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클라우드 기반 볼링거 대역 두 배 이동 평균 양적 경향 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-12-27 15:54:08
태그:MABB

전반적인 설명

이 전략은 이치모쿠 클라우드를 기반으로 한 양적 거래 시스템이다. 주로 리딩 스판 A와 리딩 스판 B 사이의 크로스오버 신호를 사용하여 시장 트렌드 방향을 결정하고 거래 신호를 생성합니다. 이 전략은 동적 가격 범위 평가 방법을 사용하여 돈치안 채널 계산 원리를 통합하여 시장 트렌드 전환점을 효과적으로 캡처합니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 논리는 다음의 핵심 요소에 기반합니다.

변환선: 빠른 반응 지표로 9 주기 도 채널 중심을 사용합니다.
기준선: 중장기 트렌드 지표로 26주기 치안 채널 중심을 사용합니다.
리딩 스판 A: 변환선과 기본선의 평균으로 계산됩니다.
리딩 스판 B: 장기 트렌드 지표로 52주기 돈치안 채널 중심을 사용합니다.
지연 기간: 종료 가격을 26주기 후로 이동합니다.

거래 신호는 다음과 같은 조건에서 작동합니다.

긴 신호: 유도선 A가 유도선 B를 넘을 때
짧은 신호: 선행 스프랜 A가 선행 스프랜 B 아래로 넘어가면

전략적 장점

다차원적 동향 확인: 다양한 기간의 지표를 결합하여 포괄적인 시장 동향 평가를 수행합니다.
높은 신호 신뢰성: 신호 트리거로 클라우드 크로스오버를 사용하여 잘못된 신호를 효과적으로 필터링합니다.
강력한 위험 관리: 클라우드 구조는 본질적으로 지원 및 저항 수준을 제공하며 자연스러운 스톱 손실 지점을 제공합니다.
높은 적응력: 전략 매개 변수는 다른 시장 특성에 따라 조정 될 수 있습니다.

전략 위험

지연 위험: 더 긴 기간 계산을 사용하면 입력 및 출력 신호가 지연될 수 있습니다.
부평적 시장 위험: 다양한 시장에서 빈번한 잘못된 파업 신호를 생성할 수 있습니다.
매개 변수 감수성: 다른 매개 변수 조합은 전략 성과에 상당한 변화를 초래할 수 있습니다.
유출 위험: 트렌드 역전 시 상당한 유출에 직면할 수 있습니다.

전략 최적화 방향

부피 지표를 포함: 트렌드 타당성을 확인하기 위해 부피 변화를 결합
매개 변수 선택 최적화: 다른 시장 주기 특성에 따라 매개 변수를 동적으로 조정
보조 지표를 추가합니다: RSI 또는 MACD와 같은 지표를 추가 확인 신호로 포함합니다.
스톱 로스 메커니즘 개선: 트레일링 스톱과 같은 보다 유연한 스톱 로스 전략을 설계

요약

이 전략은 고전적인 기술 분석 도구를 결합하여 다차원 트렌드 분석을 통해 시장 기회를 포착하는 양적 거래 시스템입니다. 일부 내재적 지연이 있지만 전반적으로 좋은 신뢰성과 적응력을 보여줍니다. 지속적인 최적화 및 개선으로 전략은 다른 시장 조건에서 안정적인 성능을 유지할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
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/
// © mrbakipinarli

//@version=6
strategy(title="Ichimoku Cloud Strategy", shorttitle="Ichimoku Strategy", overlay=true)

// Inputs for Ichimoku Cloud
conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length")
basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length")
laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length")
displacement = input.int(26, minval=1, title="Lagging Span")

// Functions
donchian(len) => math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len))

// Ichimoku Components
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

// Plotting Ichimoku Components
plot(conversionLine, color=color.new(#2962FF, 0), title="Conversion Line")
plot(baseLine, color=color.new(#B71C1C, 0), title="Base Line")
plot(close, offset = -displacement + 1, color=color.new(#43A047, 0), title="Lagging Span")
p1 = plot(leadLine1, offset = displacement - 1, color=color.new(#A5D6A7, 0), title="Leading Span A")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement - 1, color=color.new(#EF9A9A, 0), title="Leading Span B")

// Kumo Cloud
plot(leadLine1 > leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset = displacement - 1, title = "Kumo Cloud Upper Line", display = display.none) 
plot(leadLine1 < leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset = displacement - 1, title = "Kumo Cloud Lower Line", display = display.none) 
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color.rgb(67, 160, 71, 90) : color.rgb(244, 67, 54, 90))

// Trading Logic
longCondition = ta.crossover(leadLine1, leadLine2)
shortCondition = ta.crossunder(leadLine1, leadLine2)

if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)