적응성 변동성 브레이크업 거래 전략
저자:차오장, 날짜: 2023-12-04 14:34:13태그:
전반적인 설명
이 전략은 가격 돌파점을 기반으로 시장 트렌드를 식별하고 단기 가격 역전 기회를 포착하기 위해 전체 트렌드를 결정하기 위해 적응 지표를 사용합니다. 가격이 기본 채널에서 벗어날 때 구매/판매 신호를 생성합니다. 이 전략은 매우 변동적인 암호화폐 거래를 위해 적합합니다.
전략 논리
- 극한 가격 포인트를 채널 경계로 식별합니다. 가격이 새로운 최고 또는 최저에 도달 할 때, 해당 포인트를 채널 경계로 설정하십시오.
- 전체 트렌드 방향을 결정하기 위해 적응성 변동성 MA 지표를 계산합니다. 더 큰 MA 값은 시장이 현재 변동성 단계에 있음을 나타냅니다.
- 가격이 채널 상단에 넘어가면 구매 신호를 생성하고, 가격이 채널 하단에 넘어가면 판매 신호를 생성합니다.
- 스톱 로스 포인트를 설정합니다. 긴 포지션 스톱 로스 포인트는 입상 가격보다 1% 아래로 설정됩니다.
이점 분석
- 가격 채널은 적응력이 있고 트렌드 반전 지점을 정확하게 결정할 수 있습니다.
- 변동성 지표는 전체 추세를 판단하고 변동성 시장의 큰 그림을 놓치지 않도록합니다.
- 반전 전략으로서, 단기 가격 상승을 포착하는 데 적합합니다.
위험 분석
- 지속된 하락 추세에서는 여러 개의 스톱 로스 포인트가 발생하여 큰 손실이 발생할 수 있습니다.
- 다양한 시장에서 자주 구매 및 판매하는 거래는 거래 비용을 증가시킵니다.
- 입력 시간을 수동으로 결정해야 합니다. 완전히 자동화된 거래는 과도한 리스크가 있습니다.
최적화 방향
- 전체 트렌드를 더 잘 결정하기 위해 MA 매개 변수를 최적화하십시오.
- 부피 고갈 시나리오에서 반전 신호를 피하기 위해 부피 표시기를 포함합니다.
- 기계 학습 모델을 추가하여 동적 매개 변수 최적화를 가능하게 합니다.
요약
이 전략의 전반적인 논리는 명확하고 실질적인 가치가 있습니다. 그러나 특정 시장 조건에서 큰 손실을 방지하기 위해 거래 위험은 여전히 통제되어야합니다. 다음 단계에는 전체 프레임워크, 지표 매개 변수 및 위험 관리와 같은 여러 차원을 최적화하여 전략 매개 변수 및 거래 신호를 더 신뢰할 수 있습니다.
/*backtest
start: 2023-11-03 00:00:00
end: 2023-12-03 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version = 4
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © TradingGroundhog
// ||--- Cash & Date:
cash_amout = 10000
pyramid_val = 1
cash_given_per_lot = cash_amout/pyramid_val
startDate = input(title="Start Date",defval=13)
startMonth = input(title="Start Month",defval=9)
startYear = input(title="Start Year",defval=2021)
afterStartDate = (time >= timestamp(syminfo.timezone,startYear, startMonth, startDate, 0, 0))
// ||------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Strategy:
strategy(title="TradingGroundhog - Strategy & Fractal V1 - Short term", overlay=true, max_bars_back = 4000, max_labels_count=500, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.00,default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value= cash_given_per_lot, pyramiding=pyramid_val)
// ||------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Fractal Recognition:
filterBW = input(true, title="filter Bill Williams Fractals:")
filterFractals = input(true, title="Filter fractals using extreme method:")
length = input(2, title="Extreme Window:")
regulartopfractal = high[4] < high[3] and high[3] < high[2] and high[2] > high[1] and high[1] > high[0]
regularbotfractal = low[4] > low[3] and low[3] > low[2] and low[2] < low[1] and low[1] < low[0]
billwtopfractal = filterBW ? false : (high[4] < high[2] and high[3] < high[2] and high[2] > high[1] and high[2] > high[0] ? true : false)
billwbotfractal = filterBW ? false : (low[4] > low[2] and low[3] > low[2] and low[2] < low[1] and low[2] < low[0] ? true : false)
ftop = filterBW ? regulartopfractal : regulartopfractal or billwtopfractal
fbot = filterBW ? regularbotfractal : regularbotfractal or billwbotfractal
topf = ftop ? high[2] >= highest(high, length) ? true : false : false
botf = fbot ? low[2] <= lowest(low, length) ? true : false : false
filteredtopf = filterFractals ? topf : ftop
filteredbotf = filterFractals ? botf : fbot
// ||------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- V1 : Added Swing High/Low Option
ShowSwingsHL = input(true)
highswings = filteredtopf == false ? na : valuewhen(filteredtopf == true, high[2], 2) < valuewhen(filteredtopf == true, high[2], 1) and valuewhen(filteredtopf == true, high[2], 1) > valuewhen(filteredtopf == true, high[2], 0)
lowswings = filteredbotf == false ? na : valuewhen(filteredbotf == true, low[2], 2) > valuewhen(filteredbotf == true, low[2], 1) and valuewhen(filteredbotf == true, low[2], 1) < valuewhen(filteredbotf == true, low[2], 0)
//---------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- V2 : Plot Lines based on the fractals.
showchannel = input(true)
//---------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- ZigZag:
showZigZag = input(true)
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Fractal computation:
istop = filteredtopf ? true : false
isbot = filteredbotf ? true : false
topcount = barssince(istop)
botcount = barssince(isbot)
vamp = input(title="VolumeMA", defval=2)
vam = sma(volume, vamp)
fractalup = 0.0
fractaldown = 0.0
up = high[3]>high[4] and high[4]>high[5] and high[2]<high[3] and high[1]<high[2] and volume[3]>vam[3]
down = low[3]<low[4] and low[4]<low[5] and low[2]>low[3] and low[1]>low[2] and volume[3]>vam[3]
fractalup := up ? high[3] : fractalup[1]
fractaldown := down ? low[3] : fractaldown[1]
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Fractal save:
fractaldown_save = array.new_float(0)
for i = 0 to 4000
if array.size(fractaldown_save) < 3
if array.size(fractaldown_save) == 0
array.push(fractaldown_save, fractaldown[i])
else
if fractaldown[i] != array.get(fractaldown_save, array.size(fractaldown_save)-1)
array.push(fractaldown_save, fractaldown[i])
if array.size(fractaldown_save) < 3
array.push(fractaldown_save, fractaldown)
array.push(fractaldown_save, fractaldown)
fractalup_save = array.new_float(0)
for i = 0 to 4000
if array.size(fractalup_save) < 3
if array.size(fractalup_save) == 0
array.push(fractalup_save, fractalup[i])
else
if fractalup[i] != array.get(fractalup_save, array.size(fractalup_save)-1)
array.push(fractalup_save, fractalup[i])
if array.size(fractalup_save) < 3
array.push(fractalup_save, fractalup)
array.push(fractalup_save, fractalup)
Bottom_1 = array.get(fractaldown_save, 0)
Bottom_2 = array.get(fractaldown_save, 1)
Bottom_3 = array.get(fractaldown_save, 2)
Top_1 = array.get(fractalup_save, 0)
Top_2 = array.get(fractalup_save, 1)
Top_3 = array.get(fractalup_save, 2)
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Fractal Buy Sell Signal:
bool Signal_Test = false
bool Signal_Test_OUT_TEMP = false
var Signal_Test_TEMP = false
longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=0.01) * 0.01
if filteredbotf and open < Bottom_1 and (Bottom_1 - open) / Bottom_1 >= longLossPerc
Signal_Test := true
if filteredtopf and open > Top_1
Signal_Test_TEMP := true
if filteredtopf and Signal_Test_TEMP
Signal_Test_TEMP := false
Signal_Test_OUT_TEMP := true
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Plotting:
//plotshape(filteredtopf, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, text="•", offset=0)
//plotshape(filteredbotf, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.lime, text="•", offset=0)
//plotshape(ShowSwingsHL ? highswings : na, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.maroon, text="H", offset=0)
//plotshape(ShowSwingsHL ? lowswings : na, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, text="L", offset=0)
plot(showchannel ? (filteredtopf ? high[2] : na) : na, color=color.black, offset=0)
plot(showchannel ? (filteredbotf ? low[2] : na) : na, color=color.black, offset=0)
plot(showchannel ? (highswings ? high[2] : na) : na, color=color.black, offset=-2)
plot(showchannel ? (lowswings ? low[2] : na) : na, color=color.black, offset=-2)
plotshape(Signal_Test, style=shape.flag, location=location.belowbar, color=color.yellow, offset=0)
plotshape(Signal_Test_OUT_TEMP, style=shape.flag, location=location.abovebar, color=color.white, offset=0)
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
// ||--- Buy And Sell:
strategy.entry(id="Long", long=true, when = Signal_Test and afterStartDate)
strategy.close_all(when = Signal_Test_OUT_TEMP and afterStartDate)
//----------------------------------------------------------------------------------------------------------
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