동적 가격 스윙 오시레이터 전략
저자:차오장, 날짜: 2023-11-23 10:45:02태그:
전반적인 설명
동적 가격 스윙 오시레이터는 가격 추세를 식별하는 전략이다. 동적 진입과 출구를 구현하기 위해 이동 평균, 가격 채널 및 피보나치 리트레이싱을 결합합니다. 이 전략의 장점은 유연한 운영을 위해 가격 추세의 변화를 식별 할 수 있다는 것입니다.
원칙
이 전략은 주로 다음과 같은 원칙에 기반합니다.
-
빠른 EMA와 느린 EMA를 사용하여 가격 트렌드의 방향을 결정하여 트렌드에 반하는 거래를 방지합니다.
-
파업 신호를 결정하기 위해 가격 상단 및 하단 채널 제한을 사용, 가격이 상단 제한 채널을 통과 할 때 짧게 이동, 하단 제한 채널을 통과 할 때 길게 이동
-
이동평균 크로스오버를 판단 신호로 사용하세요. 금색 십자가에 길게, 죽음의 십자가에 짧게 가세요.
-
판단 신호로 피보나치 리트레이싱 라인을 사용, 가격이 피보나치 상단선을 넘어서면 짧게, 하단선을 넘어서면 길게
이러한 지표에 기초하여 시장 진출, 스톱 손실 및 수익 출구 메커니즘을 결정한 후 설정됩니다.
이점 분석
이 전략의 가장 큰 장점은 여러 지표를 결합하여 가격 동향의 변화를 식별한다는 것입니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.
-
주요 트렌드를 결정하기 위해 빠르고 느린 EMA를 사용하면 트렌드에 반대되는 거래를 방지하고 손실을 줄일 수 있습니다.
-
가격 채널 판단은 더 큰 수익 잠재력을 가진 가격 유출 기회를 포착 할 수 있습니다.
-
이동 평균 크로스오버 판단은 간단하고 실용적이며 실행이 쉽습니다.
-
피보나치 리트레이싱은 전략의 3차원성을 높이기 위해 다른 판단 방법을 추가합니다.
위험 분석
이 전략의 몇 가지 위험 요소는 다음과 같습니다.
-
빠른 EMA와 느린 EMA에 대한 잘못된 매개 변수 설정은 잘못된 판단으로 이어질 수 있습니다.
-
가격 채널의 상부와 하부 경계를 깨는 잘못된 타이밍은 손실 주문으로 이어질 수 있습니다.
-
이동평균 십자도 신중하게 선택해야 합니다
-
피보나치 리트레이스먼트 대역의 부적절한 너비 설정은 또한 판단 효과에 영향을 미칠 것입니다.
이러한 위험은 매개 변수 최적화를 통해 줄일 수 있습니다.
최적화 방향
이 전략을 위해 최적화 할 수있는 몇 가지 방향이 있습니다:
-
EMA 사이클, 채널 너비 및 이동 평균 기간과 같은 매개 변수를 테스트하고 최적화하십시오.
-
RSI 및 볼링거 밴드와 같은 다른 기술 지표에 대한 판단 규칙을 추가합니다.
-
거래량 에너지 지표 OBV를 결합하여 브레이크의 신뢰성을 결정합니다.
-
기계 학습 및 다른 기술을 사용하여 최적의 매개 변수를 자동으로 찾습니다.
결론
동적 가격 스윙 오시일레이터는 매우 유연하고 적응 가능한 전략이다. 여러 지표 판단을 통해 브레이크아웃을 결정한 후 가격 변화와 거래에 동적으로 적응할 수 있다. 일부 위험이 있지만 전략의 안정성과 수익성을 향상시키기 위해 지속적인 최적화로 감소할 수 있다. 전략은 심도 있는 연구에 가치가 있다.
/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
//@version=4
// ██████╗██████╗ ███████╗ █████╗ ████████╗███████╗██████╗ ██████╗ ██╗ ██╗
//██╔════╝██╔══██╗██╔════╝██╔══██╗╚══██╔══╝██╔════╝██╔══██╗ ██╔══██╗╚██╗ ██╔╝
//██║ ██████╔╝█████╗ ███████║ ██║ █████╗ ██║ ██║ ██████╔╝ ╚████╔╝
//██║ ██╔══██╗██╔══╝ ██╔══██║ ██║ ██╔══╝ ██║ ██║ ██╔══██╗ ╚██╔╝
//╚██████╗██║ ██║███████╗██║ ██║ ██║ ███████╗██████╔╝ ██████╔╝ ██║
// ╚═════╝╚═╝ ╚═╝╚══════╝╚═╝ ╚═╝ ╚═╝ ╚══════╝╚═════╝ ╚═════╝ ╚═╝
//███████╗ ██████╗ ██╗ ██╗ ██╗████████╗██╗ ██████╗ ███╗ ██╗███████╗ ██╗ █████╗ ███████╗ █████╗
//██╔════╝██╔═══██╗██║ ██║ ██║╚══██╔══╝██║██╔═══██╗████╗ ██║██╔════╝███║██╔══██╗╚════██║██╔══██╗
//███████╗██║ ██║██║ ██║ ██║ ██║ ██║██║ ██║██╔██╗ ██║███████╗╚██║╚██████║ ██╔╝╚█████╔╝
//╚════██║██║ ██║██║ ██║ ██║ ██║ ██║██║ ██║██║╚██╗██║╚════██║ ██║ ╚═══██║ ██╔╝ ██╔══██╗
//███████║╚██████╔╝███████╗╚██████╔╝ ██║ ██║╚██████╔╝██║ ╚████║███████║ ██║ █████╔╝ ██║ ╚█████╔╝
//╚══════╝ ╚═════╝ ╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═══╝╚══════╝ ╚═╝ ╚════╝ ╚═╝ ╚════╝
strategy(shorttitle='DPS',title='Dynamic Price Swing', overlay=true, scale=scale.left, initial_capital = 1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18, calc_on_every_tick=true)
// ----------------- Strategy Inputs -------------------------------------------------------------
//Backtest dates with auto finish date of today
start = input(defval = timestamp("22 June 2021 00:00 -0500"), title = "Start Time")
finish = input(defval = timestamp("31 December 2021 00:00 -0600"), title = "End Time")
window() => true // create function "within window of time"
// Strategy Selection - Long, Short, or Both
stratinfo = input(true, "Long/Short for Mixed Market, Long for Bull, Short for Bear")
strat = input(title="Trade Types", defval="Long/Short", options=["Long Only", "Long/Short", "Short Only"])
strat_val = strat == "Long Only" ? 1 : strat == "Long/Short" ? 0 : -1
// Risk Management Inputs
sl= input(10.0, "Stop Loss %", minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
stoploss = sl/100
tp = input(20.0, "Target Profit %", minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
TargetProfit = tp/100
ld = input(2, "Stop Trading After This Many Losing Days", type=input.integer, minval=0, maxval=100, step=1)
// strategy.risk.max_cons_loss_days(count=ld)
ml = input(10, "Maximum % of Equity Lost to Halt Trading", type=input.integer, minval=1, maxval=100, step=1)
// strategy.risk.max_drawdown(value=ml, type=strategy.percent_of_equity)
// Price Movement Inputs
PriceInfo = input(true, "Number of bars to look back on to calculate price swings.")
lkbk = input(5,"Max Lookback Period")
high_source = input(high,"High Source")
low_source= input(low,"Low Source")
// Trend Inputs
TrendInfo = input(true, "Trend uses Fast and Slow EMA to prevent going the wrong direction")
length = input(14, "RSI Length", minval=1)
fastLength = input(12, minval=1, title="EMA Fast Length")
slowLength = input(26, minval=1, title="EMA Slow Length")
// Trigger Selection
usePrice = input(true, "Use Average Price Channel Only")
useMA = input(false, "Use Price Moving Average Only")
useFib = input(false, "Use Price Fibonacci Average Only")
// Trend Direction Calculation
rsi_ema = ema(rsi(close, length), length)
emaA = ema(rsi_ema, fastLength)
emaFast = 2 * emaA - ema(emaA, fastLength)
emaB = ema(rsi_ema, slowLength)
emaSlow = 2 * emaB - ema(emaB, slowLength)
bullishRule =emaFast > emaSlow and rsi_ema >=rsi_ema[1]
bearishRule =emaFast < emaSlow and rsi_ema <= rsi_ema[1]
// Price Channel
lasthigh = highest(high_source, lkbk)
lastlow = lowest(low_source, lkbk)
// Fibonacci and Moving Average
MA1 = sma(close,5),HA1 = sma(high,5),LA1 = sma(low,5),
MA2 = sma(close,8),HA2 = sma(high,8),LA2 = sma(low,8),
MA3 = sma(close,13),HA3 = sma(high,13),LA3 = sma(low,13),
MA4 = sma(close,21),HA4 = sma(high,21),LA4 = sma(low,21),
MA5 = sma(close,34),HA5 = sma(high,34),LA5 = sma(low,34),
MA6 = sma(close,55),HA6 = sma(high,55),LA6 = sma(low,55),
MA7 = sma(close,89),HA7 = sma(high,89),LA7 = sma(low,89),
CMA = (MA1+MA2+MA3+MA4+MA5+MA6+MA7)/7,
HMA = (HA1+HA2+HA3+HA4+HA5+HA6+HA7)/7,
HMA2 = CMA + (atr(lkbk)*1.618)
LMA = (LA1+LA2+LA3+LA4+LA5+LA6+LA7)/7,
LMA2 = CMA - (atr(lkbk)*1.618)
plot(CMA, title="CMA", color=color.new(#00ffaa, 70), linewidth=2)
plot(HMA, title="HMA", color=color.maroon, linewidth=2)
plot(HMA2, title="HMA Fib", color=color.red, linewidth=3)
plot(LMA, title="LMA", color=color.green, linewidth=2)
plot(LMA2, title="LMA Fib", color=color.teal, linewidth=3)
// -------------------------------- Entry and Exit Logic ------------------------------------
// Entry Logic
Channel_Sell = close >= lasthigh[1] and bearishRule and window()
Channel_Buy = close <= lastlow[1] and bullishRule and window()
MA_Sell = high>HMA and window()
MA_Buy = low<LMA and window()
Fib_Sell = high>HMA2 and window()
Fib_Buy = low<LMA2 and window()
qty = strategy.equity/close
// Strategy Entry and Exit with built in Risk Management
if(strategy.opentrades==0 and strat_val>-1)
GoLong = usePrice ? Channel_Buy : useMA ? MA_Buy : useFib ? Fib_Buy : false
if (GoLong)
strategy.entry("LONG", strategy.long, qty)
if(strategy.opentrades==0 and strat_val<1)
GoShort = usePrice ? Channel_Sell : useMA ? MA_Sell : useFib ? Fib_Sell : false
if (GoShort)
strategy.entry("SHORT", strategy.short, qty)
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - stoploss)
longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + TargetProfit)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + stoploss)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - TargetProfit)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="Exit Long", from_entry = "LONG", stop = longStopPrice, limit = longTakePrice)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit(id="Exit Short", from_entry = "SHORT", stop = shortStopPrice, limit = shortTakePrice)
CloseShort= usePrice ? Channel_Buy : useMA ? MA_Buy : useFib ? Fib_Buy : false
CloseLong = usePrice ? Channel_Sell : useMA ? MA_Sell : useFib ? Fib_Sell : false
if(CloseLong and strategy.position_size > 0)
strategy.close("LONG")
if(CloseShort and strategy.position_size < 0)
strategy.close("SHORT")
더 많은
- CCTBBO 회전 추적 전략
- 이동 평균 크로스오버 전략
- 모멘텀 거북이 트렌드 추적 전략
- 하라미 역전 역 테스트 전략
- 동적 이동 평균 전략
- 모멘텀 알파 전략
- 이중 VWAP 오스실레이션 돌파 전략
- 낮은-높은 트렌드 전략
- 클라우드 상승 고수익률 매일 거래 전략
- 볼링거 트렌드 쇼크 거래 전략
- 이중 변화율 동력 지표 거래 전략
- 동적 상자 비율 추적 전략
- SSL 채널 백테스터 전략 ATR 및 돈 관리
- 볼링거 밴드 역전 기반의 양적 전략
- 이중 반전 추적 전략
- 현대 라구레 변환 상대 강도 지수 최적화 전략
- 이중 이동 평균 크로스오버 트렌드 전략
- 볼링거 밴드 트렌드 체이저
- 이동 평균 크로스오버 전략
- 카이로 전략