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SMA와 거래량 필터링을 교차하는 적응적 동적 스톱 및 스톱 손실 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-07-31 11:20:39
태그:SMA

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/*backtest
start: 2024-06-30 00:00:00
end: 2024-07-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Simple_CrossOver_Bot_V1_EBO", overlay=true)

// INPUTS
dateStart_Year = input.int(2018, title="Start Year", minval=2000)
dateStart_Month = input.int(1, title="Start Month", minval=1, maxval=12)
dateStart_Day = input.int(1, title="Start Day", minval=1, maxval=31)
dateEnd_Year = input.int(2019, title="End Year", minval=2000)
dateEnd_Month = input.int(1, title="End Month", minval=1, maxval=12)
dateEnd_Day = input.int(1, title="End Day", minval=1, maxval=31)

fast_SMA_input = input.int(7, title="SMA Fast")
slow_SMA_input = input.int(25, title="SMA Slow")
volume_SMA_input = input.int(20, title="Volume SMA")
stop_loss_percent = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)", step=0.1) / 100
take_profit_percent = input.float(2.0, title="Take Profit (%)", step=0.1) / 100
max_bars_in_trade = input.int(50, title="Max Bars in Trade", minval=1)

// INDICATORS
fast_SMA = ta.sma(close, fast_SMA_input)
slow_SMA = ta.sma(close, slow_SMA_input)
volume_SMA = ta.sma(volume, volume_SMA_input)

// STRATEGY
LONG = ta.crossover(fast_SMA, slow_SMA) and fast_SMA > slow_SMA and volume > volume_SMA
SHORT = ta.crossunder(fast_SMA, slow_SMA) and fast_SMA < slow_SMA and volume < volume_SMA

// TRIGGERS
testPeriodStart = timestamp(dateStart_Year, dateStart_Month, dateStart_Day)
testPeriodEnd = timestamp(dateEnd_Year, dateEnd_Month, dateEnd_Day)
timecondition = true

// Track bar index for entries
var int long_entry_bar_index = na
var int short_entry_bar_index = na

if timecondition
    if LONG
        strategy.entry(id="LONG", direction=strategy.long)
        long_entry_bar_index := bar_index
    if SHORT
        strategy.entry(id="SHORT", direction=strategy.short)
        short_entry_bar_index := bar_index

    // Exit conditions for LONG
    if not na(long_entry_bar_index) and bar_index - long_entry_bar_index >= max_bars_in_trade
        strategy.close("LONG")
        long_entry_bar_index := na
    
    // Exit conditions for SHORT
    if not na(short_entry_bar_index) and bar_index - short_entry_bar_index >= max_bars_in_trade
        strategy.close("SHORT")
        short_entry_bar_index := na

    // Standard exits
    if LONG
        strategy.exit("Exit LONG", from_entry="LONG", stop=close * (1 - stop_loss_percent), limit=close * (1 + take_profit_percent))
    if SHORT
        strategy.exit("Exit SHORT", from_entry="SHORT", stop=close * (1 + stop_loss_percent), limit=close * (1 - take_profit_percent))

// PLOTS
plot(fast_SMA, color=color.green, linewidth=1, title="Fast SMA")
plot(slow_SMA, color=color.yellow, linewidth=1, title="Slow SMA")
plot(volume_SMA, color=color.blue, linewidth=1, title="Volume SMA")
plotshape(series=LONG, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY", size=size.small)
plotshape(series=SHORT, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL", size=size.small)

// Uncomment the following lines for alerts
// alertcondition(LONG, title="LONG")
// alertcondition(SHORT, title="SHORT")

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• 다차원적인 트렌드 판단과 ATR 동적 스톱 및 손실 전략
• 브린 벨트 트렌드에 적응하는 거래 전략
• 고도의 다지표 트렌드 확인 거래 전략
• 쌍평선-RSI 다중 신호 트렌드 거래 전략
• 적응 추세 추적 및 다중 확인 거래 전략
• 동적 조정 스톱 손실 코끼리 기둥 모양 트렌드 추적 전략
• 다일리얼 크로스 보조 RSI 동적 매개 변수 정량화 거래 전략
• 다차원 K 근접 알고리즘과 타이 형태의 양적 가격 분석 거래 전략
• 이동평균 및 일일 모형에 기반한 스마트 추적 중지 손실 전략
• 적응형 다전략 동적 스위치 시스템: 융합 트렌드 추적과 구간 격변에 대한 양적 거래 전략
• 다 지표 다 차원 트렌드 크로스 고급 정량화 전략

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• 로렌즈 분류법에 기초한 다시간 프레임 거래 전략
• 동적 스톱 손실과 필터를 결합한 쌍평선 트렌드 캡처 전략
• 멀티 지표 트렌드 추적 및 거래량 확인 전략
• 쌍평선 횡단띠 항전 및 항손실의 적응량 거래 전략
• 엘리엇 웨이브와 톰 데마크의 흥행 전략에 기반한
• 수량화 운동량과 동화 분산에 기초한 다시간 프레임 통일 전략
• RSI 초판매 정기 투자 전략 및 냉각 기간 최적화
• HMA는 다주기 양적 거래 전략을 최적화하고 동적 중지 손실을 결합합니다.
• 브린 벨트 교차점과 슬라이드 포인트 가격 영향을 미치는 포괄 전략
• 트렌드 구조의 돌파구와 주문 블록의 공정한 가치 격차 전략
• 이중 MACD 트렌드 확인 거래 시스템
• 알파 트렌드와 이동 평균 필터링을 결합한 높은 저하 돌파 전략
• 멀티 그래프 인식 및 거래 전략
• 다중 지수 이동 평균 교차 전략
• 동력 구동형 평선-RSI 교차 전략
• 다중 지표 통합 동적 거래 전략
• 다중 지표 스마트 피라미드 전략
• 멀티 인덱스 이동 평균 크로스 모멘티크 전략
• 다중 주문 브레이크 트렌드 추적 전략
• 다중 직선적 교차와 시간 간격 통합 전략