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이동평균에 기초한 양상 거래 전략의 추세

저자:차오장, 날짜: 2024-02-26 13:45:49
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전반적인 설명

이 전략은 이동 평균을 주요 기술 지표로 사용하고, RSI 지표와 필터 조건으로 결합하여 비교적 간단한 트렌드를 실행합니다. 거래 신호는 가격이 특정 기간의 이동 평균 이하 또는 이상으로 넘을 때 생성됩니다. 한편, RSI 지표는 잘못된 거래를 피하기 위해 과소매 또는 과소매 상황을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 전반적으로이 전략은 중장기 트렌드를 추적하는 데 적합하며 강한 트렌딩 시장에서 좋은 수익을 얻을 수 있습니다.

전략 논리

이 전략은 주로 이동 평균과 RSI 지표에 기반합니다. 이동 평균은 가격 트렌드 방향과 강도를 결정하는 데 널리 사용됩니다. 가격이 이동 평균보다 높을 때 상승 추세를 나타냅니다. 가격이 이동 평균보다 낮을 때 하향 추세를 나타냅니다. 따라서 가격과 이동 평균의 교차는 거래 신호를 생성하는 기초로 작용 할 수 있습니다. 한편으로, RSI 지표는 시장이 과소매 또는 과소매 상태에 있는지 판단하는 데 사용될 수 있습니다. RSI 70 이상은 가능한 과소매를 제안하고, 30 이하는 가능한 과소매를 제안합니다. 따라서이 전략은 이동 평균 라인에 의해 생성되는 신호를 필터링하기 위해 RSI 지표를 사용합니다. RSI 지표가 과소매 또는 과소매를 표시하지 않을 때만 실제 거래 주문이 생성됩니다.

특히, 가격이 이동 평균 이하이고 RSI가 30 이하일 때 구매 신호가 생성되며, 가격이 이동 평균 이상이고 RSI가 70 이상일 때 판매 신호가 생성됩니다. 이러한 거래 신호를 기반으로 긴 또는 짧은 지위가 설정됩니다.

이점 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

  1. 작동하기 쉽고 구현하기 쉽습니다. 주로 이동 평균 지표에 의존하고 거래자에게 낮은 기술적 요구 사항이 있습니다.

  2. 가격 동향을 효과적으로 추적 할 수 있습니다. 특히 중장기 거래에 적합합니다.

  3. RSI 지표의 적용은 불필요한 잘못된 거래를 피하고 잘못된 신호를 필터링 할 수 있습니다.

  4. 매개 변수를 자주 조정할 필요가 없으므로 과도한 최적화 위험을 줄입니다.

  5. 높은 확장성, 더 많은 지표 또는 최적화 규칙을 도입 할 수 있습니다.

위험 분석

이 전략은 또한 다음과 같은 위험을 가지고 있습니다.

  1. 가격 변동 구역에서는 더 많은 잘못된 신호가 발생하여 손실이 발생합니다.

  2. 트렌드 반전 지점을 정확하게 결정할 수 없으므로 시장 전환 전과 후 잘못된 위치를 설정하여 손실을 초래할 수 있습니다.

  3. 부적절한 매개 변수 설정 (이하 이동 평균 기간) 은 전략 성과에 영향을 줄 수 있습니다.

  4. 갑작스러운 사건으로 인한 변동적인 시장에 적응할 수 없습니다.

  5. 백테스트 데이터의 과대 적합 위험, 실제 성능은 백테스트 결과와 다를 수 있습니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다.

  1. 스톱 손실 메커니즘을 추가합니다. 단일 티켓 손실 위험을 제어하기 위해 후속 스톱 손실 또는 두꺼운 스톱 손실을 설정할 수 있습니다.

  2. 트렌드 판단 지표를 추가하십시오. MACD 및 KD와 같은 지표는 트렌드 방향을 결정하고 잘못된 신호를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  3. 이동 평균 매개 변수를 최적화합니다. 전략 안정성과 수익률에 다른 사이클 매개 변수의 영향을 테스트 할 수 있습니다.

  4. 거래 빈도 조절을 추가하십시오. 예를 들어 특정 시간 동안 또는 중요한 가격 움직임이있을 때만 거래하십시오.

  5. 전략 최적화 및 모델 훈련에 필요한 기계 학습 기술을 도입합니다.

요약

요약하면, 이것은 비교적 간단하고 실용적인 트렌드 다음 전략이다. 그것은 가격 추세와 방향을 결정하기 위해 이동 평균을 사용하고, 잘못된 신호를 필터링하기 위해 RSI 지표를 사용합니다. 전략의 주요 장점은 간편한 조작, 쉬운 구현, 중장기 거래에 적합합니다. 단점은 가격 변동과 트렌드 역전을 적절히 처리 할 수 없다는 것입니다. 미래 최적화 공간에는 스톱 로스 메커니즘을 추가하고, 트렌드를 판단하기 위해 더 많은 보조 지표를 도입하고, 매개 변수 최적화 등이 포함됩니다.

/*backtest
start: 2024-01-26 00:00:00
end: 2024-02-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Verbesserte VWAP Strategie mit RSI Filter", overlay=true)

// Eingabeparameter
length = input(5, title="VWAP Länge")
multiplier = input(3.0, title="Standardabweichungs-Multiplikator")
smaLength = input(25, title="SMA Länge für Trendfilter")
rsiPeriod = input(8, title="RSI Periode")
rsiOverbought = input(70, title="RSI Überkauft-Schwelle")
rsiOversold = input(30, title="RSI Überverkauft-Schwelle")

// VWAP, Standardabweichung und RSI
vwapValue = ta.vwap(hlc3, length)
rsi = ta.rsi(close, rsiPeriod)

// Signale mit RSI Filter
buySignal = close < vwapValue and rsi < rsiOversold
sellSignal = close > vwapValue and rsi > rsiOverbought

// Strategie-Logik
if (buySignal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellSignal)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Zeichnen
plot(vwapValue, color=color.blue, title="VWAP")
hline(rsiOverbought, "RSI Überkauft", color=color.red)
hline(rsiOversold, "RSI Überverkauft", color=color.green)
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