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MA 전략과 함께 MACD 모멘텀

저자:차오장, 날짜: 2024-02-22 17:51:19
태그:

전반적인 설명

트렌드 헌터 - MA 전략과 함께 MACD 모멘텀은 트렌딩 시장에서 자본을 창출하려는 거래자를 위해 설계된 탁월한 거래 도구입니다. 평균 참 범위 (ATR), 간단한 이동 평균 (SMA) 및 이동 평균 컨버전스 디버전스 (MACD) 의 강력한 조합에 기반하여 정확한 트레이드 엔트리를 필터링하고 확인합니다.

전략 논리

ATR 스톱 손실

ATR 지표를 활용하여 동적으로 스톱 레벨을 조정하고, ATR 길이와 멀티플리커를 사용자 정의하여 시장 변동성에 적응하여 균형 잡힌 리스크 관리를 제공합니다.

SMA 트렌드 필터

트렌드 필터로 SMA를 사용합니다. SMA 기간을 조정함으로써 사용자는 선호하는 시장 트렌드와 전략 시간 프레임을 조정하여 적응력을 향상시킵니다.

MACD 입력 확인

MACD를 통합하여 입시 신호를 정제하여 MACD 라인을 신호 라인과 비교하여 모멘텀과 조화를 보장합니다.

엔트리 로직

길어:가격이 SMA 위에 닫히고, 이전 기간에 아래로 닫히고, MACD 라인이 신호 라인 위에 넘어가면 트리거됩니다. 현재 가격과 ATR 스톱 거리에 입력 설정됩니다.

짧은:가격이 SMA 아래로 닫히면 시작됩니다. 이전 기간에 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스 마이너스

장점

이 전략은 유동성, 트렌드 및 동력 역학을 활용하여 체계적인 진입 및 위험 규칙을 구성합니다. 지표의 혼합은 다양한 시장 조건에 적응력을 향상시켜 트렌드 추적에 이상적인 도구를 만듭니다.

트렌드 사냥꾼은 트렌드 모멘텀을 추적함으로써 수익 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다. 거래 스타일에 맞는 매개 변수를 세밀하게 조정하면 전략이 유리한 거래 요점을 신호하는 데 중요한 역할을하는 것을 관찰 할 수 있습니다.

위험 분석

이 전략은 시장 상황을 측정하기 위해 지표 조합에 의존하며 특정 상황에서 잘못된 판단을 할 위험이 있습니다. 트렌드 역전 또한 손실 증가로 이어질 수 있습니다.

매개 변수 조정 또는 더 넓은 정지 거리를 통해 잘못된 신호를 낮추는 것은 해결책을 제공합니다. 비정상적인 변동성 중에 전략을 중단하는 것도 이상성을 방지합니다.

최적화 경로

매개 변수 조정

ATR 길이, SMA 기간 및 MACD 입력을 테스트하고 최적화하면 거래 스타일에 맞는 이상적인 값을 찾습니다.

더 많은 필터

보조 필터로 KDJ, OBV 등과 같은 지표를 추가하면 정확도가 향상됩니다. 부피 스파이크와 같은 추가 조건은 또한 윙사우를 방지합니다.

손해 를 멈추는 전략

역동적으로 정지 거리를 조정하는 후속 또는 변동성 스톱은 가격을 추적함으로써 손실을 최소화합니다.

결론

트렌드 헌터 전략은 변동성, 트렌드 및 동력 역학을 정밀한 엔트리 확인 및 리스크 관리 시스템으로 통합합니다. 매개 변수 조정은 개별 거래 스타일에 맞게 제공되며 기회를 활용하는 데 도움이됩니다. 쿼트가 추가 탐색 및 적용하는 것이 가치가 있습니다.

/*backtest
start: 2023-02-15 00:00:00
end: 2024-02-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("trend_hunter", overlay=true)

length = input(20, title="ATR Length")
numATRs = input(0.75, title="ATR Multiplier")
atrs = ta.sma(ta.tr, length) * numATRs

// Trend Filter
smaPeriod = input(32, title="SMA Period")
sma = ta.sma(close, smaPeriod)

// MACD Filter
macdShortTerm = input(12, title="MACD Short Term")
macdLongTerm = input(26, title="MACD Long Term")
macdSignalSmoothing = input(9, title="MACD Signal Smoothing")

[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, macdShortTerm, macdLongTerm, macdSignalSmoothing)

// Long Entry with Trend and MACD Filter
longCondition = close > sma and close[1] <= sma[1] and macdLine > signalLine
strategy.entry("Long", strategy.long, stop=close + atrs, when=longCondition, comment="Long")

// Short Entry with Trend and MACD Filter
shortCondition = close < sma and close[1] >= sma[1] and macdLine < signalLine
strategy.entry("Short", strategy.short, stop=close - atrs, when=shortCondition, comment="Short")

//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_area)

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