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이치모쿠 클라우드 차트에 기초한 트렌드 전략 최적화

저자:차오장, 날짜: 2024-01-19 14:45:21
태그:

전반적인 설명

이 전략은 트렌드를 추적하기 위해 이치모쿠 클라우드 차트를 다양한 보조 지표와 결합합니다. 주로 트렌드 방향을 결정하고 신호 품질을 향상시키기 위해 필터링을위한 MACD, CMF, TSI 및 기타 지표를 결정하기 위해 이치모쿠 클라우드를 사용합니다. 이것은 여러 가지 요인에 대한 포괄적인 판단에 기반한 강력한 트렌드 전략입니다.

원칙

이 전략은 주로 트렌드 방향을 판단하기 위해 이치모쿠 클라우드의 변환을 활용합니다. 텐칸센이 클라우드 위에 넘어가면 길게 갈 것이고 텐칸센이 아래로 넘어가면 짧게 갈 것입니다. 한편, 시그널 품질을 보장하기 위해 다층 필터링을 위해 치코 스판, MACD 히스토그램, CMF 및 TSI를 사용합니다.

구체적으로, 긴 신호는 다음과 같은 경우에 작동합니다.

텐칸센이 구름 위를 지나고
구름이 넓고 텐칸센은 키준센 위에 있습니다.
치쿠 스판은 0점 위에 있습니다.
폐업 가격은 클라우드 위에 있습니다
MACD 히스토그램은 0 이상입니다.
CMF는 0.1보다 크다
TSI는 0 이상입니다

짧은 신호는 위의 조건이 뒤집어지면 발생합니다. 그러한 포괄적인 기준에 의해 대부분의 잘못된 신호를 필터링하고 시장의 주요 추세를 포착 할 수 있습니다.

장점

이 전략의 가장 큰 장점은 여러 가지 지표를 결합함으로써 잘못된 신호를 필터링하고 강한 경향을 감지하는 것입니다. 구체적으로:

이치모쿠 구름은 주요 트렌드 방향을 결정합니다.
보조 지표는 신호를 더 잘 필터링하고 위험을 줄입니다.
보다 신뢰할 수 있는 신호를 위해 여러 시간 프레임을 포괄적으로 고려
엄격한 규칙으로 고품질의 설정만 거래하고 불안정한 시장을 피합니다.
트렌드 수익을 극대화하기 위한 트렌드 다음 메커니즘

이러한 판단을 통해 전략은 중장기 핫 섹터를 효과적으로 식별하고 트렌드 거래에서 이익을 얻을 수 있습니다.

위험성

이 전략의 주요 위험은 다음과 같습니다.

잘못된 신호를 일으키는 잘못된 탈출 위험
모든 이익 손실로 이어지는 트렌드 역전 위험
상대적으로 낮은 거래 빈도에서 놓친 기회

해결책:

거래 빈도를 높이기 위해 필터링 기준을 적절히 완화하십시오.
손실 크기를 제한하기 위해 손실 중지 조건을 추가합니다.
신호 정확성을 향상시키기 위해 매개 변수를 최적화

강화

주요 최적화 방향:

더 나은 매개 변수 조합을 찾기 위해 더 많은 백테스트를 통해 매개 변수 최적화
리스크 제어에 스톱 로스 메커니즘을 추가합니다.
수익을 잠금하기 위해 후속 스톱 손실을 추가
더 나은 필터 조합을 찾기 위해 더 많은 지표를 테스트
실제 탈출을 구분하는 규칙을 추가합니다.

결론

이 전략은 이치모쿠 클라우드와 여러 보조 지표를 효과적으로 결합합니다. 매개 변수 최적화, 스톱 로스 메커니즘, 지표 선택에 대한 추가 개선은 높은 안정적인 수익을 위해 안정성과 신호 품질을 향상시킬 수 있습니다. 전략은 강력한 실용적 가치를 가지고 있습니다.

/*backtest
start: 2024-01-11 00:00:00
end: 2024-01-13 14:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © exlux99

//@version=4
strategy("Ichimoku with MACD/ CMF/ TSI", overlay=true, margin_long=0, margin_short=0)



//Inputs
ts_bars = input(10, minval=1, title="Tenkan-Sen Bars")
ks_bars = input(30, minval=1, title="Kijun-Sen Bars")
ssb_bars = input(52, minval=1, title="Senkou-Span B Bars")
cs_offset = input(26, minval=1, title="Chikou-Span Offset")
ss_offset = input(26, minval=1, title="Senkou-Span Offset")
long_entry = input(true, title="Long Entry")
short_entry = input(true, title="Short Entry")

middle(len) => avg(lowest(len), highest(len))

// Ichimoku Components
tenkan = middle(ts_bars)
kijun = middle(ks_bars)
senkouA = avg(tenkan, kijun)
senkouB = middle(ssb_bars)


ss_high = max(senkouA[ss_offset-1], senkouB[ss_offset-1])
ss_low = min(senkouA[ss_offset-1], senkouB[ss_offset-1])

// Entry/Exit Signals
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=17)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=28)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 5)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=true)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=true)

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal


tk_cross_bull = tenkan > kijun
tk_cross_bear = tenkan < kijun
cs_cross_bull = mom(close, cs_offset-1) > 0
cs_cross_bear = mom(close, cs_offset-1) < 0
price_above_kumo = close > ss_high
price_below_kumo = close < ss_low


//CMF
lengthA = input(8, minval=1, title="CMF Length")
ad = close==high and close==low or high==low ? 0 : ((2*close-low-high)/(high-low))*volume
mf = sum(ad, lengthA) / sum(volume, lengthA)


//TSI
long = input(title="Long Length", type=input.integer, defval=8)
short = input(title="Short Length", type=input.integer, defval=8)
price = close
double_smooth(src, long, short) =>
	fist_smooth = ema(src, long)
	ema(fist_smooth, short)
pc = change(price)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)



bullish = tk_cross_bull and cs_cross_bull and price_above_kumo and hist > 0 and mf > 0.1 and tsi_value > 0
bearish = tk_cross_bear and cs_cross_bear and price_below_kumo and hist < 0  and mf < -0.1 and tsi_value < 0



strategy.entry("Long", strategy.long, when=bullish and long_entry)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=bearish and short_entry)

strategy.close("Long", when=bearish and not short_entry)
strategy.close("Short", when=bullish and not long_entry)

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