ChaoZhang
개요
이 전략은 동력 눌러 지표 ((Squeeze Momentum Indicator, SMI) 와 궁극적 인 구매 / 판매 지표 ((Ultimate Buy/Sell, UBS) 를 결합한 단선 거래 시스템입니다. 이 전략은 주로 가격 운동의 변화 추세와 이동 평균의 교차 신호를 모니터링하여 시장의 상거래 기회를 포착합니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 논리는 두 가지 주요 지표의 조합에 기반합니다.
- 운동량 축소 지표 ((SMI): 가장 낮은 가격과 가장 높은 가격 사이의 관계를 계산하여 이동 평균의 부드러운 처리에 결합하여 운동량 신호를 생성한다. SMI가 상승에서 하락으로 전환되면 상승 동력이 약해지므로 적폐 기회가 발생할 수 있습니다.
- 최종 구매/판매 지표 ((UBS): 가격과 이동 평균의 교차 관계를 기반으로 입문 시기를 판단한다. 가격이 이동 평균을 아래로 통과할 때, 공백 신호를 확인한다.
- 시스템은 공백 신호를 확인한 후 자동으로 진입하고, 0.4%의 수익 목표와 2.5%의 중지 손실 위치를 설정하여 위험을 효과적으로 제어한다.
전략적 이점
- 이중 신호 확인: 두 개의 독립적 인 지표의 공명으로 거래 신호를 확인하여 신호의 신뢰성을 높인다.
- 리스크 관리가 잘 되어있습니다. 거래의 위험을 효과적으로 통제할 수 있는 명확한 스톱 스톱 손실 조건이 설정되어 있습니다.
- 매개 변수는 조정할 수 있습니다. SMI 길이나 평형 주기와 UBS 주기와 같은 핵심 매개 변수는 시장 상황에 따라 최적화 할 수 있습니다.
- 높은 수준의 자동화: 전략 논리가 명확하여 자동화 거래가 가능합니다.
전략적 위험
- 가짜 돌파 위험: 불안한 시장에서 빈번한 가짜 신호가 발생할 수 있다.
- 트렌드 의존성: 전략은 명백한 트렌드 시장에서 잘 작동하지만, 수평 시장에서는 자주 손실을 입을 수 있습니다.
- 변수 민감성: 다른 변수 설정으로 인해 정책 성능에 큰 차이가 발생할 수 있다.
- 슬라이드 포인트 영향: 시장의 변동이 큰 경우, 실제 거래 가격은 신호 가격과 큰 편차가 있을 수 있다.
전략 최적화 방향
- 시장 환경 필터링 추가: 다양한 시장 환경에서 전략 매개변수를 조정하기 위해 변동성 지표나 추세 강도 지표를 추가할 수 있습니다.
- 최적화 중지 메커니즘: 동적 중지, 추적 중지 또는 ATR 기반 중지 등의 사용을 고려할 수 있습니다.
- 거래 시간 필터를 추가: 높은 변동과 중요한 뉴스 발표 시간을 피하십시오.
- 포지션 관리 소개: 신호 강도와 시장 변동성에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정합니다.
요약하다
이 전략은 동량 축소와 최종 매매 두 가지 기술 지표를 결합하여 비교적 완전한 하위 거래 시스템을 구축한다. 이 전략의 장점은 신호 신뢰성이 높고, 위험 통제가 명확하지만, 동시에 시장 환경에 대한 의존성이 강하다는 특징이 있다. 시장 환경 필터링을 증가시키고, 손해 막기 장치를 최적화하는 등의 방향으로의 개선으로 전략의 안정성과 수익성이 더욱 향상될 전망이다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-10-28 00:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
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/
// © algostudio
// Code Generated using PineGPT - www.marketcalls.in
//@version=5
strategy("Squeeze Momentum and Ultimate Buy/Sell with Stop Loss", overlay=true, process_orders_on_close = false)
// Input settings
smiLength = input.int(20, title="SMI Length")
smiSmoothing = input.int(5, title="SMI Smoothing")
ultBuyLength = input.int(14, title="Ultimate Buy/Sell Length")
stopLossPerc = input.float(2.5, title="Stop Loss Percentage", step=0.1) / 100
// Define Squeeze Momentum logic
smi = ta.sma(close - ta.lowest(low, smiLength), smiSmoothing) - ta.sma(ta.highest(high, smiLength) - close, smiSmoothing)
squeezeMomentum = ta.sma(smi, smiSmoothing)
smiUp = squeezeMomentum > squeezeMomentum[1]
smiDown = squeezeMomentum < squeezeMomentum[1]
// Define Ultimate Buy/Sell Indicator logic (you can customize the conditions)
ultimateBuy = ta.crossover(close, ta.sma(close, ultBuyLength))
ultimateSell = ta.crossunder(close, ta.sma(close, ultBuyLength))
// Trading logic: Short entry (Squeeze Momentum from green to red and Ultimate Sell signal)
shortCondition = smiDown and ultimateSell
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
//Set short target (exit when price decreases by 0.2%)
shortTarget = strategy.position_avg_price * 0.996
// Set stop loss for short (5% above the entry price)
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc)
// Exit logic for short
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Exit Short", "Short", limit=shortTarget, stop=shortStop)
// Plot the Squeeze Momentum for reference
plot(squeezeMomentum, color=color.blue, linewidth=2, title="Squeeze Momentum")
// Optional: Plot signals on the chart
plotshape(series=ultimateBuy, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Ultimate Buy Signal")
plotshape(series=ultimateSell, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Ultimate Sell Signal")
// For more tutorials on Tradingview Pinescript visit https://www.marketcalls.in/category/tradingview