이 전략은 트렌드를 따르는 시스템으로 이중 이동 평균과 MACD 지표를 결합합니다. 특정 엔트리 타이밍을 위해 MACD 지표를 활용하면서 트렌드 방향을 결정하기 위해 50 기간 및 200 기간 이동 평균을 사용합니다. 이 전략은 트레이드 품질을 향상시키기 위해 여러 필터링 조건과 함께 동적 스톱 로스 및 영리 메커니즘을 사용합니다. 정확한 엔트리 및 출구 규칙과 함께 15 분 시간 프레임에서 작동하는 완전한 거래 시스템입니다.
핵심 논리는 몇 가지 핵심 요소에 기반합니다. 1. 트렌드 결정: 전체 트렌드를 판단하기 위해 50MA와 200MA의 상대적 위치를 사용합니다. 빠른 MA가 느린 MA보다 높을 때 상승 추세가 확인되며, 하락 추세는 반대로됩니다. 진입 신호: 트렌드 확인 후, 특정 진입 신호에 MACD 크로스오버를 사용합니다. 상승 추세에서 MACD 라인이 신호 라인의 위를 넘을 때 장을 입력합니다. 하락 추세에서 MACD 라인이 신호 라인의 아래를 넘을 때 짧은 것을 입력합니다. 3. 무역 필터링: 최소 거래 간격, 트렌드 강도 및 MACD 문턱을 포함한 여러 필터링 메커니즘을 통합하여 변동적인 시장 조건에서 과도한 거래를 피합니다. 4. 리스크 제어: 고정 포인트 스톱 로스 및 조정 가능한 영리 메커니즘을 사용하여, 이동 평균 및 MACD 역 신호와 함께 동적인 출구 조건으로 사용합니다.
이것은 완전한 논리를 가진 트레이딩 시스템을 잘 설계한 트렌드이다. 고전적인 기술적 지표를 현대적인 리스크 관리 방법과 결합함으로써, 전략은 트렌드 캡처와 리스크 컨트롤을 균형 잡는다. 최적화의 영역이 있지만, 전반적으로 실질적으로 가치있는 트레이딩 전략이다. 트레이더들은 라이브 구현 전에 철저한 백테스팅을 실시하고 특정 거래 도구와 시장 환경에 따라 매개 변수를 조정하는 것이 좋습니다.
/*backtest start: 2024-11-12 00:00:00 end: 2024-12-11 08:00:00 period: 1h basePeriod: 1h 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/ // © WolfofAlgo //@version=5 strategy("Trend Following Scalping Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200) // Input Parameters stopLossPips = input.float(5.0, "Stop Loss in Pips", minval=1.0) takeProfitPips = input.float(10.0, "Take Profit in Pips", minval=1.0) useFixedTakeProfit = input.bool(true, "Use Fixed Take Profit") // Moving Average Parameters fastMA = input.int(50, "Fast MA Period") slowMA = input.int(200, "Slow MA Period") // MACD Parameters macdFastLength = input.int(12, "MACD Fast Length") macdSlowLength = input.int(26, "MACD Slow Length") macdSignalLength = input.int(9, "MACD Signal Length") // Trade Filter Parameters (Adjusted to be less strict) minBarsBetweenTrades = input.int(5, "Minimum Bars Between Trades", minval=1) trendStrengthPeriod = input.int(10, "Trend Strength Period") minTrendStrength = input.float(0.4, "Minimum Trend Strength", minval=0.1, maxval=1.0) macdThreshold = input.float(0.00005, "MACD Threshold", minval=0.0) // Variables for trade management var int barsLastTrade = 0 barsLastTrade := nz(barsLastTrade[1]) + 1 // Calculate Moving Averages ma50 = ta.sma(close, fastMA) ma200 = ta.sma(close, slowMA) // Calculate MACD [macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, macdFastLength, macdSlowLength, macdSignalLength) // Calculate trend strength (simplified) trendDirection = ta.ema(close, trendStrengthPeriod) > ta.ema(close, trendStrengthPeriod * 2) isUptrend = close > ma50 and ma50 > ma200 isDowntrend = close < ma50 and ma50 < ma200 // Calculate pip value pointsPerPip = syminfo.mintick * 10 // Entry Conditions with Less Strict Filters macdCrossUp = ta.crossover(macdLine, signalLine) and math.abs(macdLine - signalLine) > macdThreshold macdCrossDown = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and math.abs(macdLine - signalLine) > macdThreshold // Long and Short Conditions longCondition = close > ma50 and macdCrossUp and barsLastTrade >= minBarsBetweenTrades and isUptrend shortCondition = close < ma50 and macdCrossDown and barsLastTrade >= minBarsBetweenTrades and isDowntrend // Exit Conditions (made more lenient) exitLongCondition = macdCrossDown or close < ma50 exitShortCondition = macdCrossUp or close > ma50 // Reset bars counter on new trade if (longCondition or shortCondition) barsLastTrade := 0 // Calculate stop loss and take profit levels longStopPrice = strategy.position_avg_price - (stopLossPips * pointsPerPip) longTakeProfitPrice = strategy.position_avg_price + (takeProfitPips * pointsPerPip) shortStopPrice = strategy.position_avg_price + (stopLossPips * pointsPerPip) shortTakeProfitPrice = strategy.position_avg_price - (takeProfitPips * pointsPerPip) // Plot Moving Averages plot(ma50, "50 MA", color=color.blue) plot(ma200, "200 MA", color=color.red) // Plot Entry Signals plotshape(longCondition, "Long Signal", shape.triangleup, location.belowbar, color.green, size=size.small) plotshape(shortCondition, "Short Signal", shape.triangledown, location.abovebar, color.red, size=size.small) // Strategy Entry Rules if (longCondition and strategy.position_size == 0) strategy.entry("Long", strategy.long) if (shortCondition and strategy.position_size == 0) strategy.entry("Short", strategy.short) // Strategy Exit Rules if (strategy.position_size > 0 and exitLongCondition) strategy.close("Long") if (strategy.position_size < 0 and exitShortCondition) strategy.close("Short") // Stop Loss and Take Profit Management if (strategy.position_size > 0) strategy.exit("Long TP/SL", "Long", stop=longStopPrice, limit=useFixedTakeProfit ? longTakeProfitPrice : na) if (strategy.position_size < 0) strategy.exit("Short TP/SL", "Short", stop=shortStopPrice, limit=useFixedTakeProfit ? shortTakeProfitPrice : na) // Performance Metrics var float totalTrades = 0 var float winningTrades = 0 var float totalProfitPips = 0 var float totalLossPips = 0 if (strategy.closedtrades > 0) totalTrades := strategy.closedtrades winningTrades := strategy.wintrades totalProfitPips := strategy.grossprofit / pointsPerPip totalLossPips := math.abs(strategy.grossloss) / pointsPerPip // Display Stats var label statsLabel = na label.delete(statsLabel[1]) // Create performance stats text var string stats = "" if (strategy.closedtrades > 0) winRate = (winningTrades / math.max(totalTrades, 1)) * 100 avgWin = totalProfitPips / math.max(winningTrades, 1) avgLoss = totalLossPips / math.max(totalTrades - winningTrades, 1) plRatio = avgWin / math.max(avgLoss, 1) stats := "Win Rate: " + str.tostring(winRate, "#.##") + "%\n" + "Avg Win: " + str.tostring(avgWin, "#.##") + " pips\n" + "Avg Loss: " + str.tostring(avgLoss, "#.##") + " pips\n" + "P/L Ratio: " + str.tostring(plRatio, "#.##") + "\n" + "Total Trades: " + str.tostring(totalTrades, "#") statsLabel := label.new(x=bar_index, y=high, text=stats, style=label.style_label_down, color=color.new(color.blue, 80))