ChaoZhang
개요
쇼크 브레이크 전략은 부린 대역과 무작위 지표를 사용하여 자산 가격이 오버 바이 오버 셀 영역에 도달했을 때 잠재적인 역전점을 식별합니다. 이 전략은 특정 자산 가격이 부린 대역을 뚫고 경로로 내려가며 무작위 지표가 오버 바이 오버 셀 신호를 표시 할 때 거래 기회를 찾습니다.
전략 원칙
이 전략은 브린 밴드와 무작위 지표를 동시에 주요 기술 지표로 사용합니다. 브린 밴드는 지정된 주기 (예: 20 일) 의 평균선과 표준 차이를 계산하여 오프 레일과 오프 레일을 얻습니다. 가격이 오프 레일에 도달하면 과매로 간주되며, 하향 레일에 도달하면 과매로 간주됩니다. 무작위 지표 RSI는 가격이 과도하게 과매되거나 과매되는지 판단합니다. RSI는 20보다 낮으면 과매, 80보다 높으면 과매입니다.
특정 거래 전략은: 가격이 부린을 뚫고 하향으로 내려가면, 동시에 무작위 지표 RSI가 20보다 낮으면, 더 많은 돈을 벌고; 가격이 부린을 뚫고 하향으로 내려가면, 동시에 무작위 지표 RSI가 80보다 높으면, 공백.
이 코드는 교차 함수를 통해 브린 밴드 궤도 돌파를 판단하고, RSI 고저를 판단하고, 돌파 신호를 도출하는 모양을 표시한다. 진입 후 중지 손실과 정지를 설정하고, 가격 변화를 추적한다.
우위 분석
이 전략은 부린띠가 지지 압력 영역을 판단하고 RSI가 과매매 영역을 판단하는 것과 결합하여 거래 신호의 질을 향상시킬 수 있습니다. 단일 지표에 비해 잘못된 신호를 줄일 수 있습니다.
K선으로 브린을 돌파하고 RSI 필터와 함께 반전 기회를 잡을 수 있습니다. 이러한 반전 거래는 잠재적인 수익의 여지가 있습니다.
스톱 손실 거리가 작아서 단편 손실을 조절하는 데 도움이 된다. 스톱 은 평균 변동에 따라 설정되어 이익 크기를 더 잘 균형을 잡을 수 있다.
이 전략은 거래 빈도가 높으며, 하루 단기 거래에 적합하며, 소규모 시장 변동에서 이익을 얻을 수 있다.
위험 분석
브린띠 궤도 돌파는 가격의 회귀가 발생한다고 가정하지만 일부 돌파는 가짜 돌파가 될 수 있으며, 트렌드 반전을 형성할 수 없습니다. 이것은 손실을 초래할 수 있습니다.
RSI는 지연성이 있어, 초과 구매 신호를 조기에 유발하여 일부 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.
단위 손실을 통제하기 위해 단위 수익을 제한하는 단위 손실을 통제하기 위해 단위 손실을 통제하기 위해 단위 손실을 통제하기 위해 단위 손실을 통제하기 위해 단위 손실을 통제하기 위해 단위 손실을 통제하기 위해 단위 손실을 통제하기 위해 단위 손실을 통제하기 위해 단위 손실을 통제하기 위해 단위 손실을 통제하기 위해
높은 주파수 거래는 강한 심리적 질을 필요로 하며, 너무 자주 상쇄되는 것은 전반적인 수익에 영향을 줄 수 있다.
최적화 방향
브린 대역의 변수를 조정하는 테스트를 할 수 있습니다. 예를 들어, 주기 길이를 늘려서 브레이크 신호의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
K선 종전 가격으로 브린 대역을 돌파하는 신호를 시도할 수 있으며, 직접 돌파를 판단하는 대신, 가짜 돌파를 줄일 수 있다.
다른 지표들 (MACD, KD 등) 과 RSI를 결합하여 오버바이스 오버소드 판단의 정확도를 향상시킬 수 있다.
다양한 품종 특성에 따라 동적 정지 거리를 설정할 수 있으며, 고정 점수 정지보다는 정지 거리를 설정할 수 있다.
요약하다
이 전략은 부린띠를 통합하여 지지 압력 영역을 판단하고, RSI 지표가 과매도 과매도 영역을 판단하여, 이론적으로 반전 기회를 더 잘 발견할 수 있다. 실제 운영에서, 핵심은 적절한 매개 변수 구성을 찾고, 위험을 제어하고, 지속적으로 최적화하는 것이다.
/*backtest
start: 2022-10-20 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Bollinger Bands & Stochastic Scalping Strategy", shorttitle="BB & Stoch Scalp", overlay=true)
// Bollinger Bands
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input(2, title="Multiplier")
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev
// Stochastic
stochLength = input(14, title="Stochastic Length")
smoothK = input(5, title="Stochastic %K Smoothing")
smoothD = input(3, title="Stochastic %D Smoothing")
k = sma(stoch(close, high, low, stochLength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
// Entry Conditions
longCondition = crossover(close, lowerBB) and crossover(k, 20)
shortCondition = crossunder(close, upperBB) and crossunder(k, 80)
// Exit Conditions
takeProfit = input(50, title="Take Profit (pips)")
plotshape(series=longCondition, title="Long Entry Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=shortCondition, title="Short Entry Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
// Stop Loss
stopLossPips = input(3, title="Stop Loss (pips)")
stopLossLong = close - stopLossPips * syminfo.mintick
stopLossShort = close + stopLossPips * syminfo.mintick
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", profit=takeProfit, stop=stopLossLong)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", profit=takeProfit, stop=stopLossShort)
plot(upperBB, title="Upper Bollinger Band", color=color.red)
plot(lowerBB, title="Lower Bollinger Band", color=color.green)
hline(80, "Overbought", color=color.red)
hline(20, "Oversold", color=color.green)