이 문서에서는 지역 최고치에서 비율적 리트레이싱을 기반으로 트렌드를 추적하는 양적 거래 전략을 상세히 설명합니다. 고정된 비율적 리트레이싱 이후 엔트리 신호를 식별합니다.
I. 전략 논리
이 전략의 핵심 논리는 특정 기간 동안 지역 최고치를 식별하고 고정된 비율의 리트레이스를 입력하는 것입니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다.
먼저, 지난 90 바의 최고치를 지역 최고치로 계산합니다.
가격이 정해진 비율 (예: 3%) 를 그 최고점으로부터 거슬러 올라가면, 추세를 따라가는 길게 가십시오.
엔트리 가격보다 특정 비율 (예: 6%) 에 수익을 취하는 목표를 설정합니다. 수익을 취하면 포지션을 닫습니다.
스톱 로스는 사용하지 않고 트렌드를 따라가는 것에 집중합니다.
로컬 톱에서 퍼센트리 풀백을 기반으로 엔트리를 결정함으로써 트렌드 확인은 통합을 효과적으로 필터링하여 달성 할 수 있습니다. 이윤 취득 설정은 거래 당 수익 기대 관리도 보장합니다.
II. 전략의 장점
이 전략의 가장 큰 장점은 트렌드를 측정하기 위해 비율 회귀를 사용하여 많은 양의 소음을 필터하는 것입니다. 전환점에 직접 입력하는 것과 비교하면 잘못된 입력의 확률을 줄입니다.
또 다른 장점은 이윤을 취하는 논리입니다. 이것은 건전한 돈 관리 원칙에 부합하여 거래 당 통제 가능한 이익과 손실을 보장합니다.
마지막으로, 리트레이싱 비율보다 더 큰 수익 목표도 특정 위험 보상 역학을 제공합니다.
III. 잠재적인 약점
이 전략은 장점을 가지고 있지만 실제 거래에서 다음과 같은 위험을 주목해야 합니다.
첫째, 재구성 비율은 신중하게 설정되어야 합니다. 너무 깊거나
두 번째로, 스톱 로즈가 없기 때문에 전략은 큰 단일 거래 위험에 노출됩니다. 트렌드 반전은 큰 손실로 이어질 수 있습니다.
마지막으로, 부적절한 매개 변수 최적화는 과도한 부착 문제와 신호 품질 저하로 이어질 수 있습니다.
IV. 요약
요약적으로,이 기사는 비율 리트레이싱에 기반한 양적 트렌드 다음 전략을 상세히 설명했습니다. 그것은 효과적으로 트렌드 방향을 식별하고 인기를 끌 수 있습니다. 이윤 관리 또한 특정 리스크 제어 메커니즘을 제공합니다. 전반적으로, 지역 피크 리트레이싱에 기반한 규칙을 구축함으로써,이 전략은 적절한 최적화 후에 강력한 트렌드 다음 시스템으로 사용될 수 있습니다.
/*backtest
start: 2022-09-07 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © luboremenar
//@version=4
strategy("test_%_down_up", overlay = false, initial_capital = 1000, pyramiding = 0, default_qty_value = 1000,
default_qty_type = strategy.cash, precision = 8, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.1)
// inputs
range_of_tops = input(title="Range of candles to find highest value from.", defval=90, type=input.integer, minval=1 )
basis_points = input(title="Basis points, if asset has two decimals use 100, three decimals 1000, etc.", defval=100, type=input.integer, minval=1)
retrace_percent = input(title="Percent value retrace from the top.", type=input.integer, defval=3, minval = 1, maxval=99)
take_profit_percent = input(title="Percent value of take profit from entry price.", type=input.integer, defval=6, minval=1)
// strategy definition
three_months_top = highest(range_of_tops)
longCondition1 = (close <= float((three_months_top*(1-(take_profit_percent/100)))) and strategy.position_size == 0)
if (longCondition1)
strategy.entry("Long1", strategy.long, qty = strategy.equity/close)
strategy.exit(id="TP1", from_entry="Long1", profit=((close*(1 + take_profit_percent/100)-close)*basis_points),
when= crossover(strategy.position_size, 0))
// plot
plot(strategy.equity)
// for testing, debugging
//test=0.0
//if(crossover(strategy.position_size, 0))
// test := (close*1.06-close)*basis_points
//plot(test)