T3 및 ATR에 기반한 자동 트렌드 추적 전략
저자:차오장, 날짜: 2024-01-03 11:58:25태그:
전반적인 설명
이 전략의 핵심은 트렌드 방향을 파악하고 트렌드를 추적하기 위해 T3 지표 평형 이동 평균 및 ATR 지표 동적 스톱 손실을 사용하는 데 있습니다. 이 전략은 트렌드 추적과 트렌드 역전 기회를 결합하여 트렌드 시장에서 더 큰 이익을 달성하는 것을 목표로합니다.
전략 논리
이 전략은 평형 이동 평균을 계산하기 위해 T3 지표를 사용하며, 현재 주기의 실제 평균 범위를 계산하기 위해 ATR 지표를 사용한다. 거래 신호는 가격이 ATR 동적 스톱 로스를 넘을 때 생성된다. 구체적으로, 가격이 ATR 스톱 로스 라인을 넘을 때 구매 신호가 생성되고, 가격이 ATR 스톱 로스 라인을 넘을 때 판매 신호가 생성된다.
거짓 신호를 필터하기 위해 전략은 추가적으로 신호를 확인하기 전에 가격이 T3 이동 평균을 통과해야 한다고 요구합니다. 또한 전략은 위험 관리를 구현하기 위해 ATR 값을 기반으로 스톱 로스를 계산하고 이익을 취합니다.
이점 분석
전통적인 이동 평균에 비해 T3 지표는 더 높은 민감도와 더 적은 지연을 가지고 있으며 가격 트렌드의 변화를 더 빨리 파악 할 수 있습니다. 또한 T3는 더 정확하고 매끄러운 이동 평균을 제공할 수있는 수학적 이점을 가지고 있습니다.
ATR 값은 현재 시장의 변동성과 위험 수준을 반영합니다. ATR 동적 추적 스톱 및 이익은 트렌딩 시장에서 더 큰 수익을 달성하고 변동 시장에서 손실을 줄이기 위해 역동적으로 포지션 크기를 조정할 수 있습니다.
위험 분석
이 전략은 지표 계산과 중재되는 위험에 의존한다. 또한, T3 평형 이동 평균 및 ATR 동적 정지에는 빠른 가격 반전을위한 기회를 놓칠 수 있는 지체 문제가 있다. 매개 변수는 그에 따라 조정되거나 최적화를 위해 다른 지표와 결합될 수 있다.
트렌드가 변동하고 역전될 때, 스톱 손실은 더 큰 손실로 이어질 수 있습니다. 스톱 손실 범위의 합리적인 확대 또는 핸들 번호와 같은 다른 매개 변수를 사용하여 탐색 할 수 있습니다.
최적화 방향
-
감수성을 최적화하기 위해 T3 지표 매개 변수를 조정합니다.
-
최적의 값을 찾기 위해 다른 ATR 사이클 매개 변수를 테스트합니다.
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가장 좋은 매개 변수를 결정하기 위해 다른 위험 보상 비율을 시도해보세요.
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자금 흐름 지표와 같은 다른 지표를 필터 신호에 추가합니다.
-
기계 학습 방법을 사용하여 자동으로 매개 변수 조합을 최적화합니다.
요약
이 전략은 T3 평형 이동 평균의 트렌드 추적 기능과 ATR
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title='NinjaView Example 1 (UTBA "QuantNomad" Strategy)', overlay=true)
T3 = input(100)//600
// Input for Long Settings
// Input for Long Settings
xPrice3 = close
xe1 = ta.ema(xPrice3, T3)
xe2 = ta.ema(xe1, T3)
xe3 = ta.ema(xe2, T3)
xe4 = ta.ema(xe3, T3)
xe5 = ta.ema(xe4, T3)
xe6 = ta.ema(xe5, T3)
b3 = 0.7
c1 = -b3*b3*b3
c2 = 3*b3*b3+3*b3*b3*b3
c3 = -6*b3*b3-3*b3-3*b3*b3*b3
c4 = 1+3*b3+b3*b3*b3+3*b3*b3
nT3Average = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3
//plot(nT3Average, color=color.white, title="T3")
// Buy Signal - Price is below T3 Average
buySignal3 = xPrice3 < nT3Average
sellSignal3 = xPrice3 > nT3Average
// Inputs
a = input(1, title='Key Value. "This changes the sensitivity"')
c = input(50, title='ATR Period')
h = input(true, title='Signals from Heikin Ashi Candles')
riskRewardRatio = input(1, title='Risk Reward Ratio')
xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR
src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close
xATRTrailingStop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2
pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3
xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue
ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = ta.crossunder(ema, xATRTrailingStop)
buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below
barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop
plotshape(buy, title='Buy', text='Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(sell, title='Sell', text='Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
barcolor(barbuy ? color.new(color.green, 90) : na)
barcolor(barsell ? color.new(color.red, 90) : na)
var float entryPrice = na
var float takeProfitLong = na
var float stopLossLong = na
var float takeProfitShort = na
var float stopLossShort = na
if buy and buySignal3
entryPrice := src
takeProfitLong := entryPrice + nLoss * riskRewardRatio
stopLossLong := entryPrice - nLoss
takeProfitShort := na
stopLossShort := na
if sell and sellSignal3
entryPrice := src
takeProfitShort := entryPrice - nLoss * riskRewardRatio
stopLossShort := entryPrice + nLoss
takeProfitLong := na
stopLossLong := na
// Strategy order conditions
acct = "Sim101"
ticker = "ES 12-23"
qty = 1
OCOMarketLong = '{ "alert": "OCO Market Long", "account": "' + str.tostring(acct) + '", "ticker": "' + str.tostring(ticker) + '", "qty": "' + str.tostring(qty) + '", "take_profit_price": "' + str.tostring(takeProfitLong) + '", "stop_price": "' + str.tostring(stopLossLong) + '", "tif": "DAY" }'
OCOMarketShort = '{ "alert": "OCO Market Short", "account": "' + str.tostring(acct) + '", "ticker": "' + str.tostring(ticker) + '", "qty": "' + str.tostring(qty) + '", "take_profit_price": "' + str.tostring(takeProfitShort) + '", "stop_price": "' + str.tostring(stopLossShort) + '", "tif": "DAY" }'
CloseAll = '{ "alert": "Close All", "account": "' + str.tostring(acct) + '", "ticker": "' + str.tostring(ticker) + '" }'
strategy.entry("Long", strategy.long, when=buy and buySignal3, alert_message=OCOMarketLong)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=sell and sellSignal3, alert_message=OCOMarketShort)
// Setting the take profit and stop loss for long trades
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=stopLossLong, limit=takeProfitLong,alert_message=CloseAll)
// Setting the take profit and stop loss for short trades
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Short", stop=stopLossShort, limit=takeProfitShort,alert_message=CloseAll)
// Plot trade setup boxes
bgcolor(buy ? color.new(color.green, 90) : na, transp=0, offset=-1)
bgcolor(sell ? color.new(color.red, 90) : na, transp=0, offset=-1)
// longCondition = buy and not na(entryPrice)
// shortCondition = sell and not na(entryPrice)
// var line longTakeProfitLine = na
// var line longStopLossLine = na
// var line shortTakeProfitLine = na
// var line shortStopLossLine = na
// if longCondition
// longTakeProfitLine := line.new(bar_index, takeProfitLong, bar_index + 1, takeProfitLong, color=color.green, width=2)
// longStopLossLine := line.new(bar_index, stopLossLong, bar_index + 1, stopLossLong, color=color.red, width=2)
// label.new(bar_index + 1, takeProfitLong, str.tostring(takeProfitLong, "#.#####"), color=color.green, style=label.style_none, textcolor=color.green, size=size.tiny)
// label.new(bar_index + 1, stopLossLong, str.tostring(stopLossLong, "#.#####"), color=color.red, style=label.style_none, textcolor=color.red, size=size.tiny)
// if shortCondition
// shortTakeProfitLine := line.new(bar_index, takeProfitShort, bar_index + 1, takeProfitShort, color=color.green, width=2)
// shortStopLossLine := line.new(bar_index, stopLossShort, bar_index + 1, stopLossShort, color=color.red, width=2)
// label.new(bar_index + 1, takeProfitShort, str.tostring(takeProfitShort, "#.#####"), color=color.green, style=label.style_none, textcolor=color.green, size=size.tiny)
// label.new(bar_index + 1, stopLossShort, str.tostring(stopLossShort, "#.#####"), color=color.red, style=label.style_none, textcolor=color.red, size=size.tiny)
alertcondition(buy, 'UT Long', 'UT Long')
alertcondition(sell, 'UT Short', 'UT Short')
더 많은
- 이동 중지 손실 추적 전략
- 가른 미 분석 지표에 기초한 단기 트렌드 추적 전략
- 가우스 이동 평균 거래 전략
- 적응적인 카우프만 이동 평균 트렌드 전략
- 대역 패스 필터링 트렌드 추출 전략
- 이중 반전 높은-저기 전략
- 하이핑 이동 평균 트렌드 전략
- 멀티 타임프레임 이동 평균 및 MACD를 기반으로 한 긴 및 짧은 오픈 전략
- 모멘텀 인디케이터 RSI 역전 거래 전략
- 이중 볼링거 밴드 브레이크업 전략
- ATR 채널 브레이크오웃 트렌드를 따르는 전략
- MACD 200 일간 이동 평균 크로스오버 거래 전략
- 골든 크로스 상승 추세 추적 전략
- 이중 EMA 크로스오버 오스실레이션 추적 전략
- 딱딱성 돌파구 전략
- 옆으로 돌파하는 오시슬레이션 전략
- RSI 지표 및 포용 패턴에 기초한 양적 거래 전략
- 볼링거 밴드 ATR 트레일링 스톱 전략
- 매일의 탈출 전략
- 양적 거래에 기반한 신호-소음 이동 평균 거래 전략