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클라우드 네블러 이중 이동 평균 돌파 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-22 11:48:28
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전반적인 설명**

클라우드 네블라 이중 이동 평균 돌파 전략 (Cloud Nebula Dual Moving Average Breakthrough Strategy) 은 빠른 이동 평균과 느린 이동 평균을 활용하여 돌파 트레이딩을 위한 이중 구름을 형성하는 전략이다. 이 전략은 트렌드 추적과 역전 거래의 특징을 모두 가지고 있다.

전략 원칙

이 전략은 60주기 고저가 EMA를 빠른 클라우드와 240주기 고저가 EMA를 느린 클라우드로 계산한다. 빠른 클라우드가 느린 클라우드 아래 완전히 있을 때, 장거리; 빠른 클라우드가 느린 클라우드 위에 완전히 있을 때, 단축한다. 구체적인 엔트리 규칙은 가격이 느린 클라우드의 상위 또는 하위 가장자리를 통과할 때 엔트리 기회가 있다는 것이다. 스톱 로스는 5일 이내에 가장 높고 낮은 가격에 설정되며, 이윤은 가격이 빠른 클라우드의 상위 또는 하위 가장자리를 통과할 때 설정된다.

이 전략은 트렌드 추적과 역전 거래의 특징을 모두 가지고 있습니다. 시장이 변동할 때 빠르고 느린 구름의 접힘은 역전을 할 수있는 기회입니다. 빠르고 느린 구름이 병렬되면 트렌드를 따라 트렌드를 거래하십시오.

이점 분석

이중 클라우드 구조는 이중 클라우드 사이의 상하와 상하 교차를 사용하여 역거래를 통해 시장 추세를 효과적으로 판단 할 수 있으며 이윤율을 크게 향상시킵니다.
이중 클라우드 구조에서 빠른 클라우드와 느린 클라우드를 분리하는 것은 잠재적인 기회를 제공하는 시장 변화의 신호입니다.
클라우드 간의 크로스오버와 클라우드와의 가격 브레이크를 이용함으로써 전략은 트렌드 따라와 역전 거래 특성을 모두 가지고 있으며, 운영 빈도와 승률을 균형 잡습니다.
클라우드 엣지를 스톱 로스로 사용하고 이윤을 취하는 지점으로 사용하면 위험을 효과적으로 제어 할 수 있습니다.

위험 분석

치열한 가격 변동이 있을 때, 빠른 구름과 느린 구름 사이에 빈번한 교차가 발생할 수 있으며, 이로 인해 여러 개의 손실 포지션이 발생할 수 있습니다.
이 전략은 변동적인 시장 환경에 더 적합합니다. 트렌딩 시장에서는 종종 빠른 구름과 느린 구름 사이의 많은 병행 상황이 있으며, 쉽게 함정에 빠질 수 있습니다.
통합 기간 동안, 추세를 추적하는 효과적인 방법이 부족하며, 통합 이후의 잠재적 인 주요 릴리 또는 하락을 파악할 수 없습니다.

최적화 방향

가격 채널과 거래량은 클라우드 크로스오버가 발생하기 전에 추가될 수 있습니다. 이는 치열한 가격 변동으로 인한 잘못된 신호를 피하기 위해서입니다.
트렌드 판단 지표가 추가 될 수 있습니다. 빠른 구름과 느린 구름 사이의 분리가 발생하면 주요 트렌드 방향을 판단하고 선택적으로 반전 거래에 참여하십시오.
빠른 클라우드의 너비에 대한 적응 알고리즘을 설정하여 오시일레이션 및 트렌딩 시장 환경에서 최적의 매개 변수 조합을 찾을 수 있습니다.

결론

클라우드 네블라 이중 이동 평균 돌파 전략은 역전 및 트렌드 거래를 위해 이중 클라우드 시스템을 구축하기 위해 빠른 이동 평균과 느린 이동 평균의 장점을 포괄적으로 활용합니다. 운영 주파수와 승률을 균형 잡으며 시장 변화의 리듬을 효과적으로 파악 할 수 있습니다. 보조 판단 지표와 매개 변수 최적화를 추가함으로써 전략의 장점을 더 확장하여 복잡하고 끊임없이 변화하는 시장 환경에 더 잘 적응 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// High Low Cloud Strategy Backtesting
// © inno14

//@version=4
strategy(title="High Low Cloud Strategy Backtesting", overlay=true, pyramiding=0)
c1=input(60, title="Fast Cloud Length")
c2=input(240, title="Slow Cloud Length")
c1_high=ema(high,c1)
c1_low=ema(low,c1)
highc1=plot(c1_high, title="Fast Cloud - High", color=color.blue, offset=0, transp=50, linewidth=1)
lowc1=plot(c1_low, title="Fast Cloud - Low", color=color.blue, offset=0, transp=50, linewidth=1)
fill(highc1, lowc1, transp=60, color=color.blue, title="Fast Cloud")
c2_high=ema(high,c2)
c2_low=ema(low,c2)
highc2=plot(c2_high, title="Slow Cloud - High", color=color.green, offset=0, transp=50, linewidth=1)
lowc2=plot(c2_low, title="Slow Cloud - Low", color=color.green, offset=0, transp=50, linewidth=1)
fill(highc2, lowc2, transp=40, color=color.green, title="Slow Cloud")
//Backtesting
//Long condition
ycloud_entry=
       c1_high<c2_low
       and crossover(close,c2_high)
       

ycloud_stoploss=
       crossunder(close,valuewhen(ycloud_entry,lowest(close[1],c2),0))

ycloud_takeprofit=
      c1_low>c2_high
      and crossunder(close,c1_low)


strategy.entry("Long", strategy.long, when=ycloud_entry)
strategy.close("Long", when=ycloud_takeprofit or ycloud_stoploss)

//Short condition
xcloud_entry=
       c1_low>c2_high
       and crossunder(close,c2_low)
       
xcloud_stoploss=
       crossover(close,valuewhen(xcloud_entry,highest(close[1],c2),0))

xcloud_takeprofit=
       c1_high<c2_low
       and crossover(close,c1_high)

strategy.entry("Short", strategy.short, when=xcloud_entry)
strategy.close("Short", when=xcloud_takeprofit or xcloud_stoploss)


//EOF

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