이치모쿠 클라우드, MACD 및 스토카스틱 기반의 멀티 타임프레임 트렌드 추적 전략
저자:차오장, 날짜: 2024-02-05 10:30:45태그:
전반적인 설명
이 전략은 이치모쿠 클라우드, 이동평균, MACD, 스토카스틱 및 ATR 지표를 통합하여 여러 시간 프레임에서 트렌드를 식별하고 추적합니다. ATR 기반의 스톱 로스를 채택하고 높은 확률 트렌드 신호를 얻은 후 리스크 통제를 위해 수익 방법을 사용합니다.
전략 논리
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이치모쿠 클라우드는 중장기 트렌드 방향을 판단합니다. 이치모쿠의 전환선과 기준선 위의 CLOSE 가격이 상승 신호이며, 그 아래를 넘는 것은 하락 신호입니다.
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MACD는 단기 트렌드와 과잉 구매/ 과잉 판매 상황을 판단합니다. MACD 신호 라인의 위를 가로지르는 MACD 히스토그램은 상승 신호이며 아래를 가로지르는 것은 하락 신호입니다.
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스토카스틱 KD는 과잉 구매/ 과잉 판매 구역을 판단합니다. K 라인의 20을 넘는 것은 상승 신호이고, 80을 넘는 것은 하락 신호입니다.
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이동 평균은 중장기 트렌드를 판단합니다. MA 이상의 가격의 닫는 것은 상승 신호이고, 아래로 넘어가는 것은 하락 신호입니다.
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위의 지표의 신호를 통합하여 일부 잘못된 신호를 필터링하여 높은 확률의 지속 가능한 트렌드 신호를 형성합니다.
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ATR을 사용하여 스톱 로스 및 취익 가격을 계산합니다. ATR의 특정 배수를 스톱 로스 및 취익 비트로 사용하여 위험을 제어합니다.
장점
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신호의 정확성을 높이기 위해 여러 시간 프레임에 걸쳐 추세를 파악합니다.
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거짓 신호를 효과적으로 필터링하기 위해 표시기 조합을 광범위하게 사용하십시오.
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ATR에 기반한 스톱 로스 & 노프트 취득
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입국 조건의 조정 가능한 엄격성은 다양한 위험 욕구를 충족시킵니다.
위험성
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자연을 따르는 경향은 블랙 스완 사건으로 인한 반전을 감지하지 못합니다.
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이상적인 ATR 스톱 로스는 실시간 거래에서 완전히 복제하기 어렵습니다.
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부적절한 매개 변수 설정은 과도한 거래 또는 신호 정확도가 충분하지 않을 수 있습니다.
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다른 제품과 시장 환경에 맞게 매개 변수를 조정하는 것이 필요합니다.
개선 영역
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트렌드 전환점을 판단하는 데 도움이 되는 기계 학습을 도입합니다.
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각기 다른 제품에 대한 ATR 곱셈 매개 변수 값을 최적화합니다.
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돌파 신호의 정확성을 향상시키기 위해 볼륨 변화와 같은 다른 요소를 포함합니다.
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역 테스트 결과를 기반으로 매개 변수를 최적화해 최고의 매개 변수 조합을 찾으세요
요약
이 전략은 이치모쿠 클라우드, MACD, 스토카스틱 등을 활용하여 멀티 타임프레임 트렌드 식별을 통해 트렌드를 포착하고 블랙 스완 이벤트에 함락되는 것을 피합니다. ATR 기반의 스톱 로스 & 트레이프 수익은 거래 손실 당 효과적으로 제한됩니다. 더 많은 보조 판단과 기계 학습 방법이 도입됨에 따라이 전략은 추가 최적화 잠재력을 가지고 있습니다.
/*backtest
start: 2024-01-05 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
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/
// © FXFUNDINGMATE
//@version=4
strategy(title="FXFUNDINGMATE TREND INDICATOR", overlay=true)
//Ichimoku Cloud
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Length")
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Length")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Length")
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)[displacement - 1]
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)[displacement - 1]
//macd
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA (Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA (Signal Line)", type=input.bool, defval=false)
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
//kd
periodK = input(5, title="%K Length", minval=1)
smoothK = input(3, title="%K Smoothing", minval=1)
periodD = input(3, title="%D Smoothing", minval=1)
k = sma(stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
d = sma(k, periodD)
//atr
atrlength = input(title="Atr Length", defval=8, minval=1)
SMulti = input(title="Stop loss multi Atr", defval=1.0)
TMulti = input(title="Take profit multi Atr", defval=1.0)
smoothing = input(title="Smoothing", defval="RMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])
ma_function(source, length) =>
if smoothing == "RMA"
rma(source, length)
else
if smoothing == "SMA"
sma(source, length)
else
if smoothing == "EMA"
ema(source, length)
else
wma(source, length)
atr = ma_function(tr(true), atrlength)
operation_type = input(defval = "Both", title = "Position side", options = ["Long", "Short", "Both"])
operation = operation_type == "Long" ? 1 : operation_type == "Short" ? 2 : 3
showlines = input(true, title="Show sl&tp lines")
// MA
sma_len = input(100, title="MA Length", type=input.integer)
sma = sma(close, sma_len)
longCond = crossover(k, 20) and macd > 0 and close > sma and close > leadLine1 and close > leadLine2
shortCond = crossunder(k, 80) and macd < 0 and close < sma and close < leadLine1 and close < leadLine2
entry_price = float(0.0) //set float
entry_price := strategy.position_size != 0 or longCond or shortCond ? strategy.position_avg_price : entry_price[1]
entry_atr = valuewhen(longCond or shortCond, atr,0)
short_stop_level = float(0.0) //set float
short_profit_level = float(0.0) //set float
long_stop_level = float(0.0) //set float
long_profit_level = float(0.0) //set float
short_stop_level := entry_price + SMulti * entry_atr
short_profit_level := entry_price - TMulti * entry_atr
long_stop_level := entry_price - SMulti * entry_atr
long_profit_level := entry_price + TMulti * entry_atr
// Strategy Backtest Limiting Algorithm
i_startTime = input(defval = timestamp("1 Jan 2020 00:00 +0000"), title = "Backtesting Start Time", type = input.time)
i_endTime = input(defval = timestamp("31 Dec 2025 23:59 +0000"), title = "Backtesting End Time", type = input.time)
timeCond = true
if (operation == 1 or operation == 3)
strategy.entry("long" , strategy.long , when=longCond and timeCond, alert_message = "Long")
strategy.exit("SL/TP", from_entry = "long" , limit = long_profit_level , stop = long_stop_level , alert_message = "Long exit")
if (operation == 2 or operation == 3)
strategy.entry("short", strategy.short, when=shortCond and timeCond, alert_message="Short")
strategy.exit("SL/TP", from_entry = "short", limit = short_profit_level , stop = short_stop_level , alert_message = "Short exit")
if time > i_endTime
strategy.close_all(comment = "close all", alert_message = "close all")
plot(showlines and strategy.position_size <= 0 ? na : long_stop_level, color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth = 2)
plot(showlines and strategy.position_size <= 0 ? na : long_profit_level, color=color.lime, style=plot.style_linebr, linewidth = 2)
plot(showlines and strategy.position_size >= 0 ? na : short_stop_level, color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth = 2)
plot(showlines and strategy.position_size >= 0 ? na : short_profit_level, color=color.lime, style=plot.style_linebr, linewidth = 2)
//}
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