ChaoZhang
개요
동력 해파리 트렌드 추적 전략은 해파리 거래 법칙에 기반한 트렌드 추적 전략이다. 그것은 해파리 지표를 사용하여 트렌드를 식별하고 동력 지표와 결합하여 일부 노이즈 거래를 필터링한다. 이 전략의 주요 장점은 강력한 가격 트렌드를 포착하여 초과 수익을 창출할 수 있다는 것이다.
전략 원칙
이 전략은 태극기 지표의 기본 돌파구 시스템을 사용하여 트렌드 방향을 판단한다. 구체적으로, 종결 가격이 지난 20일 최고 가격보다 높을 때 낙점 신호로, 이 때 더 많이 한다. 종결 가격이 지난 20일 최저 가격보다 낮을 때 낙점 신호로, 전략은 공허하다.
일부 노이즈 거래를 필터링하기 위해 이 전략은 동력 인자를 추가한다. 가격 변동이 5 ATR 미만이라면 전략은 거래에 들어가지 않는다. 이것은 공백이 너무 많기 때문에 소규모 거래의 손실을 피할 수 있다.
포지션 개시 후, 전략은 해파리 원칙의 N값을 뚫고 exit를 사용하여 손해를 막는다. 이 시스템은 최근 20일간의 최고 가격과 최저 가격에 기초하여 손해를 막는 지점을 설정한다. 예를 들어, 다단계한 손해가 지난 20일간의 최저 가격 아래 2N의 ATR이다. 전략의 중지 방법은 비교적 간단하며, 계좌의 총 자산의 10%로 설정한다.
우위 분석
이 전략의 가장 큰 장점은 트렌드 추적과 동력 관리를 동시에 결합한다는 것입니다. 해파리 거래 시스템은 가격의 중기 경향을 정확하게 파악하여 시장의 잡음으로 방해받지 않습니다. ATR 동력 필터를 추가하면 불필요한 거래 수를 더욱 줄일 수 있습니다.
특히, 이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 바닷가 지표는 트렌드를 정확하게 판단하고 중기 트렌드를 효과적으로 추적할 수 있습니다.
- 동력 필터 메커니즘은 불필요한 거래를 줄이고 거래 횟수에 손실을 방지합니다.
- 리스크 관리가 가능하여 트렌드 전환 시 적당히 손실을 막을 수 있습니다.
- 전체적으로, 전략적 매개 변수는 충분히 최적화되어 있으며, 해안가 원칙에 부합합니다.
위험 분석
이 전략의 최적화 가능성은 크지만, 몇 가지 잠재적인 위험도 있습니다.
- 장기간 지분을 보유하는 과도한 변동성의 문제를 해결할 수 없습니다. 해양 시스템의 위치 사이징은 변동률 요소를 고려하지 않고, 단일 손실이 너무 커질 수 있습니다.
- 시장이 급격하게 변할 때, 정지 가격은 돌파될 수 있으며, 예상보다 더 큰 손실을 초래할 수 있다.
- 이 시스템은 수익 목표가 설정되지 않았기 때문에 과도한 포지션이 발생할 수 있습니다. 이것은 단독으로 위험을 초래할 수 있습니다.
최적화 방향
위와 같은 위험 분석을 바탕으로, 이 전략에는 다음과 같은 주요 최적화 방향이 있습니다.
- 유동적인 포지션 알고리즘에 변동률 조정도 포함할 수 있습니다. 포지션 손실이 일정 정도에 도달하면 적극적으로 포지션을 줄일 수 있습니다.
- 반전 메커니즘을 추가하고, 머리, 어깨, 두 개의 꼭대기와 같은 형태를 형성할 때 포지션을 줄이거나 역으로 공백을 고려한다.
- 이윤 목표 설정을 늘리십시오. 누적 이윤이 계좌 총 자산의 일정한 비율을 달성하면 부분적으로 지분 환급을 줄일 수 있습니다.
요약하다
동력 해파리 트렌드 추적 전략은 전반적으로 매우 실용적인 중장선 트렌드 추적 프로그램이다. 그것은 동시에 해파리 지표 판단 트렌드 및 ATR 지표의 충격 필터를 결합하여 강력한 가격 트렌드를 효과적으로 잠금 할 수 있다. 또한, 전략의 위험 제어 및 변수 최적화도 매우 잘 조정되어 회수율을 줄일 수 있다. 동적 포지션 관리, 반전 메커니즘 및 수익 목표와 같은 모듈을 추가하면 이 전략의 효과는 더욱 향상 될 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-10-23 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Heiken Ashi BF 🚀", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2029, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
///////////// HA /////////////
haTicker = heikinashi(syminfo.tickerid)
haOpen = security(haTicker, "D", open)
haHigh = security(haTicker, "D", high)
haLow = security(haTicker, "D", low)
haClose = security(haTicker, "D", close)
///////////// Rate Of Change /////////////
source = close
roclength = input(30, minval=1)
pcntChange = input(7.0, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))
/////////////// Strategy ///////////////
long = haOpen < haClose and isMoving()
short = haOpen > haClose and isMoving()
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(5000.0, title='Take Profit %') / 100
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("L", strategy.long, when=long)
strategy.entry("S", strategy.short, when=short)
strategy.exit("L SL", "L", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("S SL", "S", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
/////////////// Plotting ///////////////
plotcandle(haOpen, haHigh, haLow, haClose, title='HA Candles', color = haOpen < haClose ? color.lime : color.red)
bgcolor(isMoving() ? long ? color.lime : short ? color.red : na : color.white, transp=70)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=50)