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양방위 3점 이동평균 양적 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-31 16:11:41
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전반적인 설명

이 전략은 양자 3점 이동 평균 지표에 기반합니다. 가장 최근의 N 기간의 가장 높은 가격, 가장 낮은 가격 및 폐쇄 가격의 평균 값을 계산함으로써 가격 추세를 판단하고 거래 신호를 생성하는 기능을 실현합니다. 이 전략은 중장기 및 단기 거래에 적합하며 시장 소음을 효과적으로 필터하고 가격 추세를 파악 할 수 있습니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 지표는 양자 3점 이동 평균 (XHL2, XHLC3) 이다. XHL2는 가장 최근의 N 기간의 가장 높은 가격과 가장 낮은 가격의 평균 값을 계산한다. XHLC3는 가장 최근의 N 기간의 가장 높은 가격, 가장 낮은 가격 및 폐쇄 가격의 평균 값을 계산한다. 이 두 지표는 가격 데이터를 효과적으로 부드럽게하고 단기 변동의 영향을 필터링할 수 있다.

이 전략은 XHL2, XHLC3 및 폐쇄 가격 사이의 차이 nMF를 계산하여 가격 트렌드를 판단합니다. nMF가 요인보다 크면 가격이 상승 추세에 있다고 판단됩니다. nMF가 부정적인 요인보다 작을 때 가격은 하락 추세에 있다고 판단됩니다. 거래량과 결합하여 지표 nRES가 계산됩니다. nRES가 0보다 크면 구매 신호를 표시하고 0보다 작으면 판매 신호를 나타냅니다. 트렌드 방향과 거래 신호는 nRES의 긍정적 / 부정적인 신호 및 규모 관계를 기반으로 결정됩니다.

이점 분석

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

양자 3점 이동 평균 지표를 사용하면 시장 소음을 효과적으로 필터링하고 중장기 가격 동향을 판단 할 수 있습니다.
거래량 변화의 조합은 자본 흐름의 방향을 더 정확하게 결정하고 거래 신호를 발행할 수 있습니다.
전략은 몇 가지 매개 변수, 간단하고 이해하기 쉬운 방법, 그리고 실행에 쉽게 있습니다.
다양한 유형의 투자자에게 적합한 유연한 보유 방향 설정

위험 분석

이 전략의 주요 위험은 다음과 같습니다.

부적절한 매개 변수 설정으로 인해 잘못된 거래 신호가 발생할 수 있습니다.
장기적으로 강한 트렌드가 있는 시장에서 전략은 너무 많은 잘못된 거래 신호를 생성할 수 있습니다.
변동적인 시장에서 너무 작은 스톱 로스 설정은 손실 위험을 증가시킬 수 있습니다.

해결책:

매개 변수를 최적화하고 백테스팅을 기반으로 최적의 매개 변수를 결정합니다.
트렌드와 지원/ 저항을 결합하여 신호의 신뢰성을 판단합니다.
단일 손실을 제어하기 위해 정지 손실 범위를 적절히 느슨하게하십시오.

최적화 방향

이 전략의 최적화 방향:

지표의 감수성을 높이기 위해 이동평균 매개 변수와 거래량 매개 변수를 최적화합니다.
트렌드 판단 지표를 추가하여 거래 신호의 정확성을 향상시킵니다.
손실 위험을 줄이기 위해 스톱 로스 전략을 추가합니다.
자동 매개 변수 최적화를 위해 기계 학습 방법을 결합합니다.

요약

이 전략은 가격의 중장기 트렌드 방향을 결정하기 위해 양자 3점 이동 평균 지표에 기초하여 설계되었습니다. 자본 유입과 출구를 확인하기 위해 거래량 변화를 사용하여 마지막으로 구매 및 판매 거래 신호를 생성합니다. 전략은 최적화 할 수있는 넓은 공간이 있으며 더 복잡한 시장 환경에 적응하기 위해 여러 차원에서 개선 될 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-01-24 00:00:00
end: 2024-01-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 25/06/2018
// The FVE is a pure volume indicator. Unlike most of the other indicators 
// (except OBV), price change doesn?t come into the equation for the FVE (price 
// is not multiplied by volume), but is only used to determine whether money is 
// flowing in or out of the stock. This is contrary to the current trend in the 
// design of modern money flow indicators. The author decided against a price-volume 
// indicator for the following reasons:
// - A pure volume indicator has more power to contradict.
// - The number of buyers or sellers (which is assessed by volume) will be the same, 
//     regardless of the price fluctuation.
// - Price-volume indicators tend to spike excessively at breakouts or breakdowns.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Finite Volume Elements (FVE) Backtest", shorttitle="FVE")
Period = input(22, minval=1)
Factor = input(0.3, maxval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xhl2 = hl2
xhlc3 = hlc3
xClose = close
xVolume = volume
xSMAV = sma(xVolume, Period)
nMF = xClose - xhl2 + xhlc3 - xhlc3[1]
nVlm = iff(nMF > Factor * xClose / 100,  xVolume, 
         iff(nMF < -Factor * xClose / 100, -xVolume, 0))
nRes = nz(nRes[1],0) + ((nVlm / xSMAV) / Period) * 100
pos = iff(nRes > nRes[1] and nRes > nRes[2], 1,
         iff(nRes < nRes[1] and nRes < nRes[2], -1, nz(pos[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)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(nRes, color=red, title="FVE")

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