Price Action 전략
개요
이것은 가격 행동을 기반으로 한 거래 전략으로, 이동평균선 지표를 결합하여 추세를 식별하고 가격 패턴을 활용하여 진입합니다.
전략 원리
해당 전략은 주로 다음과 같은 측면에 기반합니다:
-
EMA 이동평균선을 사용하여 추세 판단. 89주기 EMA와 Hull MA가 모두 빨간색일 때는 하락(熊) 추세로 판단하여 공매만 진행합니다. 두 이동평균선이 모두 초록색일 때는 상승(牛) 추세로 판단하여 매수만 진행합니다. 하나는 초록색, 하나는 빨간색일 때는 횡보장으로 판단하여 매수와 공매 모두 가능합니다.
-
가격 패턴을 사용하여 신호 식별. 전략은 단일 실체선, 가짜 돌파 패턴, 모자선 등 다양한 양선 및 음선 조합을 식별하여 잠재적인 진입 시점을 포착합니다.
-
주요 지지 및 저항 레벨과 결합하여 진입. 전략은 주요 지지 및 저항 레벨을 함께 고려하여 가격 패턴 신호를 추가로 검증하고, 가짜 돌파를 방지합니다.
-
MACD 보조 판단. MACD 지표의 막대 그래프 색상을 결합하여 가격 패턴 신호를 검증하고 성공 확률을 높입니다.
-
추세 추적 메커니즘 채택. 전략에 추세 추적 모듈을 추가하여 추세 전환점을 보다 정확하게 판단하고, 고점 추격과 저점 추격을 피합니다.
-
손절 및 이익실현 지점 설정. 전략은 ATR 기반 손절 및 이익실현 모듈을 추가하여 손익비를 관리하는 데 도움을 줍니다.
장점 분석
해당 전략은 다음과 같은 장점이 있습니다:
-
가격 행동에 기반하여 지표에 영향을 받지 않음. 순수하게 가격 수준에 기반하여 판단하므로 복잡한 지표에 오도되지 않고 시장의 본질에 더 가깝습니다.
-
추세 개념을 결합하여 고점 추격 및 저점 추격 방지. EMA와 Hull MA를 추가하여 추세 방향을 식별하고, 추세 방향으로만 거래하여 역추세 진입을 피합니다.
-
패턴과 지표 결합으로 성공률 향상. 가격 패턴과 MACD 지표가 상호 검증되어 가짜 신호를 걸러내고 수익 확률을 높입니다.
-
추적 메커니즘으로 큰 추세 포착 가능. 추세 추적 모듈은 더 큰 시간 주기의 추세를 포착하여 수익 공간을 확대합니다.
-
손절 및 이익실현 메커니즘으로 위험 통제 가능. 고정된 손절 및 이익실현 비율을 설정하여 손익비 관리와 위험 통제에 도움을 줍니다.
위험 분석
해당 전략은 다음과 같은 위험도 존재합니다:
-
큰 주기 추세 반전 위험. 전략은 중단기적으로 명확한 추세 내에서만 운영하기에 적합하며, 큰 주기 추세 반전 시 손절(stop out)될 수 있습니다. 더 큰 주기를 분석하여 큰 추세를 파악함으로써 회피할 수 있습니다.
-
가격 패턴失效 위험. 가격 패턴은 시장 환경에 따라 효과가 크게 달라지며, 특정 시장에서는 패턴이 예상대로 작동하지 않아 시스템이 손실을 볼 수 있습니다. 다양한 시장 패턴의 효력을 백테스트하여 적합한 패턴을 선별함으로써 대응할 수 있습니다.
-
매개변수 최적화 어려움. 전략은 여러 매개변수를 포함하며, 매개변수 조합에 따라 결과가 크게 달라집니다. 최적의 매개변수를 찾기 위해 많은 백테스트가 필요하며, 고정된 매개변수 설정은 시장 변화의 위험에 직면합니다. 동적 매개변수 최적화 메커니즘을 구축하여 대응할 수 있습니다.
-
개별 거래 위험을 효과적으로 통제하기 어려움. 고정된 손절 및 이익실현 지점 설정은 각 거래의 변동성을 포착하기 어려워 개별 거래의 손익 비율을 맞춤형으로 통제할 수 없습니다. 동적 손절 알고리즘이나 리스크 관리 모듈을 도입할 수 있습니다.
최적화 방향
해당 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화할 수 있습니다:
-
머신러닝 도입으로 더 복잡한 가격 패턴 식별. 딥러닝 등의 기술을 사용하여 더 많은 유효 패턴을 자동으로 인식합니다.
-
적응성 증가. 동적 매개변수 최적화 메커니즘을 구축하여 전략 매개변수가 실시간 시장에 맞게 조정되도록 하며, 고정 설정을 지양합니다.
-
더 많은 요소 결합하여 신호 검증. 거래량, 야간 갭(overnight gaps) 등 더 많은 가격 행동 요소를 추가하여 검증하고, 갇힐 위험을 줄입니다.
-
리스크 관리 및 포지션 크기 조절 모듈 도입. 임계값에 따라 포지션 크기를 자동으로 조정하여 개별 손절을 효과적으로 통제하고 손익비를 최적화합니다.
-
진입 메커니즘 최적화. 추세 판단 모듈을 세분화하여 더 명확한 추세-횡보 리듬을 식별하고 진입 성공률을 높입니다.
요약
전체적으로, 이 전략의 핵심 장점은 가격 행동에 기반하여 판단하고 지표에 의존하지 않음으로써 시장 본질을 최대한 반영한다는 점입니다. 추세와 지표를 결합하여 수익 확률을 높이고, 이익실현 및 손절을 추가하여 위험을 통제합니다. 그러나 큰 주기 추세 반전, 가격 패턴失效 등의 위험을 방지해야 합니다. 향후 머신러닝, 동적 매개변수 최적화, 리스크 관리 모듈 등을 통해 심화하여 전략을 더 안정적이고 신뢰할 수 있게 만들 수 있습니다.
/*backtest
start: 2023-08-19 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
args: [["v_input_1",true]]
*/
//@version=2
// strategy(title="Price Action", shorttitle="Price Action", overlay=true,default_qty_value=2000,initial_capital=1000,currency=currency.USD, pyramiding=1,calc_on_every_tick=true)
// EMA //- 1