이 전략은 시장 변동성에 맞춰 정지 수준을 동적으로 조정하기 위해 ATR을 사용합니다. 이 접근 방식은 정지 수준이 현재 시장 조건에 더 민감하게 반응하여 조기 정지 위험성을 줄이는 것을 보장합니다.
SMA를 사용함으로써 전략은 전체 시장 추세와 조화를 보장하는 항목을 필터합니다. 이 필터는 지배적인 시장 방향에 반대되는 거래를 피하는 데 중요합니다. 따라서 성공적인 거래의 확률이 증가합니다.
MACD 인디케이터는 유동성 필터로서 작용하여 유행 동력과 일치하는지 확인함으로써 거래 항목을 확인합니다. 이 추가 확인 계층은 잘못된 신호를 필터링하고 전략의 신뢰성을 향상시킵니다.
전략에 ATR, SMA, MACD의 통합은 단순히 지표의 매쉬프가 아닙니다. 대신, 각 구성 요소는 입점부터 출구까지 무역 의사 결정 과정에서 중요한 역할을합니다. 이 전체적인 접근 방식은 거래자에게 여러 가지 시장 차원을 활용한 포괄적인 전략을 제공하여 트렌드 추적 및 추진력 기반 거래에 대한 독특하고 귀중한 도구를 제공합니다.
이 전략은 지표 구성에 크게 의존하고 있으며, 잘못된 매개 변수 조정으로 인해 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다. 또한, 트렌드 굴곡 지점 근처의 낮은 SNR 신호는 윙사브를 유발할 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해, 견고성을 향상시키기 위해 다른 확인 지표와 함께 매개 변수 최적화를 권장합니다.
이 전략은 현재 시장 조건에 따라 매개 변수를 조정하기 위해 기계 학습 알고리즘을 도입하여 동적으로 최적화 할 수 있습니다. 또한 뉴스 이벤트, 소셜 미디어 데이터 등과 같은 더 많은 데이터 소스를 통합하면 시장 전환점을 판단하고 늦은 입력을 줄일 수 있습니다. 또한 전략은 더 많은 거래 기회를 포착하기 위해 여러 시간 프레임 또는 도구에 걸쳐 확장 될 수 있습니다.
/*backtest start: 2023-12-29 00:00:00 end: 2024-01-28 00:00:00 period: 3h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("trend_hunter", overlay=true) length = input(20, title="ATR Length") numATRs = input(0.75, title="ATR Multiplier") atrs = ta.sma(ta.tr, length) * numATRs // Trend Filter smaPeriod = input(32, title="SMA Period") sma = ta.sma(close, smaPeriod) // MACD Filter macdShortTerm = input(12, title="MACD Short Term") macdLongTerm = input(26, title="MACD Long Term") macdSignalSmoothing = input(9, title="MACD Signal Smoothing") [macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, macdShortTerm, macdLongTerm, macdSignalSmoothing) // Long Entry with Trend and MACD Filter longCondition = close > sma and close[1] <= sma[1] and macdLine > signalLine strategy.entry("Long", strategy.long, stop=close + atrs, when=longCondition, comment="Long") // Short Entry with Trend and MACD Filter shortCondition = close < sma and close[1] >= sma[1] and macdLine < signalLine strategy.entry("Short", strategy.short, stop=close - atrs, when=shortCondition, comment="Short") //plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_area)