결함없는 승리의 DCA 모멘텀 및 변동성 전략은 모멘텀 지표 RSI와 변동성 지표 볼링거 밴드를 DCA (달러 비용 평균) 와 함께 결합한 양적 거래 전략입니다. 이 전략은 시장 모멘텀과 변동성을 포착하는 동시에 스톱 로스 및 수익 수준을 통해 위험을 관리하는 것을 목표로합니다.
이 전략은 두 가지 기술 지표: RSI 및 볼링거 밴드 (Bollinger Bands) 를 사용합니다. RSI는 가격 움직임의 속도와 변화를 측정하는 데 사용되는 모멘텀 오시레이터이며 전략에서 사용되는 길이는 14입니다. 볼링거 밴드는 간단한 이동 평균 (SMA) 과 두 개의 표준 편차 곡선으로 구성된 변동성 지표입니다.
전략의 주요 논리는 다음과 같습니다.
전체적으로, 전략은 RSI 및 볼링거 밴드와 같은 기술적 지표를 입점, 출구 및 잠재적 인 달러 비용 평균화 조건적 논리로 결합합니다. 목표는 스톱 로스 및 수익 수준을 통해 위험을 관리하면서 시장 추진력과 변동성을 활용하는 것입니다.
결함없는 승리의 DCA 모멘텀 및 변동성 전략 (Flawless Victory DCA Momentum and Volatility Strategy) 은 모멘텀 지표 RSI, 변동성 지표 볼링거 밴드 (Bollinger Bands) 및 DCA를 결합한 양적 거래 전략이다. 전략의 주요 장점은 시장 모멘텀과 변동성, DCA 옵션, 명시적인 리스크 관리 조치 (손실 중지 및 수익 취득) 을 모두 고려하는 데 있다. 그러나 전략에는 매개 변수 설정에 대한 민감성 및 변화하는 시장 조건에 적응하는 등 일부 잠재적 위험도 있다. 미래 최적화 방향에는 매개 변수 최적화, 추가 지표의 포함, 동적 스톱 손실 및 수익 취득, 시장 환경 필터링 및 자금 관리 최적화 등이 포함될 수 있다. 전반적으로, 결함없는 승리의 DCA 모멘텀 및 변동성 전략은 모멘텀 및 변동성 기반의 양적 거래 접근 방식을 제공하지만 실제 시장 조건에 적용될 때 특정 위험 및 선호도에 대한 적절한 조정과 최적화를 요구한다.
/*backtest start: 2023-03-16 00:00:00 end: 2024-03-21 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //FOR BUY STRATGY : @Suameer //Create by zipix //@version=4 strategy(overlay=true, shorttitle=" DCA Strategy", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, initial_capital = 100000, default_qty_value = 100, pyramiding = 0, title="Flawless Victory DCA Strategy", currency = 'USD') ////////// ** Inputs ** ////////// // Stoploss and Profits Inputs stoploss_input = input(6.604, title='Stop Loss %', type=input.float, minval=0.01)/100 takeprofit_input = input(2.328, title='Take Profit %', type=input.float, minval=0.01)/100 stoploss_level = strategy.position_avg_price * (1 - stoploss_input) takeprofit_level = strategy.position_avg_price * (1 + takeprofit_input) // DCA Settings dca_enabled = input(false, title="Enable DCA") dca_interval = input(1, title="DCA Interval (hours)", type=input.integer) ////////// ** Indicators ** ////////// // RSI len = 14 src = close up = rma(max(change(src), 0), len) down = rma(-min(change(src), 0), len) rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + up / down) // Bollinger Bands length = 20 mult = 1.0 basis = sma(src, length) dev = mult * stdev(src, length) upper = basis + dev lower = basis - dev ////////// ** Triggers and Guards ** ////////// // Strategy Parameters RSILowerLevel = 42 RSIUpperLevel = 70 BBBuyTrigger = src < lower BBSellTrigger = src > upper rsiBuyGuard = rsi > RSILowerLevel rsiSellGuard = rsi > RSIUpperLevel //////////** Strategy Signals ** ////////// // Entry Condition buy_condition = BBBuyTrigger and rsiBuyGuard // DCA Logic if dca_enabled and (hour % dca_interval == 0) strategy.entry("DCA Long", strategy.long, when = buy_condition, alert_message = "DCA - Buy Signal!") else strategy.entry("Long", strategy.long, when = buy_condition, alert_message = "Buy Signal!") // Exit Condition sell_condition = BBSellTrigger and rsiSellGuard strategy.exit("Stoploss/TP", "Long", stop = stoploss_level, limit = takeprofit_level, when = sell_condition, alert_message = "Sell Signal!")