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다중 지표 통합 및 지능형 리스크 제어 양적 거래 시스템

저자:차오장, 날짜: 2024-11-12 11:47:23
태그:EMARVI알리ML

전반적인 설명

이 전략은 기술적 분석 지표와 시뮬레이션 인공지능을 결합한 정량적 거래 시스템이다. EMA와 RVI와 같은 전통적인 기술적 지표를 통합하면서 거래 결정을 위해 시뮬레이션 AI 신호를 통합한다. 이 전략에는 또한 종합적인 돈 관리 및 위험 통제 시스템이 포함되어 있으며, 스톱 손실 및 영리 메커니즘을 통해 자본을 보호한다.

전략 원칙

이 전략은 몇 가지 핵심 요소에 기반합니다.

20일 및 200일 지수 이동 평균 (EMA) 을 사용하여 시장 추세를 결정합니다.
상대적 변동성 지수 (RVI) 를 사용하여 시장 변동성을 평가합니다.
결정지원을 위한 시뮬레이션 AI 신호를 포함합니다.
매 거래에 200 유닛으로 고정 자본 할당을 실행
리스크 통제를 위해 2%의 스톱 로스와 4%의 영리를 설정합니다.

구매 신호는 EMA20가 EMA200를 넘어서면 긍정적인 RVI가 발생하며 판매 신호는 EMA20가 EMA200을 넘어서면 부정적인 RVI가 발생합니다.

전략적 장점

다차원 신호 확인은 거래 정확성을 향상시킵니다.
포괄적 인 위험 관리 시스템은 인출을 효과적으로 관리합니다.
고정 자본 할당 계획은 자금 관리를 용이하게 합니다.
인공지능 시뮬레이션 신호의 통합은 전략 적응력을 향상시킵니다.
조절 가능한 매개 변수는 좋은 유연성을 제공합니다.

전략 위험

EMA 지표는 다양한 시장에서 잘못된 신호를 생성할 수 있습니다.
고정 스톱 로스 비율은 모든 시장 조건에 적합하지 않을 수 있습니다.
시뮬레이션 된 AI 신호의 무작위성은 전략 안정성에 영향을 줄 수 있습니다.
고정 자본 할당은 강한 추세에서 기회를 놓칠 수 있습니다.

최적화 방향

신호 필터링에 대한 추가 기술 지표를 도입
적응성 있는 스톱 로스 및 수익 취득 메커니즘 개발
동적 포지션 사이즈링으로 자금 관리를 최적화
더 나은 신호 품질을 위해 인공지능 시뮬레이션 알고리즘을 개선
시장 조건 인식 메커니즘 추가

요약

이 전략은 전통적인 기술 분석과 현대적인 수치적 방법을 결합하여 비교적 완전한 거래 시스템을 구축합니다. 특정 위험이 존재하지만 지속적인 최적화와 개선은 더 나은 거래 결과를 가져야합니다. 라이브 거래 전에 철저한 백테스팅이 권장됩니다.

/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Gold Bot with Simulated AI, Viamanchu, EMA20, EMA200, RVI, and Risk Management", overlay=true)

// Parámetros de las EMAs
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// Relative Volatility Index (RVI)
length = input(14, title="RVI Length")
rvi = ta.rma(close - close[1], length) / ta.rma(math.abs(close - close[1]), length)

// Simulación de Viamanchu (aleatoria)
var int seed = time
simulated_vi_manchu_signal = math.random() > 0.5 ? 1 : -1  // 1 para compra, -1 para venta

// Configuración de gestión de riesgos
capital_total = 2000  // Capital total
capital_operado = 200  // Capital asignado a cada operación
stop_loss_percent = input.float(2, title="Stop Loss %", minval=0.1, step=0.1)  // 2% de stop loss
take_profit_percent = input.float(4, title="Take Profit %", minval=0.1, step=0.1)  // 4% de take profit

// Cálculo de stop loss y take profit en base al precio de entrada
stop_loss = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
take_profit = close * (1 + take_profit_percent / 100)

// Condiciones de entrada
longCondition = ta.crossover(ema20, ema200) and rvi > 0 and simulated_vi_manchu_signal == 1
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema200) and rvi < 0 and simulated_vi_manchu_signal == -1

// Ejecutar compra
if (longCondition)
    strategy.entry("Compra", strategy.long, stop=stop_loss, limit=take_profit)

// Ejecutar venta
if (shortCondition)
    strategy.entry("Venta", strategy.short, stop=stop_loss, limit=take_profit)