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이동 평균 이동 봉투 전략

저자:차오장, 2024-02-02 17:02:18
태그:

이 전략은 이동 평균 이적 봉투 지표에 기반하여 거래 신호를 생성합니다. 봉투 대역은 이동 평균의 비율 인자로 계산됩니다. 이전 최고가 상단 범위를 넘으면 판매 신호가 생성됩니다. 이전 낮은 부분이 하단 범위를 넘으면 구매 신호가 생성됩니다.

전략 논리

이 전략은 이동 지수 이동 평균 (EMA) 을 핵심 지표로 사용하며, 일정 기간 후에 상위 및 하위 대역을 비율 인자로 형성합니다. 이것은 전체 이동 평균 이동 봉투 시스템을 구성합니다. 구체적으로 봉투 시스템은 다음과 같습니다.

EMA (Price, Period) - 핵심 이동 평균 라인
위쪽 = sEMA[disp] * ((100 + perAb)/100) - 상단
bot = sEMA[disp] * ((100 - perBl)/100) - 하위 대역

여기서 위의 비율과 아래의 비율은 핵심 이동 평균선에 대한 대역의 비율 범위를 제어합니다. 이동 매개 변수는 대역과 핵심 이동 평균선 사이의 기간 이동을 제어합니다.

이 방법으로, 우리는 위의 매개 변수를 조정하여 적절한 거래 범위를 형성 할 수 있습니다. 거래 신호는 가격이 범위를 넘을 때 생성됩니다. 구체적으로:

닫는 것이 하위 밴드 바트보다 낮으면 구매 신호가 생성됩니다.
닫는 것이 상위 밴드 상위보다 높으면 판매 신호가 생성됩니다.

이 전략은 역 파라미터도 제공한다는 점에 유의하십시오. true로 설정되면 신호 방향은 위의 것과 반대입니다.

이점 분석

이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.

기하급수적인 이동 평균을 기본 지표로 사용하면 곡선 지연을 줄이고 가격 변화에 대한 감수성을 향상시킬 수 있습니다.
더 조정 가능한 매개 변수는 매개 변수 조정으로 거래 성능을 더 잘 최적화 할 수 있습니다.
리버스 모드는 다른 시장 유형에 적응합니다.
단순하고 명확한 규칙, 이해하기 쉽고 실행하기 쉬운

위험 과 예방 조치

이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.

범위에 묶인 시장에서 잘못된 신호가 자주 발생할 수 있습니다.
부적절한 매개 변수 설정은 과도한 거래 또는 신호가 사라질 수 있습니다.
시장 소음 은 효율적 으로 필터링 될 수 없고, 어떤 가치 없는 신호 를 생성 한다

이러한 위험을 방지하기 위해 몇 가지 최적화가 이루어질 수 있습니다.

부피, 변동성 등과 같은 다른 지표로 신호를 필터합니다.
최적의 매개 변수 집합을 찾기 위해 매개 변수 최적화 과정을 추가
손실을 제한하기 위해 정지 손실을 적절히 조정합니다.

최적화 방향

이 전략을 최적화 할 수있는 많은 공간이 있습니다.

자동 매개 변수 최적화 및 조정 실현을 위해 기계 학습 모델을 추가
위험 통제를 위해 손실 중지, 후속 중지와 같은 기능을 포함
품질을 향상시키기 위해 감정 지표로 신호를 필터
추세를 파악하고 전반적인 정확성을 향상시키기 위해 다른 기술 지표와 모델 조합을 늘려
이 전략 템플릿을 계승하여 다른 종류의 이동 평균 시스템을 개발하고 적용 가능성을 확장합니다.

이러한 최적화로 전략의 안정성, 적응력 및 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

요약

이동평균 이동 봉투 전략은 간단한 기하급수적인 이동평균 시스템과 매개 변수화된 대역을 활용하여 해석하고 구현하기 쉬운 명확한 거래 규칙을 형성합니다. 이는 전형적인 트렌드 다음 시스템입니다. 매개 변수 조정 및 최적화를 통해 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 시장 환경의 영향도 충분히 고려하고 잠재적 위험을 예방해야합니다. 이 전략은 기본 템플릿으로 기능하며 확장 및 최적화에 많은 공간을 가지고 있습니다.

/*backtest
start: 2024-01-25 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 14/08/2020
// Moving Average Displaced Envelope. These envelopes are calculated 
// by multiplying percentage factors with their displaced expotential 
// moving average (EMA) core.
// How To Trade Using:
// Adjust the envelopes percentage factors to control the quantity and 
// quality of the signals. If a previous high goes above the envelope 
// a sell signal is generated. Conversely, if the previous low goes below 
// the envelope a buy signal is given.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Moving Average Displaced Envelope Backtest", shorttitle="MA DE", overlay = true)
Price = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
Period =input(defval=9, minval=1)
perAb = input(title = "Percent above", defval=.5, minval=0.01, step = 0.1)
perBl = input(title = "Percent below", defval=.5, minval=0.01, step = 0.1)
disp = input(title = "Displacement", defval=13, minval=1) 
reverse = input(false, title="Trade reverse")
pos = 0
sEMA = ema(Price, Period)
top = sEMA[disp] * ((100 + perAb)/100)
bott = sEMA[disp]* ((100 - perBl)/100)
pos := iff(close < bott , 1,
	     iff(close > top, -1, pos[1])) 
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)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )

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