1-3-1 빨간 녹색 촛불 반전 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-10-27 16:00:41
태그:

전반적인 설명

1-3-1 붉은 녹색 촛불 반전 전략은 촛불 패턴에 기반하여 구매 및 판매 신호를 생성하는 전략입니다. 1 개의 빨간 촛불이 3 개의 녹색 촛불에 의해 반전되면 구매 기회를 찾습니다.

원칙

이 전략의 핵심 논리는 다음과 같습니다.

현재 촛불이 빨간 촛불인지 확인, 즉 닫기 가격은 오픈 가격보다 낮다
이전 3 개의 촛불이 녹색 촛불인지 확인, 즉 닫기 가격은 오픈 가격보다 높습니다
마지막 녹색 촛불의 닫기 가격이 이전 2개의 녹색 촛불보다 높는지 확인하십시오.
위의 조건이 충족되면, 빨간 촛불의 닫기에 긴 갈
적색 촛불의 가장 낮은 가격에 손해를 중지 설정
엔트리 가격에서 수익을 취하고 엔트리에서 스톱 로스로까지의 거리를 더하는 세트

이 전략으로, 우리는 붉은 촛불이 뒤집어졌을 때 구매할 수 있습니다. 그 후 추세가 상승할 가능성이 있기 때문입니다. 손실을 멈추고 이익을 취하는 것은 위험을 제어하고 이익을 고정하도록 설정됩니다.

이점 분석

1-3-1 빨간색 녹색 반전 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

단순하고 명확한 논리, 이해하기 쉽고 실행하기 쉬운
표시자에 의존하지 않고 촛불 패턴 기능을 활용하여 과잉 최적화 문제를 피합니다.
객관적인 실행을 위해 명확한 입출입 규칙이 있습니다.
각 거래의 위험/이익을 제어하기 위해 스톱 로스 및 영업 수익을 설정합니다.
좋은 백테스트 결과, 라이브 거래에 잘 번역 될 가능성이

위험 분석

이 전략에서 주목해야 할 몇 가지 위험:

촛불 패턴은 완벽히 미래의 움직임을 예측할 수 없습니다, 약간의 불확실성이 존재한다
단지 하나의 항목, 주식 특성에 의해 낮은 승률을 가질 수 있습니다
시장 동향을 고려하지 않고, 지속적인 하락 추세 중 위험 보유
거래 비용과 미끄러짐을 고려하지 않습니다. 실제 성과가 더 나빠질 수 있습니다.

해결책:

신호를 필터링하고 진입 성공률을 향상시키기 위해 MA 등을 결합하는 것을 고려하십시오.
위치 크기를 조정, 여러 항목에 걸쳐 확장
시장 조건 또는 일시 거래에 따라 스톱 로스를 동적으로 조정합니다
다른 스톱 로스/프로프트 취업 비율을 테스트합니다.
거래 비용을 포함한 실제 성과를 테스트

최적화 방향

이 전략을 최적화 할 수있는 몇 가지 방법:

시장 지수 필터링 - 단기/중기 시장 트렌드를 기반으로 신호 필터링, 상승 트렌드에서 길게 이동 하락 트렌드에서 거래를 중지
부피 확인 - 녹색 촛불의 부피가 증가하면만 길게 가십시오.
스톱 로스/프로프트 넥 리에이션을 최적화 - 최적의 매개 변수를 찾기 위해 다른 비율을 테스트
포지션 사이즈 최적화 - 단일 거래 위험을 줄이기 위해 여러 항목에 걸쳐 확장
더 많은 필터를 추가합니다. 예를 들어, MA, 변동성 등을 추가하여 높은 확률의 진입을 보장합니다.
빅 데이터에 대한 기계 학습 - 많은 역사적 데이터를 수집하고 ML을 통해 최적의 매개 변수 임계치를 훈련합니다.

결론

1-3-1 적색 녹색 역전 전략은 전반적으로 간단하고 실용적인 단기 거래 전략입니다. 명확한 입출입 규칙과 좋은 백테스트 결과를 가지고 있습니다. 일부 최적화 조치로 신뢰할 수있는 양 거래 전략이 될 수 있습니다. 리스크 관리 또한 자본을 적절히 관리하는 데 중요합니다.

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//by Genma01
strategy("Stratégie tradosaure 1 Bougie Rouge suivi de 3 Bougies Vertes", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity,  default_qty_value = 100)

// Définir les paramètres
var float stopLossPrice = na
var float takeProfitPrice = na
var float stopLossPriceD = na
var float takeProfitPriceD = na

// Vérifier les conditions
redCandle = close[3] < open[3] and low[3] < low[2] and low[3] < low[1] and low[3] < low[0]
greenCandles = close > open and close[1] > open[1] and close[2] > open[2]
higherClose = close > close[1] and close[1] > close[2]

// Calcul du stop-loss
if (redCandle and greenCandles and higherClose) and strategy.position_size == 0
    stopLossPrice := low[3]

// Calcul du take-profit
if (not na(stopLossPrice))  and strategy.position_size == 0
    takeProfitPrice := close + (close - stopLossPrice)

// Entrée en position long
if (redCandle and greenCandles and higherClose)  and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Sortie de la position
if (not na(stopLossPrice))  and strategy.position_size > 0
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)

if strategy.position_size == 0
    stopLossPriceD := na
    takeProfitPriceD := na
else
    stopLossPriceD := stopLossPrice
    takeProfitPriceD := takeProfitPrice


// Tracer le stop-loss et le take-profit sur le graphique
plotshape(series=redCandle and greenCandles and higherClose and strategy.position_size == 0, title="Conditions Remplies", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=redCandle and greenCandles and higherClose and strategy.position_size == 0, title="Conditions Remplies", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)


// Afficher les prix du stop-loss et du take-profit
plot(stopLossPriceD, color=color.red, title="Stop Loss Price", linewidth=2, style = plot.style_linebr)
plot(takeProfitPriceD, color=color.green, title="Take Profit Price", linewidth=2, style = plot.style_linebr)

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