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질병관리본부 행동 지역 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-20 11:23:24
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전반적인 설명

CDC 액션존 [TS 트레이더] 전략은 CDC 액션존 지표에서 적응한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 빠른 및 느린 이동 평균의 교차를 구매 및 판매 신호로 사용합니다. 빠른 MA가 느린 MA보다 높을 때, 그것은 구매 신호입니다. 빠른 MA가 느린 MA보다 낮을 때, 그것은 판매 신호입니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 지표는 빠르고 느린 이동 평균이다. 전략은 먼저 수학적 평균 가격을 계산하고, 사용자 정의 기간 길이를 기반으로 빠르고 느린 MA를 계산합니다. 빠른 MA가 느린 MA보다 높을 때 상승 신호로 간주됩니다. 빠른 MA가 느린 MA보다 낮을 때 하향 신호로 간주됩니다.

시장 트렌드를 확인 한 후 전략은 폐쇄 가격과 이동 평균 사이의 관계를 더 판단합니다. 만약 그것이 황소 시장이고 종료 가격이 빠른 MA보다 높다면, 그것은 강한 구매 신호입니다. 만약 그것이 곰 시장이고 종료 가격이 빠른 MA보다 낮다면, 그것은 강한 판매 신호입니다.

이러한 구매 및 판매 신호를 기반으로 전략은 자동 거래를 수행 할 수 있습니다. 구매 신호가 활성화되면 긴 포지션이 열립니다. 판매 신호가 활성화되면 기존의 긴 포지션이 닫히거나 새로운 짧은 포지션이 열립니다.

이점 분석

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

  1. 움직이는 평균을 단단한 이론적 기초로 사용하고 이해하기 쉽습니다.
  2. 두 개의 MA를 결합하여 소음을 필터하고 트렌드를 효과적으로 식별합니다.
  3. 또한, 닫기 가격과 MA 관계를 사용하여 강력한 입시 신호를 결정합니다.
  4. 단순하고 명확한 논리, 자동화하기 쉽습니다.
  5. MA 기간은 다른 시장 조건에 따라 조정될 수 있습니다.

위험 분석

또한 몇 가지 위험이 있습니다.

  1. MAs는 문제가 있고, 단기적인 기회를 놓칠 수도 있습니다.
  2. 트렌드 반전 때 큰 손실을 초래할 수 있습니다.
  3. 백테스트 결과는 실시간 거래 성과와 다를 수 있습니다.

다른 지표들을 결합하고, MA 기간을 단축하는 등의 방법은 이러한 위험을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최적화 방향

전략을 최적화하는 몇 가지 방향:

  1. 시장 변화에 따라 MA 기간을 최적화합니다.
  2. 부진을 필터링하기 위해 부피와 같은 지표를 추가합니다.
  3. 다른 지표들을 포함해서 트렌드 반전을 파악할 수 있습니다.
  4. 스톱 손실을 제어 손실에 추가합니다.

요약

요약하자면, CDC 액션존 [TS 트레이더] 전략은 이중 이동 평균 교차를 사용하여 간단하면서도 실용적인 양적 거래 전략을 구현합니다. 전략은 이해하기 쉽고 구현 할 수 있지만 추가 최적화에 여지가 있습니다. 지속적인 테스트와 정제로 안정적인 장기 전략이 될 수 있습니다.


/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("CDC Action Zone [TS Trader]", overlay=true)

// CDC ActionZone V2 29 Sep 2016
// CDC ActionZone is based on a simple 2MA and is most suitable for use with medium volatility market
// 11 Nov 2016 : Ported to Trading View with minor UI enhancement

src = input(title="Data Array", type=input.source, defval=ohlc4)
prd1 = input(title="Short MA period", type=input.integer, defval=12)
prd2 = input(title="Long MA period", type=input.integer, defval=26)

AP = ema(src, 2)
Fast = ema(AP, prd1)
Slow = ema(AP, prd2)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2009)
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2009)
ToMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window() => true
Bullish = Fast > Slow
Bearish = Fast < Slow

Green = Bullish and AP > Fast
Red = Bearish and AP < Fast
Yellow = Bullish and AP < Fast
Blue = Bearish and AP > Fast

//Long Signal
Buy = Green and Green[1] == 0
Sell = Red and Red[1] == 0

//Short Signal
Short = Red and Red[1] == 0
Cover = Red[1] and Red == 0

//Plot
l1 = plot(Fast, "Fast", linewidth=1, color=color.red)
l2 = plot(Slow, "Slow", linewidth=2, color=color.blue)
bcolor = Green ? color.lime : Red ? color.red : Yellow ? color.yellow : Blue ? color.blue : color.white
barcolor(color=bcolor)
fill(l1, l2, bcolor)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=window() and Buy)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=window() and Sell)
strategy.close("Buy", when=window() and Sell)
strategy.close("Sell", when=window() and Buy)


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