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Z-Score 가격 유출 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-07 15:17:43
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전반적인 설명

Z 스코어 가격 브레이크아웃 전략은 현재 가격이 비정상적인 상태에 있는지 여부를 결정하기 위해 가격의 z 스코어 지표를 사용하여 거래 신호를 생성합니다. 가격의 z 스코어가 한 임계보다 높거나 낮을 때 가격은 비정상적인 상태에 들어갔다는 것을 의미합니다. 이 시점에서 긴 또는 짧은 포지션을 취할 수 있습니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 지표는 다음과 같이 계산되는 가격의 z 점수입니다.

Z_score = (C - SMA(n)) / StdDev(C,n)

여기서 C는 종료 가격이고, SMA (n) 는 n 기간의 단순한 이동 평균이며, StdDev (C,n) 는 n 기간의 종료 가격의 표준편차입니다.

z 점수는 현재 가격과 평균 가격의 오차 정도를 나타냅니다. 가격 z 점수가 특정 긍정적 인 임계 (예를 들어 +2) 보다 크면 현재 가격이 평균 가격보다 2 표준 오차가 높다는 것을 의미합니다. 상대적으로 높은 수준입니다. 특정 부정적인 임계 (예를 들어 -2) 보다 작을 때 현재 가격이 평균 가격보다 2 표준 오차가 낮다는 것을 의미합니다.

이 전략은 먼저 가격의 z 점수를 계산하고, 그 다음 양적 및 음적 임계치를 설정합니다. 예를 들어 0 및 0. z 점수가 양적 임계치보다 높을 때 구매 신호를 생성합니다. 부정적인 임계치보다 낮을 때 판매 신호를 생성합니다.

이점 분석

가격 z 점수를 사용하여 가격 이상성을 판단하는 것은 일반적이고 효과적인 수치적 방법입니다.
긴 거래와 짧은 거래를 쉽게 달성합니다.
유연한 매개 변수 설정, 조절 가능한 사이클, 임계 등
다른 지표와 결합하여 거래 시스템을 형성할 수 있습니다.

위험 분석

z점 전략은 원시적이고 잘못된 신호에 취약합니다.
사이클과 문턱과 같은 적절한 매개 변수를 설정해야 합니다
위험을 통제하기 위해 스톱 로스 전략을 고려해야 합니다.

최적화 방향

최적의 사이클을 찾기 위해 사이클 매개 변수를 최적화
잘못된 신호를 줄이기 위해 긍정적 및 부정적 문턱을 최적화하십시오.
필터 조건을 추가, 다른 표시기와 결합
스톱 로스 전략을 추가

요약

z 점수 가격 브레이크아웃 전략은 현재 가격이 비정상적인 상태에 있는지 판단하고 가격 z 점수의 양적 및 부정적에 따라 거래합니다. 이 전략은 간단하고 구현하기가 쉽습니다. 쌍방향 거래를 허용하지만 또한 약간의 위험이 있습니다. 매개 변수를 최적화하고 스톱 로스를 추가하고 다른 지표와 결합함으로써이 전략을 향상시켜 완전한 양적 거래 시스템을 형성 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-11-29 00:00:00
end: 2023-12-04 19:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/01/2017
// The author of this indicator is Veronique Valcu. The z-score (z) for a data 
// item x measures the distance (in standard deviations StdDev) and direction 
// of the item from its mean (U):
//     z = (x-StdDev) / U
// A value of zero indicates that the data item x is equal to the mean U, while 
// positive or negative values show that the data item is above (x>U) or below 
// (x Values of +2 and -2 show that the data item is two standard deviations 
// above or below the chosen mean, respectively, and over 95.5% of all data 
// items are contained within these two horizontal references (see Figure 1).
// We substitute x with the closing price C, the mean U with simple moving 
// average (SMA) of n periods (n), and StdDev with the standard deviation of 
// closing prices for n periods, the above formula becomes:
//     Z_score = (C - SMA(n)) / StdDev(C,n)
// The z-score indicator is not new, but its use can be seen as a supplement to 
// Bollinger bands. It offers a simple way to assess the position of the price 
// vis-a-vis its resistance and support levels expressed by the Bollinger Bands. 
// In addition, crossings of z-score averages may signal the start or the end of 
// a tradable trend. Traders may take a step further and look for stronger signals 
// by identifying common crossing points of z-score, its average, and average of average. 
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Z-Score Strategy", shorttitle="Z-Score Strategy")
Period = input(20, minval=1)
Trigger = input(0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(Trigger, color=purple, linestyle=line)
xStdDev = stdev(close, Period)
xMA = sma(close, Period)
nRes = (close - xMA) / xStdDev
pos = iff(nRes > Trigger, 1,
	   iff(nRes < Trigger, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=blue, title="Z-Score")

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