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가중화 이동 평균 전략에 기초한

저자:차오장, 날짜: 2023-12-25 15:32:08
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전반적인 설명

이 전략은 AUDNZD 화폐 쌍의 15분 스칼핑 전략이다. 이 전략은 거래 신호를 구성하고 고주파 거래를 수행하기 위해 다양한 시간 프레임의 여러 가중 이동 평균 (WMA) 을 사용합니다. 이 전략의 장점은 빠른 의사결정을 잘하는 민첩한 거래자에게 적합한 단기 가격 변동을 파악하는 능력에 있습니다. 그러나 이 전략은 또한 특정 위험을 안고 있으며 거래자가 신중하게 적용해야 합니다.

전략 논리

이 전략은 다양한 기간의 5 WMA를 사용하며, 구체적으로 29-, 5-, 3-, 2 및 1 기간 WMA입니다. 거래 논리는 다음과 같습니다. 짧은 기간 WMA가 긴 기간 WMA를 잇따라 넘으면 구매 신호가 생성됩니다. 짧은 기간 WMA가 긴 기간 WMA를 잇따라 넘으면 판매 신호가 유발됩니다. 이것은 짧은 시간 지평에 걸쳐 트렌드 변화를 감지합니다.

긴 포지션에 들어가면, 스톱 로즈와 수익을 취하는 것은 각 거래의 위험과 수익을 제어하기 위해 고정된 입력 매개 변수에 따라 설정됩니다. 짧은 포지션에도 동일합니다.

이점 분석

이 전략의 가장 큰 장점은 높은 주파수 거래를 통해 단기 가격 움직임을 활용하는 능력에 있으며, 따라서 더 높은 수익 잠재력을 가져옵니다. 구체적인 이점은 다음과 같습니다.

  1. 짧은 기간은 빠른 결정을 가능하게 합니다. 15분이 빠른 결정을 통해 불확실성을 줄일 수 있는 짧은 시간입니다.

  2. WMA와 트렌드 식별. WMA는 최근 가격에 더 많은 무게를 부여하고, 트렌드 변화를 더 빨리 파악합니다.

  3. 여러 WMA를 사용하여 더 정확한 신호. 5 WMA를 통한 신호를 결합하면 잘못된 신호가 감소하고 정확도가 향상됩니다.

  4. 스톱 로즈와 수익을 취하는 엄격한 리스크 제어. 사전 설정 된 수준은 모든 거래에 적절한 손실과 수익 통제를 보장합니다.

위험 분석

이점에도 불구하고 다음과 같은 위험 요소도 있습니다.

  1. 적극적인 거래에 필요한 시간과 집중력. 빈번한 거래는 거래자의 시간과 시장에 대한 완전한 관심을 요구합니다.

  2. 짧은 시간 내에 더 높은 거짓 신호 15분 교류는 소음과 거짓 신호에 취약합니다.

  3. 작은 스톱 손실은 손실을 증가시킬 수 있습니다. 너무 단단하게 설정되면 유효한 신호는 스톱 손실을 조기에 맞을 수 있습니다.

  4. 알고리즘 거래의 영향. 기계 거래의 증가는 이제 단기 불안정성과 예측 불가능성을 증가시킵니다.

이러한 위험에 직면한 거래자는 스톱 로스를 완화하고 더 긴 시간 프레임을 참조하고 알고리즘 거래를 식별하는 것을 고려해야합니다.

개선 할 수 있는 분야

추가적인 개선이 가능할 것 입니다.

  1. 가장 적합한 WMA 매개 변수를 최적화합니다. 이 통화 쌍에 가장 적합한 세트를 찾기 위해 더 많은 WMA 조합을 실험하십시오.

  2. 신호를 검증하기 위해 필터를 추가합니다. 신호를 두 번 확인하기 위해 모멘텀, 변동성 메트릭 등을 결합합니다.

  3. 리스크 통제를 위해 스톱 로스 및 수익을 취하는 메커니즘을 정제합니다. 적응 스톱 로스, 이동 스톱 로스, 증수 수익 취업 등을 탐구 할 수 있습니다.

  4. 거래 및 리스크 관리에 도움이 되는 알고리즘을 도입합니다. 인간의 재량에 의해 보충 된 자동 모듈은 수동 오류를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론

결론적으로, 이 WMA 기반 전략은 단기 가격 움직임을 포착하는 데 특화되어 있으며, 내일 스칼핑 스타일 거래에 적합합니다. 성능을 극대화하기 위해 거래자로부터 집중과 빠른 반응을 요구합니다. 이 전략의 다양한 측면을 최적화하여 잘 둥글게 개선 할 수있는 넓은 공간이 남아 있습니다.

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="AUDNZD Scalp 15 minutes", overlay=true)

// Moving Averages
len1 = 29
len2 = 5
len3 = 3
len4 = 2
len5 = 1
src = close

wma1 = ta.wma(src, len1)
wma2 = ta.wma(src, len2)
wma3 = ta.wma(src, len3)
wma4 = ta.wma(src, len4)
wma5 = ta.wma(src, len5)

// Strategy
wma_signal = wma1 > wma2 and wma2 > wma3 and wma3 > wma4 and wma4 > wma5
wma_sell_signal = wma1 < wma2 and wma2 < wma3 and wma3 < wma4 and wma4 < wma5

// Position Management
risk = 5.30
stop_loss = 0
take_profit = 0

// Long Position
if wma_signal
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    
    if stop_loss > 0
        strategy.exit("Sell", from_entry="Buy", loss=stop_loss)
    
    if take_profit > 0
        strategy.exit("Sell", from_entry="Buy", profit=take_profit)

// Short Position
if wma_sell_signal
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    
    if stop_loss > 0
        strategy.exit("Cover", from_entry="Sell", loss=stop_loss)
    
    if take_profit > 0
        strategy.exit("Cover", from_entry="Sell", profit=take_profit)
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