
1인치 균형 전략 (一目均衡策略) 은 이치모쿠 클라우드 그래프 지표의 컨버전스 라인 (Conversion line) 과 베이스 라인 (Base line) 을 결합한 트렌드 추적 전략이며, 이동 평균 EMA를 사용하여 가격 돌파의 신호에 따라 트렌드 방향을 판단한다. 컨버전스 라인 (Conversion line) 에서 베이스 라인 (Base line) 을 통과하고 가격이 200일 EMA보다 높을 때 더 많은 돈을 벌고, 컨버전스 라인 (Conversion line) 에서 베이스 라인을 통과하면 평평하다. 이 전략은 여러 지표의 판단 트렌드 방향을 통합하여 트렌드를 효과적으로 추적하여 초과 수익을 얻을 수 있다.
이 전략은 주로 다음과 같은 지표를 사용합니다.
전환선: 돈치안 통로의 중간값, 가격의 가장 짧은 기간의 경향을 나타내는, 9일 이동 평균에 해당한다.
Base line: Donchian 통로의 중간값, 가격의 중기 경향을 나타내는, 26일 이동 평균에 해당한다.
Lagging Span: 가격의 이동 평균을 닫고, 120 일간의 이동 주기를 사용하여 지지 저항을 판단한다.
리드 1: 전환선과 기본선의 평균값, 가격의 장기적인 경향을 나타냅니다.
Lead 2:120은 돈치안 채널의 중간값으로, 가격의 가장 장기적인 경향을 나타냅니다.
EMA200: 200일 지수 이동 평균, 큰 트렌드 방향을 판단한다.
변환 라인이 베이스 라인을 통과 할 때, 단기 평균 라인이 장기 평균 라인을 통과 할 때, 금叉 신호에 속하며, 가격 추세가 강해지기 시작하면 더 할 수 있습니다. 이 시점에 가격이 200 일 EMA보다 높으면 긴 라인 다면 행태에 있음을 나타냅니다. 다중 신호는 더 신뢰할 수 있습니다.
Conversion가 밑선에서 Base선을 통과할 때, 사다리 신호에 속하며, 가격 추세가 약해지기 시작했음을 나타냅니다. 평형상위 손실을 막아야 합니다.
여러 평행선의 교차 신호를 통합하여 가격 트렌드 전환점을 효과적으로 판단하여 트렌드 추적을 구현할 수 있다. 또한 긴 평행선 평행선 필터링과 결합하여 단기 시장의 흔들림으로 인해 발생하는 잘못된 신호를 피할 수 있다.
다중 평균선을 사용하여 트렌드 방향을 판단하여 판단의 정확도를 높인다. 변환선과 베이스선의 교차는 핵심 거래 신호이며, 리드 1과 리드 2의 다공간 배열은 신호의 신뢰성을 검증하는 데 사용됩니다.
Lagging Span은 지원 저항 지점을 확인하고, 추가로 진출을 촉진하는 시간을 사용할 수 있다.
EMA200를 사용하여 큰 트렌드 방향을 판단하여 단기 조정으로 인해 잘못된 거래를 피하십시오. 큰 트렌드가 상승했을 때만 더 많은 신호를 고려하십시오.
변수 최적화를 통해 전환선과 기준선의 주기적 조합은 다른 주기들의 트렌드 전환점을 파악할 수 있다.
전략적 아이디어는 명확하고 이해하기 쉽고, 실제 현장에 재현하기 쉽다.
변환선과 베이스선이 교차할 때, Lead 1과 Lead 2의 배열에 주의를 기울여 신호를 확인한다. 배열 순서가 비정상적인 경우, 가짜 돌파가 될 수 있으며, 이 때 거래를 피한다.
EMA200과 같은 더 긴 주기적인 지표와 결합하여 큰 트렌드를 판단해야 하며, 만약 큰 트렌드가 하향이라면, 더 많은 신호가 나타나더라도 피해야 한다.
이 전략은 추세에 더 의존하며, 흔들리는 상황에서 잘못된 신호가 발생하여 손실이 발생합니다. 변동률과 같은 지표와 함께 위험을 제어해야합니다.
매개 변수 설정은 테스트 최적화가 필요하며, 매개 변수 설정이 잘못되면 변환 라인과 기준 라인이 너무 민감하거나 느려져 누락 또는 오류 메시지가 발생합니다.
테스트는 EMA 50, EMA 100 등과 같은 다른 평균 지표를 추가하여 추세를 판단할 수 있다.
트렌드 전환점을 확인하기 위해 거래량 지표와 결합하여 유효하지 않은 브레이크를 방지 할 수 있습니다. 예를 들어, 브레이크 할 때 거래량이 확대되도록 요구합니다.
ATR과 같은 변동률 지표와 결합하여 스톱로스 및 수익 목표를 동적으로 조정할 수 있습니다. 변동률이 확대되면 스톱로스를 적절히 느슨하게 할 수 있으며 변동률이 줄어들면 스톱로스를 강화하여 수익을 잠금 할 수 있습니다.
더 안정적인 거래 신호를 얻기 위해 역대 데이터에 기반하여 전환선과 기준선을 최적화 할 수 있습니다.
포지션 관리 전략을 수립할 수 있으며, 큰 추세에서 상향으로 갈 때 포지션을 늘리고, 충격적인 상황에서 포지션을 줄일 수 있다.
1차 균형 전략은 여러 개의 평균선 지표를 통해 트렌드 방향을 판단하고, 트렌드 전환점 입시 후 순차적으로, 중장선 트렌드를 효과적으로 파악한다. 단일 지표에 비해 이 전략은 가짜 신호를 필터링하여 입시의 정확성을 향상시킬 수 있다. 그러나 여전히 파라미터를 최적화하고, 다른 지표와 함께 신호의 신뢰성을 보장하고, 위험을 제어할 필요가 있다. 파라미터를 적절하게 설정하면 거래 빈도가 너무 높지 않으며, 오랜 시간 동안 트렌드 파도를 보유하여 초과 수익을 달성할 수 있다.
/*backtest
start: 2022-10-18 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="TK Cross > EMA200 Strat", shorttitle="TK Cross > EMA200 Strat", overlay=true)
ema200 = ema(close, 200)
conversionPeriods = input(20, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
basePeriods = input(60, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(120, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods"),
displacement = input(30, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line", linewidth=4)
plot(baseLine, color=#991515, title="Base Line", linewidth=4)
plot(close, offset = -displacement, color=#459915, title="Lagging Span")
p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=green,
title="Lead 1")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement, color=red,
title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? green : red)
plot(ema200, color=purple, linewidth=4)
strategy.initial_capital = 50000
strategy.entry('tkcross', strategy.long, strategy.initial_capital / close, when=conversionLine>baseLine and close > ema200)
strategy.close('tkcross', when=conversionLine<baseLine)