니다.

이점 분석

세가지 지표의 조합을 사용해서 거래 신호의 신뢰성을 높여줍니다.
VWMACD는 오차를 식별하고 정확한 트렌드 판단을 제공할 수 있습니다.
HMA는 트렌드 필터로 채워져 노이즈 간섭을 피합니다.
빠르고 느린 TEMA 조합은 단기적인 전환점을 잡습니다.
높은 주파수 거래에 적합한 단기 매개 변수를 채택하고 단기 하락 추세를 감지합니다.

위험 분석

여러 지표 조합, 복잡한 매개 변수 조정이 필요합니다.
HMA 필터가 있긴 하지만, 여전히 다양한 시장에서 가짜 브레이크를 방지해야 합니다.
시장 소음 간섭에 취약한 짧은 기간, 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
예상치 못한 큰 손실을 방지하기 위해 엄격한 스톱 손실이 필요합니다.
거래 비용 통제에 집중해야 합니다. 높은 주파수 거래는 마찰에 의해 쉽게 손상됩니다.

최적화 방향

다양한 매개 변수 조합을 테스트하여 최적의 매개 변수를 찾을 수 있습니다.
RSI, KD와 같은 다른 지표를 추가할 수 있습니다.
다른 시장 조건에 따라 적응적인 매개 변수를 사용할 수 있습니다.
손해를 막는 전략을 최적화할 수 있습니다.
부적절한 추진력을 피하기 위해 부피 표시기와 결합 할 수 있습니다.

결론

이 전략은 VWMACD, HMA 및 빠른 / 느린 TEMA의 조합을 사용하여 비트코인의 단기 하락 추세를 파악합니다. 이 전략의 장점은 비교적 신뢰할 수있는 신호 및 고주파 거래에 적합합니다. 그러나 복잡한 매개 변수 조정, 소음 간섭에 취약한 위험도 있습니다. 매개 변수 컴보를 더 최적화하고 보조 지표를 추가하면 전략을 더 안정적이고 신뢰할 수 있습니다. 전반적으로 여러 지표 확인 및 단기 매개 변수를 활용함으로써이 전략은 Bitcoin의 단기 하락 추세를 비교적 정확하게 판단 할 수 있으며 효과적인 고주파 단기 전략입니다.

/*backtest
start: 2022-11-08 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="TEMA_HMA_VWMACD short strategy", shorttitle="Short strategy", overlay=false, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.018, currency='USD')
startP = timestamp(input(2017, "Start Year"), input(12, "Month"), input(17, "Day"), 0, 0)
end   = timestamp(9999,1,1,0,0)
_testPeriod() =>
    iff(time >= startP and time <= end, true, false)
    

slow = input(13, "Short period")
fast = input(21, "Long period")
signal = input(5, "Smoothing period")

Fast = ema( volume * close, fast ) / ema( volume, fast ) 
Slow = ema( volume * close, slow ) / ema( volume, slow ) 
Macd = Slow - Fast 
Signal = ema(Macd, signal) 
Hist=Macd-Signal
plot(Hist, color=color.silver, linewidth=1, style=plot.style_histogram)
plot(0, color=color.red)

length = input(400, minval=1, title = "HMA")
hullma = wma(2*wma(close, length/2)-wma(close, length), floor(sqrt(length)))

tema_length_1 = input(5, "Fast moving TEMA")
tema_length_2 = input(8, "Slow moving TEMA")


tema(sec, length)=>
    tema1= ema(sec, length)
    tema2= ema(tema1, length)
    tema3= ema(tema2, length)
    tema = 3*tema1-3*tema2+tema3

tema1 = tema(hlc3, tema_length_1)
tema2 = tema(hlc3, tema_length_2)

threshold  = 0
tm = tema1 - tema2
plot_fast = plot(tm, color = tm > 0 ? color.green : color.red)
plot(threshold, color=color.purple)

up =  crossover(tm, 0) 
down = crossunder(tm, 0)

longCondition =  (Hist < 0) and hullma > close and (tema1 < tema2)  and _testPeriod() 
strategy.entry('BUY', strategy.short, when=longCondition)  
 
shortCondition =  (Hist > 0) or hullma < close or up
strategy.close('BUY', when=shortCondition)


// Take profit  
tp = input(1, type=input.float, title='Take Profit (%)')  
sl = input(4, type=input.float, title='Stop Loss (%)')  
strategy.exit('XLong', from_entry='BUY', profit=(close * (tp/100) * (1/syminfo.mintick)), loss=(close * (sl/100) * (1/syminfo.mintick)))

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