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런던 SMA 크로스 ETH 리버설 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-18 16:08:26
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전반적인 설명

이 전략은 London Session SMA Cross ETH Reversal Trading Strategy라고 불린다. 이 전략의 주요 아이디어는 런던 세션 동안의 높은 유동성을 이용하고, SMA 라인의 황금 십자 및 죽은 십자 신호와 결합하여 주류 디지털 통화 거래 쌍 ETH/USDT에서 반전 거래를 수행하는 것입니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 논리는 먼저 런던 세션의 거래 시간을 결정하고, 그 다음 특정 사이클의 SMA 라인을 계산하고, 마지막으로 가격이 런던 세션 동안 SMA와 황금 교차 또는 죽은 교차를 가지고 있는지 판단하는 것입니다. 구체적으로, 전략은 먼저 런던 세션의 시작 및 종료 시간을 정의하고, 그 다음 SMA 라인의 길이 매개 변수를 50 기간으로 설정합니다. 이 기초에 따라 전략은 50 기간 SMA 라인을 계산하기 위해 ta.sma () 함수를 사용합니다. 다음으로, 전략은 현재 가격이 런던 세션과 백테싱 시간 범위 내에 있는지 판단합니다. 이 두 조건이 충족되면 가격과 황금 SMA 또는 죽은 교차를 가지고 있는지 결정하기 위해 ta.crossover () 및 ta.crosstest () 함수를 사용합니다. 황금 교차가 발생하면, 긴 이동; 죽은 교차가 발생하면, 짧은 이동.

이 전략의 주요 장점은 런던 세션의 높은 유동성을 거래에 활용하여 더 나은 진입 기회를 얻을 수 있다는 것입니다. 동시에 SMA 라인의 황금 십자 및 죽은 십자 신호는 고전적이고 효과적인 기술 지표 신호입니다. 따라서이 조합은 잘못된 신호를 어느 정도 필터링하고 전략의 안정성과 수익성을 향상시킬 수 있습니다.

전략 의 장점

  1. 더 나은 진입 기회를 얻기 위해 런던 세션의 높은 유동성을 활용하십시오.
  2. SMA 라인의 황금 십자와 죽은 십자 는 고전적이고 효과적인 기술 지표 신호입니다.
  3. 결합 사용은 신호 품질을 향상시키고 잘못된 신호를 필터링 할 수 있습니다.
  4. 단기 거래에 적합한 반전 거래 방법을 채택합니다.
  5. 높은 자본 활용, 이윤은 레버리지를 통해 증폭 될 수 있습니다.

위험 과 해결책

이 전략은 또한 다음과 같은 몇 가지 위험을 초래합니다.

  1. 트렌딩 시장에서 골든 크로스 및 데드 크로스 신호가 자주 발생할 수 있습니다.
  2. 부적절한 SMA 기간 설정은 너무 많은 잘못된 신호를 생성할 수 있습니다.
  3. 리버스 거래는 범위에 묶인 시장에 갇히기 쉽다.

이러한 위험을 통제하고 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

  1. 트렌드 확립 과정에서 사용하지 않도록 트렌드 지표를 포함합니다
  2. 최고의 거래 주기를 찾기 위해 SMA 매개 변수를 최적화
  3. 단일 손실을 제어하기 위해 중지 손실을 설정

최적화 방향

전략의 다음 측면은 최적화 될 수 있습니다:

  1. 다른 지표는 RSI, KD 등과 같이 조합을 위해 도입하여 신호 품질을 향상시키기 위해 여러 지표 필터링 규칙을 형성 할 수 있습니다.
  2. 가장 좋은 거래 주기를 찾기 위해 SMA 라인의 사이클 매개 변수를 최적화 할 수 있습니다.
  3. 더 긴 시간 사이클 이동 평균은 SMA를 기반으로 여러 이동 평균 크로스 조합을 형성하도록 도입 할 수 있습니다.
  4. 어떤 세션이 가장 잘 수행되는지 테스트하기 위해 거래 세션을 최적화하십시오.
  5. 신호를 훈련하고 필터링하는 기계 학습 알고리즘을 도입

결론

일반적으로, 이 전략은 높은 유동성 세션에서 거래하고 이동 평균 교차의 고전적인 기술 지표를 결합함으로써 비교적 간단하고 실용적인 단기 반전 거래 전략을 실현합니다. 이 전략의 장점은 높은 자본 활용, 간단한 기술 지표 및 쉬운 구현을 포함합니다. 그러나 특정 위험도 있습니다. 매개 변수, 스톱 로스 및 거래 세션은 더 나은 안정적인 수익성을 얻기 위해 테스트하고 최적화해야합니다.

/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("London SMA Strategy ", overlay=true)

// Define London session times
london_session_start_hour = 6
london_session_start_minute = 59
london_session_end_hour = 15
london_session_end_minute = 59

// Define SMA input parameters
sma_length = input.int(50, title="SMA Length")
sma_source = input.source(close, title="SMA Source")

// Calculate SMA
sma = ta.sma(sma_source, sma_length)

// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)

// Define backtesting time range
start_date = timestamp(2021, 1, 1, 0, 0)
end_date = timenow

// Filter for London session and backtesting time range
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp
in_backtesting_range = time >= start_date and time <= end_date

// Long condition: Close price crosses above SMA during London session
long_condition = ta.crossover(close, sma)

// Short condition: Close price crosses below SMA during London session
short_condition = ta.crossunder(close, sma)

// Plot SMA for reference
plot(sma, title="SMA", color=color.blue)

// Strategy entries and exits
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
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