개요

이 전략은 가격의 역사적인 변동 영역을 기반으로 거래 신호를 결정한다. 그것은 일정 기간 동안의 최고 가격과 최저 가격의 차이를 계산하고 이동 평균을 통해 변동 영역을 형성한다. 가격이 이 영역의 상하 궤도를 돌파 할 때 거래 신호를 생성한다. 가격 돌파를 기반으로 한 트렌드 추적 전략에 속한다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 지표는 가격의 역사적인 변동률이다. 구체적인 계산 방법은 다음과 같다:

1. 지난 N근 Bar의 최고 가격과 최저 가격의 차이를 계산하고, HL로 기록합니다.

2. 지난 N근 Bar의 최고 가격과 최저 가격의 평균값을 계산합니다

3. 변동률 = HL / avg (H, L)

여기서 N은 "Volatility Length"의 변수이다.

그 다음으로, 변동률을 계산합니다.

상향 = 현재 클로즈 + 현재 클로즈 * 변동률

하도 = 현재 클로즈 - 현재 클로즈 * 변동률

상하 레일은 WMA 평선으로 매끄럽게 처리되며, 파라미트는 "Average Length"이다.

가격이 상승할 때 더 많이 하고, 하락할 때 더 적게 한다.

평고지 신호는 "Exit Type" 파라미터에 따라 주어진다:

1. Exit Type는 Volatility MA일 때, 가격이 WMA 평균 평평점 포지션으로 돌아갑니다.

2. 엑시트 타입이 레인지 크로스오버였을 때, 가격은 상하 경유선 평준을 돌파했다.

전략적 이점

• 가격 변동률을 사용하여 트렌디한 행동을 잡는 것이 좋습니다.
• WMA 일선형 처리는 더 안정적이고 안정적인 구간을 제공합니다.
• 트렌드 전환점을 파악하는 데 있어 획기적인 진입
• 평평선 또는 상하 레일을 깨고 적시에 손실을 줄 수 있다
• 매개 변수를 최적화할 수 있는 넓은 공간, 다양한 시장에 맞게 조정할 수 있다

전략적 위험

• 격차를 뚫고 올라가면 다시 떨어질 수 있습니다.
• 트렌드 반전으로 큰 손실이 발생할 수 있습니다.
• WMA 평균선은 때때로 트렌드 회전을 인식하기에 민감하지 않습니다.
• 매개 변수를 최적화하기 어렵고 많은 시도와 오류가 필요합니다.
• 위험성이 높은 환불, 재무 관리에 주의가 필요하다

위험은 다음과 같은 방법으로 줄일 수 있습니다.

• 최적화 변수, 더 안정적이고 안정적인 구간
• 다른 지표에 대한 판단을 더하면 상승이 다시 떨어지지 않습니다.
• 거래 규모를 축소하고 자금 관리에 집중
• 재입학제도에 가입하는 것을 고려하세요.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.

1. 변수 최적화

다양한 Length 변수를 테스트하여 최적의 변수 조합을 찾습니다.

2. 다른 지표에 추가

예를 들어, 가격이 경로를 돌파 할 때 MACD가 동시에 금포를 넣으면 더 많은 것을 할 수 있습니다.

3. 손해 방지 방법을 최적화

간단한 간격 돌파파가 아닌 탄력적인 추적 상쇄로 최적화 할 수 있습니다.

4. 재입학 메커니즘 추가

상쇄출장 후, 트렌드가 계속된다면, 재출장 조건을 설정하여 트렌드를 다시 추적할 수 있다.

5. 포지션 관리를 최적화

시장의 변동에 따라 거래 포지션을 동적으로 조정할 수 있습니다.

요약하다

이 전략은 전반적으로 트렌드적인 행태에 비교적 적합하며, 변동률의 궤도 및 하향 궤도를 통해 트렌드 방향과 강도를 판단하고, WMA 평균선과 함께 신뢰할 수 있는 거래 영역을 형성하여 파업 매수점을 생성한다. 그러나 트렌드 판단이 지연되고, 손해 중지 방법이 개선될 수 있는 등의 문제도 있다. 실물 데이터에 대해 많은 피드백과 최적화를 수행하고, 수 설정 및 전략 규칙을 조정하여 실수 오류의 확률을 줄여서, 전략은 다양한 시장에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있다. 또한, 엄격한 재원 관리는 전략의 장기적인 수익성 여부에 중요한 요소이기도 하다.