이 전략은 트렌드 방향에 대한 디렉션 모브먼트 인덱스 (DMI) 지표에 기반하여 구매 및 판매 신호를 생성합니다. DMI의 두 지표인 DMI + 및 DMI-의 교차와 ADX와의 교차를 활용하여 시장의 상승 / 하락 상태 및 추세를 결정하여 입출 신호를 생성합니다.
이 전략은 주로 DMI의 세 가지 지표를 사용합니다. DMI+, DMI- 및 ADX. DMI+는 상승 추세의 강도를 반영하고, DMI-는 하락 추세의 강도를 반영하며, ADX는 트렌드 강도를 반영합니다.
구매 신호는 DMI+가 DMI-를 넘고 ADX를 넘을 때 발생하며 하락세에서 상승세로 전환하고 신흥 트렌드를 나타냅니다.
판매 신호는 DMI+가 DMI- 또는 ADX 이하로 넘어가면 발생하며 상승 동력이 약화되고 수익을 취해야한다는 것을 나타냅니다.
따라서 전략은 DMI 지표의 크로스오버 패턴을 사용하여 시장 정서와 트렌드 변화를 판단함으로써 역동적으로 포지션을 조정합니다.
이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.
트렌드 및 감정 분석을 위해 DMI를 사용하는 것은 주요 트렌드를 파악하는 데 신뢰성을 제공합니다.
트렌드 강도를 측정하는 ADX를 통합하면 인플렉션 포인트를 더 정확하게 식별 할 수 있습니다.
간단하고 명확한 DMI 지표의 교차 신호는 이 전략을 쉽게 구현합니다.
추세에 따라 실행하면 중장기 보유 기간에 적합한 좋은 위험 통제를 제공합니다.
몇 가지 위험 요소가 있습니다.
DMI 지표는 약간의 지연을 가지고 있으며 이는 늦은 구매와 조기 판매로 이어질 수 있습니다.
ADX는 추세와 통합을 구별하는 데 중등한 성과를 보이고 있으므로 일부 단기 기회를 놓칠 수 있습니다.
지속적인 상승 추세 또는 하락 추세가 발생할 경우 지위를 보유하지 않을 위험이 있습니다.
매개 변수 최적화 위험이 존재하며 이는 라이브 거래에서 성능이 악화될 수 있습니다.
이 전략을 개선 할 수있는 몇 가지 방법:
다른 지표들을 포함해서 동력 분리를 감지하여 입출동의 정확성을 높일 수 있습니다.
손해를 제한하기 위해 손해를 막는 메커니즘을 추가합니다.
매개 변수를 조정하거나 최적화 편차를 완화하기 위해 적응 설정을 도입합니다.
트렌드 단계에 따라 동적으로 주식을 조정하기 위해 포지션 사이징을 구현합니다.
이 DMI 트렌드 추적 전략은 중장기 지평에서 주요 트렌드를 잡기 위해 간단하고 실용적입니다. 그러나 지연, 빈 위치 및 매개 변수 최적화 위험이 있습니다. 지표, 스톱 손실, 적응 매개 변수 등을 결합함으로써 향상하면 라이브 성능을 향상시킬 수 있습니다.
//@version=5 strategy("DMI Buy/Sell Strategy", overlay=true) // Input for DMI length = input(14, title="DMI Length") adxsmoothing =14 // Calculate DMI [diPlus, diMinus, adx] = ta.dmi(length,adxsmoothing) // Condition for Buy Entry buyCondition = ta.crossover(diPlus, diMinus) and ta.crossover(diPlus, adx) // Condition for Sell Exit sellCondition = ta.crossunder(diPlus,diMinus) or ta.crossunder(diPlus,adx) // Execute Buy Entry on the next day's open if buyCondition strategy.entry("Buy", strategy.long) // Execute Sell Exit on the next day's open if sellCondition strategy.close("Buy") // Plotting DMI components plot(diPlus, title="DMI+", color=color.green) plot(diMinus, title="DMI-", color=color.red) // Plotting ADX plot(adx, title="ADX", color=color.blue)