이 전략의 핵심은 ADX 지표를 사용하여 시장 트렌드를 판단하고, DI+와 DI- 사이의 차이를 결합하여 적응 거래에 대한 브레이크업 포인트를 자동으로 식별하는 것입니다. DI+와 ADX 사이의 차이가 설정된 임계치를 초과하면, 길게 이동하십시오. DI-와 ADX 사이의 차이가 설정된 임계치를 초과하면, 짧게 이동하십시오. 이 전략은 수동 개입없이 트렌드 브레이크업 포인트를 자동으로 식별 할 수 있으며, 중장기 보유에 적합합니다.
DI+, DI-, DX 및 ADX 지표를 얻기 위해 True Range, Directional Movement 지표를 계산합니다.
DI+와 ADX 사이의 차이 진폭1과 DI-와 ADX 사이의 차이 진폭2를 비교합니다.
진폭1이 설정된 임계값 (예를 들어 10) 보다 크면 긴 신호가 생성됩니다. 진폭2이 설정된 임계값 (예를 들어 10) 보다 크면 짧은 신호가 생성됩니다.
그리고 ADX가 잘못된 신호를 필터링하기 위해 DI+와 DI- 사이에 있어야 합니다.
따라서 시장이 트렌드에 들어갈 때 DI+ 또는 DI-는 ADX를 주도하여 거래 신호를 생성합니다. 시장 트렌드가 끝나면 DI+, DI- 및 ADX는 다시 가까워지고 최고와 판매 최저를 쫓는 것을 피합니다.
수동 판단 없이 트렌드 브레이크 포인트를 자동으로 식별합니다.
다양한 시장 환경에 적응하기 위해 DI와 ADX 사이의 차이점 임금을 유연하게 조정합니다.
ADX 표시기를 조합하여 잘못된 신호를 효과적으로 필터링합니다.
더 긴 보유 기간, 높은 주파수 거래의 필요성, 높은 자본 활용.
통제 가능한 감소와 안정적인 성장.
ADX 지표는 지연하고 단기 거래 기회를 놓칠 수 있습니다. 다른 지표가 결합되거나 ADX 매개 변수를 감축하여 민감도를 향상시킬 수 있습니다.
범위에 묶인 시장에서 쉽게 갇힐 수 있습니다. 스톱 로스 전략을 도입하거나 ADX 필터링 조건을 추가하여 갇힐 가능성을 줄일 수 있습니다.
주요 트렌드 역전 시 엄청난 손실에 유연합니다. 이동 중지 손실 또는 후속 중지 손실은 위험을 제어하기 위해 설정 될 수 있습니다.
최적의 매개 변수 조합을 찾기 위해 다른 시장과 제품에 테스트합니다.
신호의 정확성을 향상시키기 위해 다른 기술적 지표를 포함하는 것을 고려하십시오. 예를 들어 MACD, KD 등.
스톱 로스 전략을 추가하여 마감과 최대 손실을 제어합니다.
시장 조건에 따라 포지션을 조정하기 위해 포지션 크기를 도입하십시오.
거래 위험을 줄이기 위해 진입 및 출입 기준을 최적화합니다.
이 전략은 트렌드를 효과적으로 판단하고 적응 트레이딩을 구현하기 위해 ADX 및 DI 지표의 강점을 통합합니다. 중장기 보유에 적합한 빈번한 거래가 필요하지 않습니다. 또한 특정 위험이 있습니다. 보조 기술 지표와 위험 관리 기술이 전략 안정성을 향상시키기 위해 통합되어야합니다. 전략 아이디어는 신뢰할 수 있고 논리적으로 명확하며 심도있는 연구와 응용 가치가 있습니다.
/*backtest start: 2023-01-10 00:00:00 end: 2024-01-16 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © MAURYA_ALGO_TRADER //@version=5 strategy("Monthly Performance by Dr. Maurya", overlay=true, default_qty_value = 15, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.1) len = input(14) th = input(20) TrueRange = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1]))), math.abs(low - nz(close[1]))) DirectionalMovementPlus = high - nz(high[1]) > nz(low[1]) - low ? math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0 DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1]) - low, 0) : 0 SmoothedTrueRange = 0.0 SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - nz(SmoothedTrueRange[1]) / len + TrueRange SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0 SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) / len + DirectionalMovementPlus SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0 SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) / len + DirectionalMovementMinus DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100 DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100 DX = math.abs(DIPlus - DIMinus) / (DIPlus + DIMinus) * 100 ADX = ta.sma(DX, len) //diff_1 = math.abs(DIPlus - DIMinus) diff_2 = math.abs(DIPlus-ADX) diff_3 = math.abs(DIMinus - ADX) long_diff = input(10, "Long Difference") short_diff = input(10, "Short Difference") buy_condition = diff_2 >=long_diff and diff_3 >=long_diff and (ADX < DIPlus and ADX > DIMinus) sell_condition = diff_2 >=short_diff and diff_3 >=short_diff and (ADX > DIPlus and ADX < DIMinus) if buy_condition strategy.entry("Long Entry", strategy.long, comment = "Long") if sell_condition strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Short") // Copy below code to end of the desired strategy script /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // monthly pnl performance by Dr. Maurya @MAURYA_ALGO_TRADER // /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Monthly Performance ?', group='Monthly Performance') dash_loc_mp = input("Bottom Right","Location" ,options=["Top Right","Bottom Right","Top Left","Bottom Left", "Middle Right","Bottom Center"] ,group='Monthly Performance', inline = "performance") text_size_mp = input('Small',"Size" ,options=["Tiny","Small","Normal","Large"] ,group='Monthly Performance', inline = "performance") bg_c = input.color( color.rgb(7, 226, 242, 38), "Background Color", group='Monthly Performance') text_head_color = input.color( color.rgb(0,0,0), "Month/Year Heading Color", group='Monthly Performance') tab_month_c = input.color( color.white, "Month PnL Data Color", group='Monthly Performance') tab_year_c = input.color( color.rgb(0,0,0), "Year PnL Data Color", group='Monthly Performance') border_c = input.color( color.white, "Table Border Color", group='Monthly Performance') var table_position_mp = dash_loc_mp == 'Top Left' ? position.top_left : dash_loc_mp == 'Bottom Left' ? position.bottom_left : dash_loc_mp == 'Middle Right' ? position.middle_right : dash_loc_mp == 'Bottom Center' ? position.bottom_center : dash_loc_mp == 'Top Right' ? position.top_right : position.bottom_right var table_text_size_mp = text_size_mp == 'Tiny' ? size.tiny : text_size_mp == 'Small' ? size.small : text_size_mp == 'Normal' ? size.normal : size.large ///////////////// strategy.initial_capital =50000 ///////////////////////////////////////////// // var bool new_month = na new_month = ta.change(month) //> 0 ? true : false newest_month = new_month and strategy.closedtrades >= 1 // profit only_profit = strategy.netprofit initial_balance = strategy.initial_capital // month number var int month_number = na month_number := (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0)) //and month(time) > 1 ? 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