이 전략은 다중 시간 프레임 이동 평균 시스템을 채택하고, RSI 및 다른 기술적 지표와 결합하여 긴 위치와 짧은 위치 사이의 자동 전환을 달성합니다. 전략 이름은
이 전략의 핵심 지표는 이동 평균 시스템이다. 전략은 JMA, TEMA, DEMA와 같은 여러 이동 평균 지표를 사용하여 15min, 30min, 60min과 같은 다른 기간 동안 가격 추세를 계산합니다. 예를 들어, 15min 시간 프레임에서 JMA에 의해 계산된 MA 추세는 그 시간 프레임 내의 가격 추세 판단을 나타냅니다. 그 다음 전략은 더 긴 추세와 짧은 추세 사이의 오차를 식별하기 위해 다른 시간 프레임 간의 가격 추세를 비교합니다. 상당한 오차가 감지되면 거래 신호가 생성됩니다. 또한 전략은 거래 신호의 신뢰성을 보장하기 위해 RSI 및 웨이브 트렌드와 같은 다른 지표를 포함합니다.
구체적으로, 전략의 트렌드, 트렌드2 및 트렌드3 변수는 각각 15분, 30분 및 60분 시간 프레임의 가격 트렌드를 나타냅니다. 30분 및 60분이 아직 반전되지 않은 동안 15분 가격 반전이 발생하면 짧은 트렌드와 긴 트렌드 사이의 오차로 판단되며, 따라서 거래 신호를 생성합니다. 모든 시간 프레임의 트렌드가 일관성있는 경우 신호가 생성되지 않습니다.
여러 시간 프레임 간의 관계를 비교하고 일부 잘못된 신호를 필터링함으로써 더 신뢰할 수있는 거래 신호를 생성 할 수 있습니다. 이것이 전략의 핵심 아이디어입니다.
이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.
이 전략에는 몇 가지 위험이 있습니다.
우리는 위 위험을 줄이기 위해 다음 조치를 취할 수 있습니다.
이 전략은 더 이상 최적화 할 수 있습니다.
이 전략은 다중 시간 프레임 가격 트렌드를 비교하여 장기간 대 단기 관계를 식별하고 여러 지표를 분석하여 거래 신호를 생성합니다. 좋은 백테스트 결과로 장기 및 단위 사이의 자동 전환을 달성합니다. 또한 실제 거래 성과를 더욱 향상시키기 위해 기계 학습, 적응성 미끄러짐 및 볼륨 확인과 같은 방법을 통해 개선 할 수있는 몇 가지 영역을 확인했습니다.
/*backtest start: 2023-11-11 00:00:00 end: 2023-12-11 00:00:00 period: 4h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=2 strategy("Drexel Strategy", overlay=true ) Length1=7 Length2=9 Multiplier=input(1.5,"Multiplier") jma(src,length) => beta = 0.45*(length-1)/(0.45*(length-1)+2) alpha = beta tmp0 = (1-alpha)*src + alpha*nz(tmp0[1]) tmp1 = (src - tmp0[0])*(1-beta) + beta*nz(tmp1[1]) tmp2 = tmp0[0] + tmp1[0] tmp3 = (tmp2[0] - nz(tmp4[1]))*((1-alpha)*(1-alpha)) + (alpha*alpha)*nz(tmp3[1]) tmp4 = nz(tmp4[1]) + tmp3[0] JMA = tmp4 JMA rsx(src,length) => f90_ = (nz(f90_[1]) == 0.0) ? 1.0 : (nz(f88[1]) <= nz(f90_[1])) ? nz(f88[1])+1 : nz(f90_[1])+1 f88 = (nz(f90_[1]) == 0.0) and (length-1 >= 5) ? length-1.0 : 5.0 f8 = 100.0*(src) f18 = 3.0 / (length + 2.0) f20 = 1.0 - f18 f10 = nz(f8[1]) v8 = f8 - f10 f28 = f20 * nz(f28[1]) + f18 * v8 f30 = f18 * f28 + f20 * nz(f30[1]) vC = f28 * 1.5 - f30 * 0.5 f38 = f20 * nz(f38[1]) + f18 * vC f40 = f18 * f38 + f20 * nz(f40[1]) v10 = f38 * 1.5 - f40 * 0.5 f48 = f20 * nz(f48[1]) + f18 * v10 f50 = f18 * f48 + f20 * nz(f50[1]) v14 = f48 * 1.5 - f50 * 0.5 f58 = f20 * nz(f58[1]) + f18 * abs(v8) f60 = f18 * f58 + f20 * nz(f60[1]) v18 = f58 * 1.5 - f60 * 0.5 f68 = f20 * nz(f68[1]) + f18 * v18 f70 = f18 * f68 + f20 * nz(f70[1]) v1C = f68 * 1.5 - f70 * 0.5 f78 = f20 * nz(f78[1]) + f18 * v1C f80 = f18 * f78 + f20 * nz(f80[1]) v20 = f78 * 1.5 - f80 * 0.5 f0 = ((f88 >= f90_) and (f8 != f10)) ? 1.0 : 0.0 f90 = ((f88 == f90_) and (f0 == 0.0)) ? 0.0 : f90_ v4_ = ((f88 < f90) and (v20 > 0.0000000001)) ? (v14 / v20 + 1.0) * 50.0 : 50.0 rsx = ((v4_ > 100.0) ? 100.0 : (v4_ < 0.0) ? 0.0 : v4_)-50 rsx xPrice=open emaA = ema(xPrice, Length2) Xprice = rsx(open,14) XPrice = high, xprice = low xe1 = jma(xPrice, Length1) xe11 = jma(Xprice[1],Length1) xe111 = jma(XPrice[1],Length1) xe1111=jma(xprice[1],Length1) xe2 = jma(xe1, Length1) xe21 = jma(xe111, Length1) xe3 = jma(xe2, Length1) xe31 = jma(xe1111,Length2) xe3a = jma(xe2,Length1) xe4 = jma(xe3, Length1) xe5 = jma(xe4, Length1) xe6 = jma(xe5, Length1) b = 0.7 c1 = -b*b*b c2 = 3*b*b+3*b*b*b c3 = -6*b*b-3*b-3*b*b*b c3a = nz(c3a[1]) c4 = 1+3*b+b*b*b+3*b*b TEMA = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3 DEMA = 2 * emaA - ema(emaA, Length2) Length(mod)=>(mod*c3a)+Length2 Trend1=TEMA/DEMA a=rsx(open,Length(2)) b1=rsx(open,Length(3)) c=rsx(open,Length(5)) d=rsx(open,Length(8)) e=rsx(open,Length(13)) f=rsx(open,Length(21)) g=rsx(open,Length(34)) h=rsx(open,Length(55)) i=rsx(open,Length(89)) j=rsx(open,Length(144)) trend1 = (((a-b1)+(c-d)+(e-f)+(g-h)+(i-j))/10) trend = trend1>0?avg(a,b,c4,c2):trend1==0?XPrice:avg(rsx(open,24),jma(open,24),rsx(jma(open,24),24)) trend2 = trend1>0?avg(d,e,c2,c1):trend1==0?XPrice:avg(rsx(open,48),jma(open,48),rsx(jma(open,48),48)) trend3 = trend1>0?avg(d,e,c2,c1):trend1==0?xprice:avg(rsx(open,96),jma(open,96),rsx(jma(open,96),96)) bc=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend) bc1=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend2) bc2=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend3) bd=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend) bd1=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend2) bd2=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend3) be=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend) be1=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend2) be2=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend3) bf=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend) bf1=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend2) bf2=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend3) bg=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend) bg1=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend2) bg2=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend3) bh=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend) bh1=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend2) bh2=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend3) Trend=((bc-bc1)+(bd-bd1)+(be-be1)+(bf-bf1)+(bg-bg1)+(bh)) Trend11=((bc-bc1)+(bd-bd1)+(be-be1)+(bf-bf1)+(bg-bg1)+(bh1)) Trend33 = max(min(min(min(bc2,bd2),min(be2,bf2)),bg2),bh2) AverageTrend=sma(Trend1,1000) StdDev=Multiplier*stdev(Trend1,1000) TopBand=AverageTrend+StdDev BotBand=AverageTrend-StdDev ap=open n1=10 n2=21 esa1 = jma(ap, n1) d1 = jma(abs(ap - esa1), n1) x1 = trend3==Trend33 y1 = trend2==Trend11 ci = (ap - esa1) / (0.015 * d1) tci = jma(ci, n2) wt1=tci wt2=sma(wt1,4) fast=jma(open,5) slow=jma(open,13) macd=fast-slow signal=sma(macd,4) WaveTrend1=wt1-wt2 JMACD1=macd-signal rsi = (((rsi(open,6))-50)*3) g1=rsi>Trend1 and WaveTrend1>Trend1 and JMACD1>Trend1 h1=g1?tci*c3a:nz(h[1]) strategy.entry("Long",true,when=x1) strategy.close("Long",y1) strategy.entry("Short",false,when=y1) strategy.close("Short",x1)