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ATR 핵융합 트렌드 최적화 모델 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-11-28 17:06:21
태그:ATRSMATP혈압TRSL

전반적인 설명

이 전략은 ATR 및 피보나치 가중 평균을 기반으로 한 고급 트렌드 다음 시스템입니다. 반응적이고 적응적인 거래 모델을 만들기 위해 여러 시간 프레임에 걸쳐 변동성 분석과 피보나치 가중 평균을 결합합니다. 핵심 강점은 더 나은 트렌드 캡처와 정확한 수익을 얻기 위해 동적인 무게 할당에 있습니다.

전략 원칙

이 전략은 다층 기술 지표 접근 방식을 사용합니다. 먼저 True Range (TR) 와 구매 압력 (BP) 을 계산하고, 그 다음 피보나치 순서 기간 (8,13,21,34,55) 에 기초한 압력 비율을 계산합니다. 다른 중량 (5,4,3,2,1) 을 다른 기간에 적용하여 가중 평균을 구성하고, 3 기간 SMA에 의해 더욱 부드럽게됩니다. 거래 신호는 미리 설정된 임계 (58.0 및 42.0) 와 함께 SMA 크로스오버에 의해 유발되며, ATR을 사용하여 4 단계 수익 취득 메커니즘이 설계됩니다.

전략적 장점

다차원 분석: 종합적인 시장 관점을 위해 여러 시간 프레임의 데이터를 결합합니다.
동적 적응: ATR을 통해 시장 변동성에 적응하여 전략 안정성을 강화합니다.
지능적인 수익: 4단계 수익 메커니즘은 다양한 시장 조건에 유연하게 적응합니다.
통제된 위험: 명확한 입국 및 출입 조건은 주관적 판단 위험을 줄여줍니다.
체계적인 운영: 명확한 전략 논리, 측정하기 쉽고 백테스트

전략 위험

매개 변수 민감도: 여러 개의 임계값과 무게 매개 변수가 신중하게 조정되어야 합니다.
지연 위험: SMA 평형화로 인해 신호 지연이 발생할 수 있습니다.
시장 환경 의존성: 다양한 시장에서 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다.
매개 변수 조정: 매개 변수는 다른 시장 조건에 최적화되어야 합니다. 솔루션: 다양한 시장 단계에 대한 동적 매개 변수 조정과 함께 철저한 매개 변수 최적화 및 역 테스트를 권장합니다.

전략 최적화 방향

매개 변수 조정: 적응적 매개 변수 조정 메커니즘 개발
시장 필터링: 시장 환경 인식 모듈 추가
신호 최적화: 보조 확인 지표를 도입
리스크 관리 강화: 동적 스톱 로스 및 포지션 관리 추가
유출 통제: 최대 유출 제한을 적용합니다.

요약

이 전략은 ATR 및 피보나치 가중 평균을 통합하여 포괄적인 트렌드 추적 시스템을 구축합니다. 이 전략의 강점은 다차원 분석과 동적 적응 능력에 있으며 매개 변수 최적화 및 시장 환경 필터링에주의를 기울여야합니다. 지속적인 최적화 및 위험 통제 향상으로 전략은 다른 시장 조건에서 안정적인 성능을 유지할 수 있습니다.

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start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
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/
// © PresentTrading

// The Fibonacci ATR Fusion Strategy is an advanced trading methodology that uniquely integrates Fibonacci-based weighted averages with the Average True Range (ATR) to 
// identify and exploit significant market trends. Unlike traditional strategies that rely on single indicators or fixed parameters, this approach leverages multiple timeframes and 
// dynamic volatility measurements to enhance accuracy and adaptability. 

//@version=5
strategy("Fibonacci ATR Fusion - Strategy [presentTrading]", overlay=false, precision=3, commission_value= 0.1, commission_type=strategy.commission.percent, slippage= 1, currency=currency.USD, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, initial_capital=10000)

// Calculate True High and True Low
tradingDirection = input.string(title="Trading Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"])

// Trading Condition Thresholds
long_entry_threshold = input.float(58.0, title="Long Entry Threshold")
short_entry_threshold = input.float(42.0, title="Short Entry Threshold")
long_exit_threshold = input.float(42.0, title="Long Exit Threshold")
short_exit_threshold = input.float(58.0, title="Short Exit Threshold")

// Enable or Disable 4-Step Take Profit
useTakeProfit = input.bool(false, title="Enable 4-Step Take Profit")

// Take Profit Levels (as multiples of ATR)
tp1ATR = input.float(3.0, title="Take Profit Level 1 ATR Multiplier")
tp2ATR = input.float(8.0, title="Take Profit Level 2 ATR Multiplier")
tp3ATR = input.float(14.0, title="Take Profit Level 3 ATR Multiplier")

// Take Profit Percentages
tp1_percent = input.float(12.0, title="TP Level 1 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)
tp2_percent = input.float(12.0, title="TP Level 2 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)
tp3_percent = input.float(12.0, title="TP Level 3 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)

true_low = math.min(low, close[1])
true_high = math.max(high, close[1])

// Calculate True Range
true_range = true_high - true_low

// Calculate BP (Buying Pressure)
bp = close - true_low

// Calculate ratios for different periods
calc_ratio(len) =>
    sum_bp = math.sum(bp, len)
    sum_tr = math.sum(true_range, len)
    100 * sum_bp / sum_tr

// Calculate weighted average of different timeframes
weighted_avg = (5 * calc_ratio(8) + 4 * calc_ratio(13) + 3 * calc_ratio(21) + 2 * calc_ratio(34) + calc_ratio(55)) / (5 + 4 + 3 + 2 + 1)
weighted_avg_sma = ta.sma(weighted_avg,3)

// Plot the indicator
plot(weighted_avg, "Fibonacci ATR", color=color.blue, linewidth=2)
plot(weighted_avg_sma, "SMA Fibonacci ATR", color=color.yellow, linewidth=2)

// Define trading conditions
longCondition = ta.crossover(weighted_avg_sma, long_entry_threshold)  // Enter long when weighted average crosses above threshold
shortCondition = ta.crossunder(weighted_avg_sma, short_entry_threshold) // Enter short when weighted average crosses below threshold
longExit = ta.crossunder(weighted_avg_sma, long_exit_threshold)
shortExit = ta.crossover(weighted_avg_sma, short_exit_threshold)


atrPeriod = 14
atrValue = ta.atr(atrPeriod)

if (tradingDirection == "Long" or tradingDirection == "Both")
    if (longCondition)
        strategy.entry("Long", strategy.long)
        // Set Take Profit levels for Long positions
        if useTakeProfit
            tpPrice1 = strategy.position_avg_price + tp1ATR * atrValue
            tpPrice2 = strategy.position_avg_price + tp2ATR * atrValue
            tpPrice3 = strategy.position_avg_price + tp3ATR * atrValue
            // Close partial positions at each Take Profit level
            strategy.exit("TP1 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp1_percent, limit=tpPrice1)
            strategy.exit("TP2 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp2_percent, limit=tpPrice2)
            strategy.exit("TP3 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp3_percent, limit=tpPrice3)
    if (longExit)
        strategy.close("Long")

if (tradingDirection == "Short" or tradingDirection == "Both")
    if (shortCondition)
        strategy.entry("Short", strategy.short)
        // Set Take Profit levels for Short positions
        if useTakeProfit
            tpPrice1 = strategy.position_avg_price - tp1ATR * atrValue
            tpPrice2 = strategy.position_avg_price - tp2ATR * atrValue
            tpPrice3 = strategy.position_avg_price - tp3ATR * atrValue
            // Close partial positions at each Take Profit level
            strategy.exit("TP1 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp1_percent, limit=tpPrice1)
            strategy.exit("TP2 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp2_percent, limit=tpPrice2)
            strategy.exit("TP3 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp3_percent, limit=tpPrice3)
    if (shortExit)
        strategy.close("Short")