역방향 브레이크아웃 트레이딩 전략
개요
역폭 거래 전략 (reverse breakout trading strategy) 은 가격의 연속적인 상승 또는 하락을 기반으로 역으로 거래하는 거래 전략이다. 이 전략은 가격의 연속적인 상승 또는 하락의 주기를 설정하여, 가격이 특정 경향을 형성한 후 역으로 거래하여 이익을 얻는다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 부분들을 통해 이루어집니다.
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가격의 연속적인 상승과 하락의 주기 길이를 설정합니다. 즉, Consecutive BarsUp와 Consecutive BarsDown입니다. 현재의 주기적 가격 추세는 설정된 길이를 달성한 후에 거래 신호를 유발합니다.
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현재 가격에 대하여 이전 주기 가격의 하락을 계산하고, 하락 상황에 따라 현재 연속 상승 또는 하락의 주기 길이를 계산합니다.
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재검토의 시간 범위를 설정하고, time_cond으로 제한하는 정책은 재검토 시간 내에서만 동작한다.
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매일의 거래 시간을 설정하고,timetobuy를 통해 설정된 시간 동안만 거래 신호를 발송하도록 제한한다.
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가격의 연속 상승 사이클이 설정 길이에 도달하면, 여러 신호를 발신, strategy.long; 가격의 연속 하락 사이클이 설정 길이에 도달하면, 하위 신호를 발신, strategy.short。
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스톱로스 및 스톱<unk> 가격을 설정할 수 있다. 오버할 때 단기 스톱로스, 오버할 때 장기 스톱로스; 오버할 때 장기 스톱로스, 오버할 때 단기 스톱로스.
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트레이딩 신호를 보낼 때 알림을 설정할 수 있습니다.
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위의 파라미터와 가격 판단에 따라, 조건이 있을 때 더 많은 것을 하거나 공백을 표시한다.
우위 분석
이 역폭력 전략은 다음과 같은 장점이 있습니다.
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가격 반전 지점을 포착하여 반전 연산으로 더 좋은 수익을 얻을 수 있다. 가격이 추세에 접어들 때 반전 연산으로 가격 반전 시 수익을 얻을 수 있다.
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조정 가능한 매개 변수 유연성, 시장에 따라 매개 변수를 조정할 수 있다. 연속 상승과 하락의 주기 수를 조정할 수 있으며, 스톱 스톱 손실 지점을 조정하고, 거래 기간을 제한하고, 실제 상황에 따라 매개 변수를 최적화할 수 있다.
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스톱로스 스톱을 추가하여 리스크를 제어할 수 있다. 추가적인 코카이드를 한 후 스톱로스 및 스톱을 미리 설정하여 거래 리스크를 제어하는 데 도움이 된다.
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트레이딩 신호를 보낼 때 트레이딩 경고를 설정할 수 있으며, 자동 트레이딩 시스템의 사용과 함께 사용할 수 있다.
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재검토 시간 범위를 설정하여 전략을 편리하게 테스트할 수 있다. 재검토 시간 범위를 추가하여 다양한 시장 조건에서 전략의 효과를 편리하게 관찰할 수 있다.
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
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중요한 뉴스 이벤트를 피해야 한다. 중요한 소식이 발표될 때 가격 움직임을 판단할 수 없으며, 전략은 동시에 다중 하위권 신호를 발신하여 손실을 초래한다. 중요한 재정 소식의 발표 시간을 피해야 한다.
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반전이 분명하지 않을 때는 효과가 크지 않다. 추세가 분명하지 않을 때는 반전이 효과가 좋지 않아 신중하게 사용해야 한다.
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재검토 데이터 적합성 위험. 전략 최적화는 재검토 데이터에 과도하게 의존하는 것을 피해야 하며, 재검토 데이터는 미래의 흐름을 나타내지 않는다. 실盘시에는 적절한 변수를 조정해야 한다.
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거래 주파수가 너무 높으면 시장이 부진할 수 있다. 설정된 주기가 너무 짧으면 거래 주파수가 너무 높고, 장기적으로 안정적인 수익에 도움이 되지 않는다.
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적절히 최적화 할 수 있는 중지 손해 차단 전략, 위험을 줄여줍니다. 기존의 고정 중지 손해 차단은 추세를 추적하는 중지 등으로 추가적으로 최적화 할 수 있습니다.
최적화 방향
이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 더 개선될 수 있습니다.
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트렌드 판단 메커니즘을 추가하여, 트렌드 아닌 시장의 난류 반전을 방지한다. 가격 변동률, 통로 등의 지표를 검출하여, 트렌드 정도를 판단하고, 가격 반전점을 놓치지 않도록 한다.
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시장의 변동에 따라 자동으로 조정할 수 있도록 손실을 중지하는 전략을 최적화하십시오. 손실을 중지하는 설정을 더 똑똑하게하기 위해 잔액 퍼센트 중지, ATR 중지 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
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추가량능력 지표 판단. 거래량 변화와 같은 지표와 결합하여, 단순히 K선 형태에 따라 발생하는 잘못된 신호를 피한다.
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여러 품종의 조합. 다양한 품종에 전략을 적용하여 조합을 수행하여 단일 품종의 위험을 분산시킬 수 있습니다.
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매개 변수 최적화 및 기계 학습. 더 많은 역사적 데이터를 수집하고, 기계 학습 방법을 사용하여 매개 변수를 자동으로 최적화하여 전략을 더 안정화하십시오.
요약하다
역으로 돌파 거래 전략은 가격 역전점을 포착하여 역으로 작동하여 좋은 거래 신호를 얻을 수 있다. 이 전략의 장점은 유연하고, 위험을 제어할 수 있으며, 자동화 거래에 적합하다. 그러나 또한 일정 위험이 있으며, 파라미터와 전략에 대한 지속적인 최적화와 개선이 필요하여 장기적으로 안정적인 수익을 올릴 수 있다.
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