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첨단 마르코프 모델 기술 지표 융합 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-07-31 14:12:02
태그:SMARSIstdevMA

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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("Advanced Markov Model Trading Strategy", overlay=true)

// Parameters for defining market states
shortMA = input(10, title="Short MA Length")
longMA = input(50, title="Long MA Length")
rsiPeriod = input(14, title="RSI Period")
rsiOverbought = input(70, title="RSI Overbought Level")
rsiOversold = input(30, title="RSI Oversold Level")
volatilityLength = input(20, title="Volatility Length")
volatilityThreshold = input(1.5, title="Volatility Threshold")

// Calculating technical indicators
shortMovingAverage = ta.sma(close, shortMA)
longMovingAverage = ta.sma(close, longMA)
rsi = ta.rsi(close, rsiPeriod)
volatility = ta.stdev(close, volatilityLength)

// Defining market states based on indicators
bullish = ta.crossover(shortMovingAverage, longMovingAverage) and rsi < rsiOverbought
bearish = ta.crossunder(shortMovingAverage, longMovingAverage) and rsi > rsiOversold
neutral = not bullish and not bearish

// Advanced market state definitions based on volatility
highVolatility = volatility > volatilityThreshold
lowVolatility = not highVolatility

// Transition probabilities (simplified due to script limitations)
var float bullishToBearishProb = 0.2
var float bearishToBullishProb = 0.3
var float bullishToNeutralProb = 0.5
var float bearishToNeutralProb = 0.4
var float neutralToBullishProb = 0.3
var float neutralToBearishProb = 0.2

// Declare nextState and currentState variables
var int nextState = na
var int currentState = na

// Simulated Markov transition (this is a simplification)
var float entryPrice = na
if bullish
    currentState := 1
    if math.random() < bullishToBearishProb
        nextState := 2
    else if math.random() < bullishToNeutralProb
        nextState := 3
    else
        nextState := 1
else if bearish
    currentState := 2
    if math.random() < bearishToBullishProb
        nextState := 1
    else if math.random() < bearishToNeutralProb
        nextState := 3
    else
        nextState := 2
else
    currentState := 3
    if math.random() < neutralToBullishProb
        nextState := 1
    else if math.random() < neutralToBearishProb
        nextState := 2
    else
        nextState := 3

// Trading signals based on state transitions
if nextState == 1  // Bullish
    if na(entryPrice)
        entryPrice := close
    strategy.entry("Long", strategy.long)
else if nextState == 2  // Bearish
    if not na(entryPrice)
        strategy.close("Long")
        entryPrice := na
    strategy.entry("Short", strategy.short)
else  // Neutral
    strategy.close("Long")
    strategy.close("Short")
    entryPrice := na

// Plotting
plot(shortMovingAverage, color=color.blue, linewidth=1, title="Short MA")
plot(longMovingAverage, color=color.red, linewidth=1, title="Long MA")
hline(rsiOverbought, "RSI Overbought", color=color.red, linestyle=hline.style_dotted)
hline(rsiOversold, "RSI Oversold", color=color.green, linestyle=hline.style_dotted)
plot(rsi, color=color.purple, linewidth=1, title="RSI")
plot(volatility, color=color.orange, linewidth=1, title="Volatility")

// Background color based on market states
bgcolor(currentState == 1 ? color.new(color.green, 90) : na, title="Bullish")
bgcolor(currentState == 2 ? color.new(color.red, 90) : na, title="Bearish")

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• MA, SMA, MA 슬로프, 트래일링 스톱 손실, 재입구
• 전략에 따른 다중 이동 평균 동력 추세
• 이동 평균 필터 전략과 함께 세 번 검증된 RSI 평균 역전
• 동적 지원-저항 브레이크오브 이동 평균 크로스오버 전략
• 이중 이동 평균 RSI 트렌드 모멘텀 전략
• 기계 학습에 영감을 받은 이중 이동 평균 RSI 거래 전략
• 이동 평균 필터 시스템으로 적응 트렌드 모멘텀 RSI 전략
• 이중 동적 지표 최적화 전략
• RSI, MACD, 볼링거 밴드 및 볼륨 기반의 하이브리드 거래 전략
• RSI와 볼링거 밴드 이중 전략

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• 포괄적인 출구 조건으로 강화된 EMA/WMA 크로스오버 전략
• 슈퍼트렌드와 EMA의 크로스오버 양적 거래 전략
• EMA, SMA, 이동 평균 크로스오버, 모멘텀 지표
• SMA 크로스오버 전략과 적정 가치 격차 풀백을 결합한 포괄적인 거래 시스템
• 동적 지원-저항 브레이크오브 이동 평균 크로스오버 전략
• 정확 한 영업 및 중단 손실 전략과 함께 동적인 추세를 따르고 있습니다
• 이치모쿠 킨코 히오 트렌드를 따르고 저항 전략을 지원합니다
• 볼링거 대역은 동적 지원과 함께 반전 거래 전략을 의미합니다
• 오전 촛불 발사 및 역전 전략
• 피보나치 리트랙에 기반한 전략을 따르는 적응 트렌드
• 다층 변동성 대역 거래 전략
• 동적 변동성 필터와 함께 여러 기간 이동 평균 크로스오버 전략
• 다중 지표 포괄적 추진력 거래 전략
• 동적 지지/저항 거래 전략과 함께 트리플 EMA
• 이중 RSI 전략: 격차와 교차를 결합한 고급 트렌드 캡처 시스템
• 로렌츠 분류 다중 시간 프레임 목표 전략
• 동적 스톱 로스 및 필터와 함께 이중 이동 평균 트렌드 캡처 전략
• 부피 확증 전략과 함께 다중 지표 트렌드
• 이중 이동 평균 크로스오버와 수익/손실 중지 트레이딩 전략
• 엘리엇 웨이브와 톰 데마크 트렌드를 따르는 거래 전략