
금의 빠른 돌파 전략은 빠른 선과 느린 선을 이용하여 돌파 거래를 하는 전략이다. 그것은 트렌드 방향을 판단하고 돌파점에서 입주를 하기 위해 빠른 창과 느린 창을 설정한다. 동시에 위험을 제어하기 위해 손해 평소 지점을 설정한다. 이 전략은 높은 변동성이 있는 품종에 적용되며, 트렌드의 빠른 변화를 포착하여 이익을 얻을 수 있다.
이 전략은 동시에 빠른 창과 느린 창을 설정한다. 빠른 창은 단기 트렌드를 포착하기 위해 기본으로 13 주기를 사용한다. 느린 창은 중기 트렌드 방향을 판단하기 위해 기본으로 52 주기를 사용한다. 전략은 빠른 창과 느린 창의 중선을 계산하고 차트에 그려진다. 빠른 중선이 느린 중선을 통과하면 단기 트렌드 변화가 나타납니다. 새로운 상승 추세가 형성될 수 있으며, 빠른 중선이 느린 중선을 통과하면 단기 트렌드 전환이 나타납니다. 새로운 하향 추세가 형성될 수 있습니다.
빠른 중간선에서 느린 중간선을 통과할 때, 즉석 가격이 빠른 중간선보다 높다면, 구매 신호가 형성되어, 느린 창 최고 가격으로 구매 중지명서로, 추가 입장을 한다. 빠른 중간선 아래에서 느린 중간선을 통과할 때, 즉석 가격이 빠른 중간선보다 낮다면, 판매 신호가 형성되어, 느린 창 최저 가격으로 판매 중지명서로, 포지션 공백을 한다.
또한, 전략은 중지 및 평준화 지점을 설정한다. 중지 및 평준화 지점은 빠른 창 최저 가격과 느린 창 최저 가격의 큰 값으로, 중지 및 평준화 지점은 빠른 창 최고 가격과 느린 창 최고 가격의 작은 값으로 설정한다. 이것은 현재 트렌드 방향 이외의 위치에서 중지 손실을 보장하여 위험을 제어 할 수 있다.
다중 하위 조건이 충족되지 않을 때, 전략은 평준화된다. 이것은 트렌드가 정리될 때 불필요한 손실을 초래하는 것을 피할 수 있다.
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
빠르게 판단하는 트렌드 변화, 높은 변동성 품종에 적합하다. 빠른 창과 느린 창의 조합을 통해 단기 및 중장기 트렌드의 변화를 빠르게 포착할 수 있으며, 금과 같은 높은 변동성 품종에 적합하다.
위험 통제가 이루어졌다. 합리적인 스톱 메커니즘을 통해 적시에 스톱을 하고, 효과적으로 위험을 통제할 수 있다.
거래 논리는 명확하고 간단하다. 급속한 평평선 교차를 기반으로 판단하고 합리적인 스톱 스로이를 설정하는 것은 매우 간단하고 명확하다.
최적화 및 확장하기 쉽다. 파라미터를 조정하여 최적화 할 수 있으며, 더 많은 판단 지표를 추가하여 확장 할 수 있습니다.
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
빠른 창은 소음에 영향을 받기 쉽다. 빠른 창은 단기 판단 지표로써, 더 큰 시장 소음에 영향을 받아 잘못된 신호를 발생시킬 수 있다.
느린 속도 창은 지연성이 있다. 중·장기 추세가 변할 때, 느린 속도 창은 약간의 지연이 있을 수 있으며, 신호 판단이 지연된다.
스톱포스트가 너무 가까이 있을 수 있다. 스톱포스트는 직접적으로 느린 창 데이터를 취하고, 가장 최근의 가격으로부터 너무 가까이 있을 수 있다. 스톱포스트가 쉽게 스톱포스트가 될 수 있다.
효율적으로 시장의 정리를 처리할 수 없습니다. 시장이 계속 정리를 할 때, 이 전략은 잘못된 신호를 발생시켜 손실을 초래할 수 있습니다.
대응방법:
다른 필터링 지표를 추가하기 위해 빠른 창 주기를 조정하십시오.
느린 창 주기를 최적화하고, 이동 평균과 같은 지표에 보조 판단을 추가한다.
스톱로스를 설정하고, 최근 가격과 함께 특정한 버퍼지온을 설정한다.
“이런 일이 벌어진다면, 우리는 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이다”.
이 전략은 다음과 같은 방향으로 최적화될 수 있습니다.
빠른 창과 느린 창의 주기 변수를 최적화하여 다른 품종에 더 잘 적응하도록 한다.
포지션 관리 메커니즘을 추가하여 포지션을 조정하여 위험을 통제하십시오.
수익의 일부분을 차지한 후에 적극적으로 상쇄하는 전략이 추가된다.
더 많은 지표 필터를 추가하여 더 안정적인 거래 신호를 형성하십시오. 예를 들어, 구매 및 판매 지점을 강화하여 잘못된 신호를 방지하십시오.
삼각형의 접합, 머리, 어깨, 등 등과 같은 특정 형태에 대한 판단을 증가시켜 전략의 승률을 높인다.
기계 학습 알고리즘을 추가하고, 빅데이터 훈련 판단 모델을 사용하여, 자동 최적화 전략의 매개 변수를 추가합니다.
금 빠른 돌파 전략은 빠른 느린 평균선 교차를 기반으로 한 트렌드 돌파 전략이다. 그것은 빠르게 트렌드 변화를 포착할 수 있으며, 금과 같은 높은 변동성 품종에 적합하다. 동시에 그것은 위험을 제어하기 위해 합리적인 손실 제도를 설정한다. 이 전략은 거래 논리가 간단하고 명확하며, 최적화하기 쉬운 장점이 있다. 우리는 또한 분석을 통해이 전략이 존재할 수있는 위험을 찾아, 그에 따른 최적화 방향을 제시한다.
/*backtest
start: 2023-10-17 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Breakout Scalper", overlay=true)
fast_window = input(title="Fast Window", defval=13, minval=1)
slow_window = input(title="Slow Window", defval=52, minval=1)
instant_period = input(title="Instant Period", defval=3, minval=1)
fast_low = lowest(fast_window)
fast_high = highest(fast_window)
fast_mid = (fast_low + fast_high) / 2
slow_low = lowest(slow_window)
slow_high = highest(slow_window)
slow_mid = (slow_low + slow_high) / 2
instant_price = ema(close, instant_period)
plot(instant_price, title="Instant Price", color=black, transp=50)
fp = plot(fast_mid, title="Fast Mid", color=green)
sp = plot(slow_mid, title="Slow Mid", color=red)
fill(fp, sp, color=(fast_mid > slow_mid ? green : red))
is_buy_mode = (instant_price > fast_mid) and (fast_mid > slow_mid)
is_sell_mode = (instant_price < fast_mid) and (fast_mid < slow_mid)
entry_color = is_buy_mode ? green : (is_sell_mode ? red : na)
exit_color = is_buy_mode ? red : (is_sell_mode ? green : na)
entry_buy_stop = slow_high
entry_sell_stop = slow_low
exit_buy_stop = max(fast_low, slow_low)
exit_sell_stop = min(fast_high, slow_high)
strategy.entry("long", strategy.long, stop=entry_buy_stop, when=is_buy_mode)
strategy.exit("stop", "long", stop=exit_buy_stop)
strategy.entry("short", strategy.short, stop=entry_sell_stop, when=is_sell_mode)
strategy.exit("stop", "short", stop=exit_sell_stop)
strategy.close("long", when=(not is_buy_mode))
strategy.close("short", when=(not is_sell_mode))
entry_buy_stop_color = (strategy.position_size == 0) ? (is_buy_mode ? green : na) : na
plotshape(entry_buy_stop, location=location.absolute, color=entry_buy_stop_color, style=shape.circle)
entry_sell_stop_color = (strategy.position_size == 0) ? (is_sell_mode ? red : na) : na
plotshape(entry_sell_stop, location=location.absolute, color=entry_sell_stop_color, style=shape.circle)
exit_buy_stop_color = (strategy.position_size > 0) ? red : na
plotshape(exit_buy_stop, location=location.absolute, color=exit_buy_stop_color, style=shape.xcross)
exit_sell_stop_color = (strategy.position_size < 0) ? green : na
plotshape(exit_sell_stop, location=location.absolute, color=exit_sell_stop_color, style=shape.xcross)