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VWAP-MACD-RSI 다중 요인 양적 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-11-27 16:11:00
태그:VWAPMACDRSITPSL

전반적인 설명

이 전략은 세 가지 기술 지표인 VWAP, MACD 및 RSI를 기반으로 한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 볼륨 가중 평균 가격 (VWAP), 이동 평균 컨버전스 디버전스 (MACD), 상대 강도 지수 (RSI) 의 신호를 결합하여 거래 기회를 식별합니다. 리스크 관리를 위해 비율 기반의 영리 및 스톱 로스 메커니즘을 통합하고 자본 활용을 최적화하기 위해 전략 위치 사이징을 사용합니다.

전략 원칙

핵심 논리는 세 가지 주요 지표의 포괄적 분석에 기반합니다.

VWAP는 주요 트렌드 참조 라인으로서 잠재적인 트렌드 변화를 나타내는 가격 크로스오버로 사용됩니다.
MACD 히스토그램은 트렌드 강도와 방향을 확인합니다. 긍정적 값은 상승 추세를 나타내고 부정적인 값은 하락 추세를 나타냅니다.
RSI는 극단적인 수준으로 진입하는 것을 피하기 위해 과잉 구매 또는 과잉 판매 시장 조건을 식별합니다.

구매 조건은 다음과 같습니다.

가격 상승률은 VWAP보다 높습니다.
긍정적 MACD 히스토그램
과잉 매수 수준 이하의 RSI

판매 조건은 다음을 요구합니다.

가격 상승률은 VWAP 이하로
마이너스 MACD 히스토그램
과잉 판매 수준 이상의 RSI

전략적 장점

여러 가지 기술 지표의 교차 검증은 신호 신뢰성을 향상시킵니다.
VWAP는 시장 심층 분석을 강화하기 위해 부피 요인을 포함합니다.
RSI는 극단적인 시장 조건을 필터링하여 잘못된 파기 위험을 줄입니다.
다른 가격 범위에 따라 비율에 기반한 영업이익 및 스톱 로스
계좌 자금에 기초한 포지션 크기는 역동적인 포지션 관리를 가능하게 합니다.
명확한 전략 논리, 이해하기 쉽고 유지

전략 위험

불안 한 시장 은 거래 비용 을 증가 시키는 빈번 한 거래 를 발생 시킬 수 있다
여러 가지 지표로 인해 신호가 지연되어 입력 시점에 영향을 줄 수 있습니다.
고정 비율의 영업이익 및 스톱 손실은 모든 시장 조건에 적합하지 않을 수 있습니다.
변동성 고려의 부재는 높은 변동성 기간 동안 위험을 증가시킬 수 있습니다.
트렌드 강도 필터링의 부재는 약한 트렌드에 과도한 신호를 생성 할 수 있습니다.

전략 최적화 방향

이윤을 취득하고 손실을 멈추는 수준을 동적으로 조정하기 위한 ATR을 도입
트렌드 강도 필터를 추가하여 불안한 시장에서 잘못된 신호를 줄이십시오.
VWAP 기간 설정 최적화, 여러 VWAP 기간 조합을 고려
분출 신호 신뢰성을 향상시키기 위해 부피 확인 메커니즘을 구현
유동성이 낮은 기간에 거래를 피하기 위해 시간 필터를 추가하는 것을 고려하십시오.
시장 조건에 기반한 동적 위치 크기 메커니즘을 구현

요약

이 전략은 VWAP, MACD 및 RSI의 세 가지 고전적인 기술 지표를 결합하여 비교적 완전한 거래 시스템을 구축합니다. 디자인은 거래 품질을 향상시키기 위해 여러 지표의 크로스 검증을 통해 신호 신뢰성과 리스크 관리를 강조합니다. 최적화가 필요한 측면이 있지만 전반적인 프레임워크는 건전하며 좋은 확장성을 제공합니다. 거래자는 다양한 시장 조건에서 백테스팅을 통해 전략을 검증하고 라이브 구현 전에 특정 요구 사항에 따라 매개 변수를 최적화하는 것이 좋습니다.

/*backtest
start: 2024-10-27 00:00:00
end: 2024-11-26 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("pbs", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Input for take-profit and stop-loss
takeProfitPercent = input.float(0.5, title="Take Profit (%)", step=0.1) / 100
stopLossPercent = input.float(0.25, title="Stop Loss (%)", step=0.1) / 100


macdFastLength = input.int(12, title="MACD Fast Length")
macdSlowLength = input.int(26, title="MACD Slow Length")
macdSignalLength = input.int(9, title="MACD Signal Length")


rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsiOverbought = input.int(70, title="RSI Overbought Level", step=1)
rsiOversold = input.int(30, title="RSI Oversold Level", step=1)


vwap = ta.vwap(close)


[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, macdFastLength, macdSlowLength, macdSignalLength)
macdHistogram = macdLine - signalLine

rsi = ta.rsi(close, rsiLength)


plot(vwap, color=color.purple, linewidth=2, title="VWAP")
hline(rsiOverbought, "Overbought", color=color.red, linestyle=hline.style_dotted)
hline(rsiOversold, "Oversold", color=color.green, linestyle=hline.style_dotted)
plot(macdLine, color=color.blue, title="MACD Line")
plot(signalLine, color=color.orange, title="Signal Line")

// Buy Condition
longCondition = ta.crossover(close, vwap) and macdHistogram > 0 and rsi < rsiOverbought

// Sell Condition
shortCondition = ta.crossunder(close, vwap) and macdHistogram < 0 and rsi > rsiOversold

// Execute trades based on conditions
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", limit=close * (1 + takeProfitPercent), stop=close * (1 - stopLossPercent))

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Short", limit=close * (1 - takeProfitPercent), stop=close * (1 + stopLossPercent))

// Plot Buy/Sell Signals
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal")