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MA MACD BB 다중 지표 거래 전략 백테스팅 도구

저자:차오장, 날짜: 2024-06-03 09:49:08
태그:MAMACDBB

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전반적인 설명

MA MACD BB 다중 지표 거래 전략 백테스팅 도구는 강력한 양적 거래 전략 개발 및 백테스팅 플랫폼입니다. 이 도구는 일반적으로 사용되는 세 가지 기술 지표를 지원합니다. 이동 평균 (MA), 이동 평균 컨버전스 디버전스 (MACD), 볼링거 밴드 (BB). 사용자는 그 중 하나를 주요 거래 신호 지표로 유연하게 선택할 수 있습니다. 동시에 이 도구는 긴 및 짧은 거래를 지원합니다. 사용자는 시장 트렌드에 따라 긴 또는 짧은 것을 유연하게 선택할 수 있습니다. 위험 관리 측면에서 도구는 사용자가 더 나은 통제를 위해 각 거래의 자본 비율을 유연하게 설정 할 수 있습니다. 또한 도구는 사용자에게 자세한 위험 지표 분석 및 신호 생성 기능을 제공하여 거래 기회를 더 잘 파악할 수 있습니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 원칙은 시장 추세와 거래 신호를 식별하기 위해 세 가지 일반적인 기술 지표 (MA, MACD 및 BB) 를 사용하는 것입니다. 구체적으로:

  1. 사용자가 MA를 주요 지표로 선택할 때, 전략은 지정된 기간의 이동 평균을 계산하고 가격이 이동 평균 이상 또는 아래에 넘어가면 각각 구매 및 판매 신호를 생성합니다.
  2. 사용자가 MACD를 주요 지표로 선택할 때, 전략은 MACD 값과 신호선을 계산하고, MACD가 신호선을 넘거나 넘을 때 각각 구매 및 판매 신호를 생성합니다. 또한, 전략은 트렌드의 강도를 더 직관적으로 보여주기 위해 MACD 히스토그램을 그래프화합니다.
  3. 사용자가 BB를 주요 지표로 선택하면 전략은 볼링거 밴드의 상부, 중부 및 하부 레일을 계산합니다. 가격이 하부 레일을 뚫을 때 구매 신호가 생성됩니다. 상부 레일을 뚫을 때 판매 신호가 생성됩니다. 중부 레일 근처로 돌아올 때 포지션은 종료됩니다.

실제 거래에서 전략은 사용자가 선택한 거래 방향 (장 또는 단) 및 자본 관리 설정을 기반으로 각 거래의 위치 크기를 자동으로 계산하고 신호에 따라 해당 오픈 및 종료 작업을 실행합니다.

전략적 장점

  1. 유연한 지표: 사용자들은 자신의 선호도와 시장 특성에 따라 다양한 거래 스타일과 시장 환경에 적응하여 MA, MACD 또는 BB를 주요 거래 지표로 유연하게 선택할 수 있습니다.
  2. 쌍방향 거래: 이 전략은 긴 거래와 짧은 거래를 모두 지원합니다. 사용자는 시장 추세에 따라 거래 방향을 유연하게 선택할 수 있으며 상승 시장뿐만 아니라 하락 시장에서도 수익 기회를 얻을 수 있습니다.
  3. 통제 가능한 위험: 사용자는 각 거래의 자본 비율을 유연하게 설정하여 단일 거래의 위험 노출을 합리적으로 제어 할 수 있습니다. 동시에 전략은 과도한 위험을 피하기 위해 계좌 잔액을 기반으로 각 거래의 위치 크기를 자동으로 계산합니다.
  4. 명확한 신호: 전략은 객관적이고 명확한 거래 신호를 생성하기 위해 일반적인 기술적 지표를 사용하며 차트를 통해 직관적으로 표시하여 트렌드 방향과 거래 시기를 명확하게 식별 할 수 있습니다.
  5. 편리한 백테스팅: 사용자는 이 도구를 사용하여 역사 데이터를 백테스팅하고, 전략 성능을 빠르게 평가하고 최적화하며, 라이브 트레이딩에 중요한 참조를 제공할 수 있습니다.

전략 위험

  1. 시장 위험: 모든 거래 전략은 시장 변동성과 불확실성의 위험에 직면하고 있으며, 이 전략도 예외가 아닙니다. 시장이 폭력적인 변동이나 비합리적인 행동을 경험하면 전략이 잘못된 신호와 손실을 발생시킬 수 있습니다.
  2. 매개 변수 위험: 이 전략의 성능은 사용자가 선택한 지표 매개 변수, 예를 들어 MA 기간, MACD의 빠른 및 느린 라인 기간, BB의 기간 및 폭에 따라 어느 정도 달려 있습니다. 부적절한 매개 변수 설정은 전략 성능이 떨어질 수 있습니다.
  3. 과도한 적합성 위험: 사용자가 백테스팅에서 전략 매개 변수를 과도하게 최적화하면 전략이 특정 역사적 데이터에 너무 구체적이 될 수 있으며 실제 시장에서 성능이 떨어질 수 있습니다. 즉, 과도한 적합성 문제가 발생할 수 있습니다.
  4. 블랙 스완 위험: 이 전략은 주로 기술 지표에 의존하여 거래 신호를 생성합니다. 시장이 주요 근본 변화 또는 극단적 인 사건을 경험하면 전략이 적시에 대응할 수 없으며 상당한 손실로 이어질 수 있습니다.

위의 위험을 줄이기 위해 사용자는 전략 매개 변수를 합리적으로 설정하고 전략을 정기적으로 평가하고 조정하며 시장 동향을 면밀히 모니터링하고 필요한 경우 수동으로 개입해야합니다. 또한 중지 손실 및 위치 제한을 설정하는 것과 같은 엄격한 위험 관리 조치가 필수적입니다.

전략 최적화 방향

  1. 동적 매개 변수 최적화: 현재 전략의 지표 매개 변수는 고정되어 있습니다. 시장 상황에 더 잘 적응하기 위해 시장 조건의 변화에 따라 매개 변수를 동적으로 조정하는 적응 메커니즘을 도입하는 것을 고려할 수 있습니다.
  2. 조합 신호 최적화: 현재 전략은 주로 단일 지표에 기반한 거래 신호를 생성합니다. 신호의 신뢰성과 견고성을 향상시키기 위해 MA와 MACD의 조합 신호와 같은 여러 지표의 신호를 결합하는 것을 고려할 수 있습니다.
  3. 포지션 관리 최적화: 현재 전략은 고정 비율의 포지션 관리를 채택하고 있습니다. 우리는 포지션 크기와 리스크 수익률을 최적화하기 위해 켈리 공식이나 동적 균형 전략과 같은 더 진보 된 방법을 도입하는 것을 고려 할 수 있습니다.
  4. 스톱 로스 최적화: 현재 전략에는 명확한 스톱 로스 논리가 없습니다. 하향 위험을 더 잘 제어하기 위해 ATR 또는 비율에 기반한 동적 스톱 로스 메커니즘을 추가하는 것을 고려할 수 있습니다.
  5. 다중 시장 최적화: 현재 전략은 단일 시장을 대상으로합니다. 전략 안정성과 수익성을 향상시키기 위해 시장 간의 연결을 활용하기 위해 여러 관련 또는 보완 시장으로 확장하는 것을 고려 할 수 있습니다.

위의 최적화 방향은 주로 전략의 성능을 지속적으로 개선하고 완성하기 위해 더 진보되고 유연한 방법을 도입함으로써 전략 적응력, 안정성, 수익성 및 위험 통제를 향상시키는 데 중점을 둡니다.

요약

MA MACD BB 다중 지표 거래 전략 백테스팅 도구는 기능이 풍부하고 유연하고 실용적인 양적 거래 도구입니다. 그것은 세 가지 일반적인 기술적 지표를 통해 거래 신호를 캡처하며, 장기 및 단기 거래 및 유연한 위험 관리를 지원하며, 다른 시장과 거래 스타일에 적응합니다. 사용자는이 도구를 사용하여 역사 데이터를 백테스트하고 최적화 할 수 있으며 라이브 거래에도 적용 할 수 있습니다. 모든 전략이 시장 위험과 모델 위험에 직면하고 있지만 합리적인 매개 변수 설정, 엄격한 위험 통제 및 지속적인 최적화 및 개선을 통해이 전략은 양적 거래자에게 강력한 보조자가 될 것으로 예상되며 장기적으로 안정적인 수익을 창출 할 수 있습니다.


/*backtest
start: 2023-05-28 00:00:00
end: 2024-06-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Future_Billi0naire_

//@version=5
strategy("MA MACD BB Backtester", overlay=true)

//@variable Input for Strategy
which_ta = input.string("MA", title="Select Indicator", options=["MACD", "BB", "MA"])
which_camp = input.string("Long", title="Select Long / Short", options=["Short", "Long"])

//@variable Input parameters for Risk Management
positionSize = input.float(100.0, title="Each position's capital allocation %", minval=0.0, maxval = 100.0) / 100

//@variable Input parameters for MACD
fast_length = input.int(12, title="MACD Fast Length")
slow_length = input.int(26, title="MACD Slow Length")
signal_smoothing = input.int(9, title="MACD Signal Smoothing")
macd_source = input.source(close, title="MACD Source")

//@variable Input parameters for Moving Average
ma_length = input.int(50, title="Moving Average Length")

//@variable Input parameters for Bollinger Bands
bb_length = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
bb_mult = input.float(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")

// Choosing the Strategy
int x = na
if which_ta == "MA"
    x := 1
else if which_ta == "MACD"
    x := 2
else if which_ta == "BB"
    x := 3

// Calculate MACD and Signal line
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(macd_source, fast_length, slow_length, signal_smoothing)

// Calculate Moving Average
ma = ta.sma(close, ma_length)

// Calculate Bollinger Bands
basis = ta.sma(close, bb_length)
dev = bb_mult * ta.stdev(close, bb_length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

// Plotting MACD and Signal lines
plot(x == 2 ? macdLine : na, color=color.blue, title="MACD Line")
plot(x == 2 ? signalLine : na, color=color.red, title="Signal Line")

// Plotting histogram
histogram = macdLine - signalLine
plot(x == 2 ? histogram : na, color=color.gray, style=plot.style_histogram, title="MACD Histogram")

// Plotting Moving Average
plot(x == 1 ? ma : na, color=color.orange, title="Moving Average")

// Plotting Bollinger Bands
plot(x == 3 ? upper : na, color=color.green, title="Upper Bollinger Band")
plot(x == 3 ? lower : na, color=color.red, title="Lower Bollinger Band")
plot(x == 3 ? basis : na, color=color.blue, title="Basis Bollinger Band")

// Generate buy signals
buySignalMACD = ta.crossover(macdLine, signalLine)
buySignalMA = ta.crossover(close, ma)
buySignalBB = close < lower
sellSignalBBExit = close > basis

// Generate sell signals
sellSignalMACD = ta.crossunder(macdLine, signalLine)
sellSignalMA = ta.crossunder(close, ma)
sellSignalBB = close > upper
buySignalBBExit = close < basis

// Plot buy signals on the chart
plotshape(series=buySignalMACD and x == 2 and which_camp=="Long" and strategy.opentrades == 0 ? buySignalMACD : na, title="Buy Signal MACD", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.labelup, text="BUY MACD")
plotshape(series=buySignalMA and x == 1 and which_camp=="Long" and strategy.opentrades == 0 ? buySignalMA : na, title="Buy Signal MA", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.labelup, text="BUY MA")
plotshape(series=buySignalBB and x == 3 and which_camp=="Long" and strategy.opentrades == 0 ? buySignalBB : na, title="Buy Signal BB", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.labelup, text="BUY BB")

// Plot sell signals on the chart
plotshape(series=sellSignalMACD and x == 2 and which_camp=="Short" and strategy.opentrades == 0 ? sellSignalMACD : na, title="Sell Signal MACD", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL MACD")
plotshape(series=sellSignalMA and x == 1 and which_camp=="Short" and strategy.opentrades == 0 ? sellSignalMA : na, title="Sell Signal MA", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL MA")
plotshape(series=sellSignalBB and x == 3 and which_camp=="Short" and strategy.opentrades == 0 ? sellSignalBB : na, title="Sell Signal BB", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL BB")

// Calculate stop loss and take profit levels
accountSize = strategy.equity
positionSizeAmount = accountSize * positionSize

// Calculate order size based on stop loss amount
orderSize = math.floor(positionSizeAmount / close)

// Enter long positions based on buy signals
if strategy.opentrades == 0
    if (buySignalMACD) and x == 2 and which_camp == "Long"
        strategy.entry("Buy MACD", strategy.long, qty=orderSize)
    if (buySignalMA) and x == 1 and which_camp == "Long"
        strategy.entry("Buy MA", strategy.long, qty=orderSize)
    if (buySignalBB) and x == 3 and which_camp == "Long"
        strategy.entry("Buy BB", strategy.long, qty=orderSize)

// Enter short positions based on sell signals
if strategy.opentrades == 0
    if (sellSignalMACD) and x == 2 and which_camp == "Short"
        strategy.entry("Sell MACD", strategy.short, qty=orderSize)
    if (sellSignalMA) and x == 1 and which_camp == "Short"
        strategy.entry("Sell MA", strategy.short, qty=orderSize)
    if (sellSignalBB) and x == 3 and which_camp == "Short"
        strategy.entry("Sell BB", strategy.short, qty=orderSize)

// Close positions based on exit signals
if (sellSignalMACD) and which_camp == "Long"
    strategy.close("Buy MACD")
if (sellSignalMA) and which_camp == "Long"
    strategy.close("Buy MA")
if (sellSignalBBExit) and which_camp == "Long"
    strategy.close("Buy BB")
if (buySignalMACD) and which_camp == "Short"
    strategy.close("Sell MACD")
if (buySignalMA) and which_camp == "Short"
    strategy.close("Sell MA")
if (buySignalBBExit) and which_camp == "Short"
    strategy.close("Sell BB")



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