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동력 트렌드 추적 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-04 15:28:06
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전반적인 설명

모멘텀 트렌드 추적 전략 (Momentum Trend Tracking Strategy) 은 트렌드를 식별하기 위해 상대 강도 지수 (RSI), 스토카스틱 지수 (Stochastic) 및 모멘텀 지수를 사용하는 전략이다. 여러 지표의 신호를 좋은 백테스팅 결과와 결합하여 중장기 보유에 적합하다.

전략 논리

이 전략은 먼저 각각 9개 기간 RSI, 스토카스틱 및 모멘텀 지표를 계산합니다. 그 다음 스토카스틱을 RSI로 곱하고 모멘텀으로 나눈 다음 KNRP라는 결합 지표를 얻습니다. 이 지표는 여러 하위 지표의 정보를 동시에 반영합니다.

그 후, KNRP의 2 기간 이동 평균이 계산됩니다. 이 이동 평균이 이전 값보다 높거나 낮을 때 거래 신호가 생성됩니다. 즉, 평균이 이전 기간보다 높을 때 길고 이전 기간보다 낮을 때 짧습니다. 이 신호는 KNRP 지표의 단기 트렌드를 반영합니다.

이점 분석

이 전략의 가장 큰 장점은 지표 설계가 합리적이고 여러 기술적 지표의 정보를 효과적으로 결합하여 트렌드 방향을 정확하게 결정한다는 것입니다. 단일 지표와 비교하면 잘못된 신호의 확률을 줄이고 신호 신뢰성을 향상시킵니다.

또한, 트렌드를 결정하는 전략의 주요 기초는 KNRP의 이동 평균이며, 이는 최고와 판매 최저를 쫓는 위험을 피하고 트렌드 거래의 개념에 부합합니다. 게다가, 매개 변수는 사용자가 자신의 스타일에 따라 조정할 수 있도록 유연합니다.

위험 분석

이 전략의 주요 위험은 조합 지표 자체에 있다. 조합 방법이 부적절하다면 서로 다른 지표들 사이에 충돌이 발생할 수 있다. 이것은 잘못된 신호를 증가시키고 전략 성과에 영향을 줄 것이다. 또한 부적절한 매개 변수 설정 또한 결과에 더 큰 영향을 줄 수 있다.

위험을 줄이기 위해 매개 변수를 최적화하고 전략 지표 및 전체 백테스트 결과에 대한 다른 매개 변수 길과 조합의 영향을 테스트하는 것이 좋습니다. 또한 매개 변수 안정성에 장기 시장 조건의 영향을 주목해야합니다.

최적화 방향

이 전략을 최적화 할 수 있는 주요 측면은 다음과 같습니다.

추세를 결정하는 더 효과적인 방법을 찾기 위해 더 많은 유형의 기술 지표 조합을 테스트하십시오.
현재 시장 조건에 더 적합한 값을 찾기 위해 지표 매개 변수를 최적화하십시오.
수익을 차단하고 손실을 줄이기 위해 스톱 로스/이익 취득 로직을 추가
중장기 전략으로서의 성과를 평가하기 위해 매일 또는 주간과 같은 더 긴 시간 프레임에 대한 테스트
시장 조건에 따라 포지션을 조정하기 위해 포지션 사이즈 모듈을 추가합니다.

요약

모멘텀 트렌드 추적 전략은 일반적으로 비교적 안정적이고 신뢰할 수 있는 트렌드 전략이다. 단일 지표가 잘못된 신호에 취약하다는 문제를 해결하고 가중된 여러 지표를 통해 트렌드를 효과적으로 결정한다. 매개 변수는 기술 지표 트레이더에 적합한 큰 최적화 공간으로 유연하다. 추가 개선으로이 전략은 보유 가치가있는 장기적인 양적 전략이 될 가능성이 있다.

/*backtest
start: 2022-12-28 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 27/07/2021
// To calculate the coordinates in which the kink of the line will cross, 
//the standard Forex instruments are used - Relative Strenght Index, Stochastic and Momentum.
//It is very easy to optimize them for the existing trading strategy: they all have very 
//flexible and easily customizable parameters. Signals to enter the market can be 2 situations:
//    Change of color of the indicator line from red to blue. At the same time, it is worth entering into the purchase;
//    Change of color of the indicator line from blue to red. In this case, it is worth entering for sale.
//The signals are extremely clear and can be used in practice even by beginners. The indicator 
//itself shows when to make deals: the user only has to accompany them and set the values 
//of Take Profit and Stop Loss. As a rule, the signal to complete trading is the approach of 
//the indicator level to the levels of the maximum or minimum of the previous time period.  
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Kwan NRP Backtest", shorttitle="KNRP")
xPrice = open
Length_Momentum = input(9, minval=1)
Length_RSI = input(9, minval=1)
Length_Stoch = input(9, minval = 1)
Length_NRP = input(2, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
var xKNRP = array.new_float(1,na)
xMom = close / close[Length_Momentum] * 100
xRSI = rsi(xPrice, Length_RSI)
xStoch = stoch(xPrice, high, low, 9)
if xMom != 0 
    val=xStoch*xRSI/xMom
    array.push(xKNRP,val)  
    nz(na)
avr = 0.0    
if array.size(xKNRP) > Length_NRP
    for i = array.size(xKNRP)-Length_NRP to array.size(xKNRP)-1
	    avr+= array.get(xKNRP, i)
    nz(na)	    
avr := avr / Length_NRP	
clr = avr > avr[1] ? color.blue : color.red
pos = iff(avr > avr[1] , 1,
	   iff(avr < avr[1], -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1 ) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1 )
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )
plot(avr, color=clr, title="RMI")

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