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하이핑 이동 평균 트렌드 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-03 12:18:29
태그:

전반적인 설명

헤이핑 이동 평균 트렌드 전략은 가격 트렌드를 추적하기 위해 설계된 기술 지표 조합 전략이다. 이 전략은 시장을 시시하는 이동 평균 크로스오버를 기반으로 엔트리 및 출구 신호를 생성한다. 이 전략은 트레이딩뷰 플랫폼에서 구현되고 성능에 최적화 될 수 있다.

전략 논리

KP 전략은 세 가지 유형의 지표를 이용합니다.

이동 평균: 더 빠른 EMA와 느린 SMA. EMA는 가격 변화에 더 빠르게 반응하고 SMA는 더 안정적입니다. 두 가지 사이의 크로스오버는 거래 신호를 생성합니다.
하이켄 아시 촛불: 트렌드 정의가 명확한 특수 촛불 차트. EMA를 그리는 가격 데이터 소스로 사용됩니다.
로그 변환: 가격 데이터를 로그 변환하여 비율 변화를 더 잘 시각화 할 수있는 옵션.

구체적인 논리는 빠른 EMA가 느린 SMA를 넘을 때 긴 지점을 취하고 역차 전환이 발생하면 지점을 종료하는 것입니다. 이 전략은 트렌드를 따르는 범주에 속합니다.

이점 분석

다양한 제품과 시간 프레임에 맞춘 매우 사용자 정의 가능한 매개 변수
시각적 표시가 쉽게 읽을 수 있는 시스템으로 결합
휘발성 기계를 처리하는 로그 변환 옵션
하이켄 아시 촛불은 우수한 트렌드 결정력을 제공합니다.
스톱 로스를 통합하여 리스크를 제어합니다.

위험 분석

트렌드 역전 위험. 신속한 스톱 손실이 필요합니다.
과도한 적합성을 피하기 위해 신중한 매개 변수 최적화
도구 및 시간 프레임 선택은 결과에 큰 영향을 미칩니다.
탄력성은 백테스팅을 통해 검증되어야 합니다.

최적화 방향

적응 매개 변수 최적화 모듈 추가
잘못된 신호를 피하기 위해 더 많은 필터를 포함
자동화를 위해 algo 트레이딩 모듈을 구축
인플렉션 포인트에서 머신 러닝 모델을 적용
동적 트레일링 스톱 로스를 위한 스톱 로스 전략을 강화합니다.

결론

헤이핑 이동 평균 트렌드 전략은 유연한 구성과 훌륭한 시각화로 트렌드 방향을 정의하기 위해 다양한 기술적 지표를 결합합니다. 전략에 따른 기본 트렌드로 작용하고 라이브 거래에 더 조정 할 수 있습니다. 전략이 완벽하지 않다는 것을 지적하면서 위험 관리가 중요합니다.

/*backtest
start: 2022-12-27 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("KP 15min Strategy", shorttitle="KP15", overlay=false)

res = input("D",title="Heikin Ashi Candle Time Frame")
hshift = input(0, title="Heikin Ashi Candle Time Frame Shift")
res1 = input("W",title="Heikin Ashi EMA Time Frame")
mhshift = input(0, title="Heikin Ashi EMA Time Frame Shift")
fama = input(10, title="Heikin Ashi EMA Period")
test = input(0, title="Heikin Ashi EMA Shift")
sloma = input(100, title="Slow EMA Period")
slomas = input(0, title="Slow EMA Shift")
logtransform = input(false, title="Log Transform")
stoploss = input(true, title="Stop Loss")
showplots = input(true, title="Show Plots")

ha_t = request.security(syminfo.tickerid, res, expression=hlc3)
ha_close = request.security(syminfo.tickerid, res, expression=logtransform ? math.log(close[hshift]) : close[hshift])
mha_close = request.security(syminfo.tickerid, res1, expression=logtransform ? math.log(close[mhshift]) : close[mhshift])

fma = ta.ema(mha_close[test], fama)
sma = ta.ema(ha_close[slomas], sloma)

plot(showplots ? (logtransform ? math.exp(fma) : fma) : na, title="MA", color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(showplots ? (logtransform ? math.exp(sma) : sma) : na, title="SMA", color=color.new(color.orange, 0), linewidth=2, style=plot.style_line)

golong = ta.crossover(fma, sma)
exitLong = ta.crossunder(fma, sma)

if (golong)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (exitLong)
    strategy.close("Buy")

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