양적 지표에 기초한 비트코인 거래 전략
저자:차오장, 날짜: 2023-12-26 11:06:12태그:
전반적인 설명
이 전략은 비트코인 구매 및 판매 시기를 결정하고 거래를 자동화하는 데 여러 가지 양적 지표를 사용합니다. 주로 헐 지표, 상대 강도 지표 (RSI), 볼링거 밴드 (BB) 및 볼륨 오시레이터 (VO) 를 포함합니다.
전략 원칙
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변경된 헐 이동 평균을 사용하여 시장의 주요 트렌드 방향을 결정하고, 브레이크오웃 구매 및 판매 지점을 결정하는 데 도움이되는 볼링거 밴드와 결합합니다.
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적응성 변동성 범위와 결합된 RSI 지표는 거래 신호를 생성하기 위해 과잉 구매 및 과잉 판매 구역을 결정합니다. 두 가지 세트 매개 변수도 중복 신호 검증을 위해 설정됩니다.
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볼륨 오시일레이터는 가짜 브레이크오프를 피하기 위해 구매와 판매의 동력을 결정합니다.
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스톱 로스/프로프트 넥센 비율을 미리 설정하여 스톱 로스를 미리 설정하고 리스크 관리를 위해 수익 수준을 설정합니다.
이점 분석
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헐 곡선은 트렌드 변화를 더 빨리 파악할 수 있고 볼링거 밴드는 잘못된 신호를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
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RSI 매개 변수 최적화와 복제 신호 검증으로 더 신뢰할 수 있습니다.
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볼륨 오시레이터와 트렌드 및 지표 신호가 결합되면 부정확한 거래가 피할 수 있습니다.
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미리 설정된 스톱 로스 및 수익 취득 방법은 단일 이익과 손실을 자동으로 제어하고 전반적인 위험을 효과적으로 관리 할 수 있습니다.
위험 분석
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부적절한 매개 변수 설정은 너무 높은 거래 주파수 또는 신호 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
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갑작스러운 시장 사건은 가격이 격렬하게 변동할 수 있으며, 이로 인해 스톱 로스가 발생하고 더 큰 손실이 발생할 수 있습니다.
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거래 품종이 다른 동전으로 변경되면 매개 변수를 다시 테스트하고 최적화해야합니다.
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부피 데이터가 없으면 부피 오시레이터가 고장납니다.
최적화 방향
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최적의 매개 변수를 찾기 위해 더 많은 RSI 매개 변수 조합을 테스트합니다.
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신호의 정확성을 높이기 위해 MACD와 KD와 같은 다른 지표와 RSI를 결합해보세요.
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모델 예측 모듈을 추가하고 머신러닝을 사용하여 시장 방향을 판단합니다.
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다른 거래 품종에 적용되면 매개 변수를 테스트합니다.
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스톱 로스를 최적화하고 수익을 극대화하기 위해 수익 알고리즘을 사용합니다.
요약
이 전략은 출입 및 출입 시기를 결정하기 위해 여러 가지 양적 기술 지표를 결합합니다. 매개 변수 최적화, 위험 통제 및 기타 방법을 통해 좋은 결과를 얻을 수있는 자동화 비트코인 거래를 달성했습니다. 그러나 여전히 시장 변화에 적응하기 위해 지속적인 테스트와 최적화가 필요합니다. 투자자가 거래 결정에 도움을 줄 수 있는 참고 자료로 사용될 수 있습니다.
/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © maxencetajet
//@version=5
strategy("Strategy Crypto", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=0.5, slippage=25)
src1 = input.source(close, title="Source")
target_stop_ratio = input.float(title='Risk/Reward', defval=1.5, minval=0.5, maxval=100)
startDate = input.int(title='Start Date', defval=1, minval=1, maxval=31, group="beginning Backtest")
startMonth = input.int(title='Start Month', defval=5, minval=1, maxval=12, group="beginning Backtest")
startYear = input.int(title='Start Year', defval=2022, minval=2000, maxval=2100, group="beginning Backtest")
inDateRange = time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0)
swingHighV = input.int(7, title="Swing High", group="number of past candles")
swingLowV = input.int(7, title="Swing Low", group="number of past candles")
//Hull Suite
modeSwitch = input.string("Hma", title="Hull Variation", options=["Hma", "Thma", "Ehma"], group="Hull Suite")
length = input(60, title="Length", group="Hull Suite")
lengthMult = input(3, title="Length multiplier", group="Hull Suite")
HMA(_src1, _length) =>
ta.wma(2 * ta.wma(_src1, _length / 2) - ta.wma(_src1, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
EHMA(_src1, _length) =>
ta.ema(2 * ta.ema(_src1, _length / 2) - ta.ema(_src1, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
THMA(_src1, _length) =>
ta.wma(ta.wma(_src1, _length / 3) * 3 - ta.wma(_src1, _length / 2) - ta.wma(_src1, _length), _length)
Mode(modeSwitch, src1, len) =>
modeSwitch == 'Hma' ? HMA(src1, len) : modeSwitch == 'Ehma' ? EHMA(src1, len) : modeSwitch == 'Thma' ? THMA(src1, len / 2) : na
_hull = Mode(modeSwitch, src1, int(length * lengthMult))
HULL = _hull
MHULL = HULL[0]
SHULL = HULL[2]
hullColor = HULL > HULL[2] ? #00ff00 : #ff0000
Fi1 = plot(MHULL, title='MHULL', color=hullColor, linewidth=1, transp=50)
Fi2 = plot(SHULL, title='SHULL', color=hullColor, linewidth=1, transp=50)
fill(Fi1, Fi2, title='Band Filler', color=hullColor, transp=40)
//QQE MOD
RSI_Period = input(6, title='RSI Length', group="QQE MOD")
SF = input(5, title='RSI Smoothing', group="QQE MOD")
QQE = input(3, title='Fast QQE Factor', group="QQE MOD")
ThreshHold = input(3, title='Thresh-hold', group="QQE MOD")
src = input(close, title='RSI Source', group="QQE MOD")
Wilders_Period = RSI_Period * 2 - 1
Rsi = ta.rsi(src, RSI_Period)
RsiMa = ta.ema(Rsi, SF)
AtrRsi = math.abs(RsiMa[1] - RsiMa)
MaAtrRsi = ta.ema(AtrRsi, Wilders_Period)
dar = ta.ema(MaAtrRsi, Wilders_Period) * QQE
longband = 0.0
shortband = 0.0
trend = 0
DeltaFastAtrRsi = dar
RSIndex = RsiMa
newshortband = RSIndex + DeltaFastAtrRsi
newlongband = RSIndex - DeltaFastAtrRsi
longband := RSIndex[1] > longband[1] and RSIndex > longband[1] ? math.max(longband[1], newlongband) : newlongband
shortband := RSIndex[1] < shortband[1] and RSIndex < shortband[1] ? math.min(shortband[1], newshortband) : newshortband
cross_1 = ta.cross(longband[1], RSIndex)
trend := ta.cross(RSIndex, shortband[1]) ? 1 : cross_1 ? -1 : nz(trend[1], 1)
FastAtrRsiTL = trend == 1 ? longband : shortband
length1 = input.int(50, minval=1, title='Bollinger Length', group="QQE MOD")
mult = input.float(0.35, minval=0.001, maxval=5, step=0.1, title='BB Multiplier', group="QQE MOD")
basis = ta.sma(FastAtrRsiTL - 50, length1)
dev = mult * ta.stdev(FastAtrRsiTL - 50, length1)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
color_bar = RsiMa - 50 > upper ? #00c3ff : RsiMa - 50 < lower ? #ff0062 : color.gray
QQEzlong = 0
QQEzlong := nz(QQEzlong[1])
QQEzshort = 0
QQEzshort := nz(QQEzshort[1])
QQEzlong := RSIndex >= 50 ? QQEzlong + 1 : 0
QQEzshort := RSIndex < 50 ? QQEzshort + 1 : 0
RSI_Period2 = input(6, title='RSI Length', group="QQE MOD")
SF2 = input(5, title='RSI Smoothing', group="QQE MOD")
QQE2 = input(1.61, title='Fast QQE2 Factor', group="QQE MOD")
ThreshHold2 = input(3, title='Thresh-hold', group="QQE MOD")
src2 = input(close, title='RSI Source', group="QQE MOD")
Wilders_Period2 = RSI_Period2 * 2 - 1
Rsi2 = ta.rsi(src2, RSI_Period2)
RsiMa2 = ta.ema(Rsi2, SF2)
AtrRsi2 = math.abs(RsiMa2[1] - RsiMa2)
MaAtrRsi2 = ta.ema(AtrRsi2, Wilders_Period2)
dar2 = ta.ema(MaAtrRsi2, Wilders_Period2) * QQE2
longband2 = 0.0
shortband2 = 0.0
trend2 = 0
DeltaFastAtrRsi2 = dar2
RSIndex2 = RsiMa2
newshortband2 = RSIndex2 + DeltaFastAtrRsi2
newlongband2 = RSIndex2 - DeltaFastAtrRsi2
longband2 := RSIndex2[1] > longband2[1] and RSIndex2 > longband2[1] ? math.max(longband2[1], newlongband2) : newlongband2
shortband2 := RSIndex2[1] < shortband2[1] and RSIndex2 < shortband2[1] ? math.min(shortband2[1], newshortband2) : newshortband2
cross_2 = ta.cross(longband2[1], RSIndex2)
trend2 := ta.cross(RSIndex2, shortband2[1]) ? 1 : cross_2 ? -1 : nz(trend2[1], 1)
FastAtrRsi2TL = trend2 == 1 ? longband2 : shortband2
QQE2zlong = 0
QQE2zlong := nz(QQE2zlong[1])
QQE2zshort = 0
QQE2zshort := nz(QQE2zshort[1])
QQE2zlong := RSIndex2 >= 50 ? QQE2zlong + 1 : 0
QQE2zshort := RSIndex2 < 50 ? QQE2zshort + 1 : 0
hcolor2 = RsiMa2 - 50 > ThreshHold2 ? color.silver : RsiMa2 - 50 < 0 - ThreshHold2 ? color.silver : na
Greenbar1 = RsiMa2 - 50 > ThreshHold2
Greenbar2 = RsiMa - 50 > upper
Redbar1 = RsiMa2 - 50 < 0 - ThreshHold2
Redbar2 = RsiMa - 50 < lower
//Volume Oscillator
var cumVol = 0.
cumVol += nz(volume)
if barstate.islast and cumVol == 0
runtime.error("No volume is provided by the data vendor.")
shortlen = input.int(5, minval=1, title = "Short Length", group="Volume Oscillator")
longlen = input.int(10, minval=1, title = "Long Length", group="Volume Oscillator")
short = ta.ema(volume, shortlen)
long = ta.ema(volume, longlen)
osc = 100 * (short - long) / long
//strategy
enterLong = ' { "message_type": "bot", "bot_id": 4635591, "email_token": "25byourtefcodeuufyd2-43314-ab98-bjorg224", "delay_seconds": 1} ' //start long deal
ExitLong = ' { "message_type": "bot", "bot_id": 4635591, "email_token": "25byourtefcodeuufyd2-43314-ab98-bjorg224", "delay_seconds": 0, "action": "close_at_market_price"} ' // close long deal market
enterShort = ' { "message_type": "bot", "bot_id": 4635690, "email_token": "25byourtefcodeuufyd2-43314-ab98-bjorg224", "delay_seconds": 1} ' // start short deal
ExitShort = ' { "message_type": "bot", "bot_id": 4635690, "email_token": "25byourtefcodeuufyd2-43314-ab98-bjorg224", "delay_seconds": 0, "action": "close_at_market_price"} ' // close short deal market
longcondition = close > MHULL and HULL > HULL[2] and osc > 0 and Greenbar1 and Greenbar2 and not Greenbar1[1] and not Greenbar2[1]
shortcondition = close < SHULL and HULL < HULL[2] and osc > 0 and Redbar1 and Redbar2 and not Redbar1[1] and not Redbar2[1]
float risk_long = na
float risk_short = na
float stopLoss = na
float takeProfit = na
float entry_price = na
risk_long := risk_long[1]
risk_short := risk_short[1]
swingHigh = ta.highest(high, swingHighV)
swingLow = ta.lowest(low, swingLowV)
if strategy.position_size == 0 and longcondition and inDateRange
risk_long := (close - swingLow) / close
strategy.entry("long", strategy.long, comment="Buy", alert_message=enterLong)
if strategy.position_size == 0 and shortcondition and inDateRange
risk_short := (swingHigh - close) / close
strategy.entry("short", strategy.short, comment="Sell", alert_message=enterShort)
if strategy.position_size > 0
stopLoss := strategy.position_avg_price * (1 - risk_long)
takeProfit := strategy.position_avg_price * (1 + target_stop_ratio * risk_long)
entry_price := strategy.position_avg_price
strategy.exit("long exit", "long", stop = stopLoss, limit = takeProfit, alert_message=ExitLong)
if strategy.position_size < 0
stopLoss := strategy.position_avg_price * (1 + risk_short)
takeProfit := strategy.position_avg_price * (1 - target_stop_ratio * risk_short)
entry_price := strategy.position_avg_price
strategy.exit("short exit", "short", stop = stopLoss, limit = takeProfit, alert_message=ExitShort)
p_ep = plot(entry_price, color=color.new(color.white, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr, title='entry price')
p_sl = plot(stopLoss, color=color.new(color.red, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr, title='stopLoss')
p_tp = plot(takeProfit, color=color.new(color.green, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr, title='takeProfit')
fill(p_sl, p_ep, color.new(color.red, transp=85))
fill(p_tp, p_ep, color.new(color.green, transp=85))
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