ChaoZhang
개요
이 전략은 동력 지표와 핵심 지지 저항 지점에 기반하여 브레이크 작업을 수행하는 일일 거래 전략이다. Choppiness 지표와 결합하여 트렌드를 식별하고 트렌드가 분명할 때만 거래하여 위험을 제어한다.
전략 원칙
이 전략은 Choppiness 지표를 사용하여 트렌드를 식별합니다. Choppiness 값이 낮으면 트렌드가 뚜렷하며, Choppiness 값이 높으면 회수됩니다. Choppiness 값이 44보다 낮으면 전략이 작동합니다.
들어오는 신호에 대해 H4, H5 등과 같은 중요한 일간 지지 저항 지점을 계산합니다. H4를 넘어서면 더 많은 돈을 벌고, L4를 넘어서면 더 많은 돈을 벌습니다.
특히, 그것은 다음과 같은 일간 저항 지지를 계산합니다.
- Pivot = (최고값 + 최저값 + 종료값) / 3
- Range = 최대값 - 최소값
- H1-H6 = Pivot + Range * 비율
- L1-L6 = Pivot-Range * 비율
이러한 지지 저항 지점을 계산한 후, H4와 L4를 중요한 돌파구 지점으로 꼽는다.
가격이 H4를 돌파할 때, 다목적 동력 증강을 표시하며, 더 많은 작업을 수행합니다. 가격이 L4를 넘어서는 경우, 공허 동력 증강을 표시하며, 공허 작업을 수행합니다.
전략적 강점 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
피네스 지표는 뚜렷한 트렌드를 파악하는 데 사용되며, 시장의 위프사우를 피할 수 있습니다.
중요한 지지를 지탱하는 저항 지점을 계산합니다. 이 지점들은 일반적으로 더 큰 의미를 가지고 있습니다. 이 지점들을 의지하여 브레이크 트레이딩을 할 때 더 높은 수익률을 얻을 수 있습니다.
하루의 핵심 지점인 H4와 L4를 뚫고 거래가 진행되는데, 이 지점들은 하루의 중요한 다공간 분기점인 종점 가격에 가깝다.
파격 신호는 매우 높은 승률을 가지고 있다. 가격이 H4와 L4를 실제로 파격했을 때, 후속 시장은 일반적으로 추세를 계속 연장한다.
전략 운영 논리는 매우 간단하고 명확하며, 이해하기 쉽고 구현하기 쉽고, 초보자 학습에 적합하다.
전략적 위험 분석
이 전략에는 다음과 같은 위험도 있습니다.
Choppiness 지표에 의존하여 트렌드를 식별하는 것은 그 지표 자체가 실패할 수도 있고, 시장의 흐름을 잘못 판단하게 만들 수도 있다.
계산된 지지 저항 지점은 100% 신뢰할 수 없으며, 가격이 직접적으로 지점을 돌파하여 손실을 초래할 수 있습니다.
파격 신호는 가짜 파격이 발생할 수 있으며 실제 가격은 신속하게 회수되어 전략이 손실을 입게됩니다.
전략은 큰 트렌드 방향을 고려하지 않고, 시장의 장기적인 방향이 불분명할 때, 이 전략은 반복적으로 손실을 입을 수 있다.
이 전략은 단독 손실이 매우 큰 극단적 인 경우에도 손해 방지 장치가 부족합니다.
대책:
다른 지표들을 도입하여 종합적으로 판단하여 추세에 대한 판단의 정확도를 높일 수 있다.
이동 손실을 증가시켜 단편 손실을 제어합니다.
장기적인 트렌드 지표와 결합하여 역동적인 거래를 피하십시오.
다시 들어오는 신호를 추가하여 가짜 침입을 추적하는 것을 피하십시오.
전략 최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 더 개선될 수 있습니다.
Choppiness 지표의 매개 변수를 최적화하여 더 적합한 값을 찾아 정확도를 높인다.
H3과 L3와 같은 다른 돌파구를 테스트하여 더 효과적인 돌파구를 찾습니다.
수익을 고정하고 위험을 통제하기 위해 이동적 중지 전략을 추가하십시오.
가짜 돌파구 이후의 손실을 방지하기 위해 재입입 신호를 추가하십시오.
롱라인 지표와 결합하여 큰 추세를 판단하고 역동적인 동작을 피하십시오.
거래시간을 최적화하여, 예를 들어 미국이나 유럽 거래시간에만 작동한다.
고정된 수량이나 고정된 자금의 출입과 같은 포지션 관리 전략을 추가하십시오.
재측정 데이터를 분석하여 파라미터를 추가 테스트 및 최적화한다.
요약하다
전체적으로 보면, 이 전략의 핵심 아이디어는 트렌드를 식별한 후, 중요한 지지부진의 저항점을 돌파할 때 동작하는 것이다. 그것은 간단한 논리 구조와 높은 수익 확률을 가지고 있다. 그러나 또한 위험이 존재하고, 위험을 제어하고 수익률을 높이기 위해 계속 최적화해야 한다. 파라미터 조정, 스톱 손실 전략, 트렌드 판단 등의 최적화를 통해, 매우 실용적인 일일 돌파 시스템으로 만들 수 있다. 그것은 우리에게 동력 지표에 기반한 돌파 작업을 수행하는 하나의 사고 방식을 제공하고, 효과적인 일일 거래 전략이다.
/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//Created by AS
strategy(title="ASH1Strategy", shorttitle="AS_H1_Strategy", overlay=true)
//sd = input(true, title="Show Daily Pivots?")
EMA = ema(close,3)
pivot = (high + low + close ) / 3.0
range = high - low
h5 = (high/low) * close
h4 = close + (high - low) * 1.1 / 2.0
h3 = close + (high - low) * 1.1 / 4.0
h2 = close + (high - low) * 1.1 / 6.0
h1 = close + (high - low) * 1.1 / 12.0
l1 = close - (high - low) * 1.1 / 12.0
l2 = close - (high - low) * 1.1 / 6.0
l3 = close - (high - low) * 1.1 / 4.0
l4 = close - (high - low) * 1.1 / 2.0
h6 = h5 + 1.168 * (h5 - h4)
l5 = close - (h5 - close)
l6 = close - (h6 - close)
// Daily line breaks
//sopen = request.security(syminfo.tickerid, "D", open [1])
//shigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high [1])
//slow = request.security(syminfo.tickerid, "D", low [1])
//sclose = request.security(syminfo.tickerid, "D", close [1])
//
// Color
//dcolor=sopen != sopen[1] ? na : black
//dcolor1=sopen != sopen[1] ? na : red
//dcolor2=sopen != sopen[1] ? na : green
//Daily Pivots
dtime_pivot = request.security(syminfo.tickerid, 'D', pivot[1])
dtime_h6 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h6[1])
dtime_h5 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h5[1])
dtime_h4 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h4[1])
dtime_h3 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h3[1])
dtime_h2 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h2[1])
dtime_h1 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h1[1])
dtime_l1 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l1[1])
dtime_l2 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l2[1])
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dtime_l4 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l4[1])
dtime_l5 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l5[1])
dtime_l6 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l6[1])
//offs_daily = 0
//plot(sd and dtime_pivot ? dtime_pivot : na, title="Daily Pivot",color=dcolor, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_h6 ? dtime_h6 : na, title="Daily H6", color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_h5 ? dtime_h5 : na, title="Daily H5",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_h4 ? dtime_h4 : na, title="Daily H4",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_h3 ? dtime_h3 : na, title="Daily H3",color=dcolor1, linewidth=3)
//plot(sd and dtime_h2 ? dtime_h2 : na, title="Daily H2",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_h1 ? dtime_h1 : na, title="Daily H1",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_l1 ? dtime_l1 : na, title="Daily L1",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_l2 ? dtime_l2 : na, title="Daily L2",color=dcolor2, linewidth=2)
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//plot(sd and dtime_l5 ? dtime_l5 : na, title="Daily L5",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_l6 ? dtime_l6 : na, title="Daily L6",color=dcolor2, linewidth=2)
longCondition = close >dtime_h4
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
shortCondition = close <dtime_l4
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)