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이치모쿠 클라우드와 이동 평균 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-05-17 10:55:29
태그:MASMA이치모쿠

전반적인 설명

이 전략은 이치모쿠 클라우드, 단기 (55) 및 장기 (200) 단순 이동 평균 (SMA) 을 결합하여 잠재적 인 구매 및 판매 신호를 식별합니다. 구매 신호는 가격이 클라우드 및 장기 SMA 위에 있어야하고 그 위에 넘어가면 단기 SMA를 다시 테스트해야합니다. 판매 신호는 가격이 클라우드 및 장기 SMA 아래에 있어야하고 그 아래에 넘어가면 단기 SMA를 다시 테스트해야합니다. 이 전략은 1 시간 및 2 시간 시간 프레임에서 전략이 가장 잘 수행되는 것을 보여줍니다.

전략 원칙

이 전략은 다음과 같은 원칙에 기초합니다.

가격이 클라우드와 장기 SMA를 넘으면 시장은 상승 추세입니다.
가격이 클라우드와 장기 SMA 아래로 떨어지면 시장은 하락 추세입니다.
단기 SMA의 크로스오버는 동향을 확인하고 단기 SMA의 재테스트는 저위험 진입 기회를 제공합니다.
다양한 시장과 주요 뉴스 이벤트에는 더 많은 가짜가 있으며 피해야합니다.

이 코드는 먼저 필요한 이치모쿠 클라우드 구성 요소 (변환 라인, 베이스 라인, 리딩 스판 A 및 B), 그리고 단기 및 장기 SMA를 계산합니다. 다음에는 클라우드와 이동 평균에 대한 가격 위치를 식별하기 위해 여러 조건을 정의합니다. 모든 구매 / 판매 조건이 충족되면 코드는 각각 구매 및 판매 신호를 생성합니다.

전략적 장점

트렌드를 확인하기 위해 여러 지표를 결합하여 신호 신뢰성을 향상시킵니다. 이치모쿠 클라우드는 소음을 필터하고 SMA 크로스오버는 트렌드를 확인합니다.
확인된 트렌드에 따라 이동 평균의 재테스트를 통해 저위험 진입 기회를 찾습니다.
다른 시장과 주요 뉴스 이벤트에서 거래를 피함으로써 위조 위험을 더욱 줄입니다.
1시간과 2시간의 시간 프레임에서 중장기 거래에 적합하며 큰 수익 잠재력을 가진 큰 트렌드를 포착합니다.

전략 위험

트렌드 반전 시 손실이 발생할 수 있습니다. 이동 평균 크로스오버와 클라우드 브레이크가 트렌드를 확인하지만 여전히 뒤쳐집니다.
명확한 스톱 로스 레벨이 없습니다. 현재 조건은 입시 시점에 초점을 맞추지만 특정 출구 지점을 정의하지 않습니다.
매개 변수 선택은 주관적이고 불확실합니다. 클라우드 매개 변수, 이동 평균 길이 등에 대한 다른 선택은 전략 성능에 영향을 줄 것입니다.

전략 최적화 방향

단일 거래 위험을 줄이기 위해 이전의 높은/저한 위반, ATR 곱하기 등과 같은 명확한 스톱 로스 레벨을 도입합니다.
더 강력한 신호 조합을 형성하기 위해 MACD, DMI 등과 같은 다른 트렌드 확인 지표와 교차 참조.
다양한 시장 조건에 대한 전략의 적응력을 향상시키는 최선의 조합을 찾기 위해 매개 변수를 최적화하십시오.
트렌딩과 범위 시장의 차이를 구별하고, 트렌드에 적극적으로 입상하면서 범위에서의 거래 빈도를 줄이십시오.

요약

이치모쿠 클라우드 및 이동 평균 전략은 기존 트렌드 내에서 이치모쿠 클라우드와 간단한 이동 평균을 결합하여 낮은 위험 진입 기회를 추구합니다. 시장의 범위 및 주요 뉴스 이벤트 중 거래를 필터링함으로써 전략은 가짜 위험을 줄이고 전반적인 성능을 향상시킵니다. 주로 중장기 거래자에게 적합하며 1 시간 및 2 시간 시간 프레임에서 잘 수행합니다. 그러나 더 강력한 전략 성능을 달성하기 위해 명확한 스톱 손실을 도입하고 신호 조합을 최적화하고 매개 변수를 조정하는 것과 같은 추가 최적화에 대한 여지가 있습니다.

/*backtest
start: 2023-05-11 00:00:00
end: 2024-05-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Ichimoku Cloud and Moving Average Strategy", shorttitle="ICMA", overlay=true)

// Input parameters
shortMA = input.int(55, title="Short-term Moving Average Length")
longMA = input.int(200, title="Long-term Moving Average Length")

// Calculate moving averages
shortSMA = ta.sma(close, shortMA)
longSMA = ta.sma(close, longMA)

// Ichimoku Cloud settings
conversionPeriod = input.int(9, title="Conversion Line Period")
basePeriod = input.int(26, title="Base Line Period")
spanBPeriod = input.int(52, title="Span B Period")
displacement = input.int(26, title="Displacement")

// Calculate Ichimoku Cloud components
conversionLine = ta.sma(high + low, conversionPeriod) / 2
baseLine = ta.sma(high + low, basePeriod) / 2
leadSpanA = (conversionLine + baseLine) / 2
leadSpanB = ta.sma(high + low, spanBPeriod) / 2

// Plot Ichimoku Cloud components
plot(leadSpanA, color=color.blue, title="Leading Span A")
plot(leadSpanB, color=color.red, title="Leading Span B")

// Entry conditions
aboveCloud = close > leadSpanA and close > leadSpanB
belowCloud = close < leadSpanA and close < leadSpanB
aboveShortMA = close > shortSMA
aboveLongMA = close > longSMA
belowShortMA = close < shortSMA
belowLongMA = close < longSMA

// Buy condition (Price retests 55 moving average after being above it)
buyCondition = aboveCloud and aboveLongMA and close[1] < shortSMA and close > shortSMA

// Sell condition (Price retests 55 moving average after being below it)
sellCondition = belowCloud and belowLongMA and close[1] > shortSMA and close < shortSMA

// Strategy entry and exit
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)

// Plot moving averages
plot(shortSMA, color=color.green, title="Short-term SMA")
plot(longSMA, color=color.red, title="Long-term SMA")

// Plot buy and sell signals
plotshape(series=buyCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Buy Signal")
plotshape(series=sellCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Sell Signal")