개요

이 전략은 이동량의 돌파구를 기반으로 거래 신호를 생성합니다. 주요 아이디어는 지정된 시간 동안 가격의 움직임을 관찰하고 이동량의 돌파구를 통해 가격의 경향 변화를 판단하는 것입니다.

전략 원칙

이 전략은 가격의 움직임을 판단하기 위해 특정 기간 동안의 최고 가격과 최저 가격, 즉 피벗 하이와 피벗 로우를 계산합니다.

구체적으로, 전략은 과거 N 근 K 선의 최고값을 피벗 하이, 과거 M 근 K 선의 최저값을 피벗 로우로 계산한다. 현재 K 선의 최고점이 피벗 하이를 초과할 때, 다중 신호를 생성한다. 현재 K 선의 최저점이 피벗 로우를 넘어설 때, 다중 신호를 생성한다.

오이즈와 코스카이즈 후, 전략은 ATR을 사용하여 중지 손실을 설정하고 하루 동안 단계적으로 중지합니다. 동시에, 전략은 특정 시간 동안 (예: 14:55 분) 모든 위치를 청산합니다.

이 전략은 특정 시간 범위 내의 가격 돌파구를 간단하고 효과적으로 사용하여 트렌드를 포착합니다. 이는 하루 단시간 거래에 적합합니다. 계산이 명확하고 실행하기 쉽습니다.

전략적 이점

• 가격 이동량을 이용한 돌파구, 트렌드 변화를 포착, 신호가 더 신뢰할 수 있다
• 기본 K선 데이터만 있으면 간단합니다.
• 합리적인 중단, 일일 단계적 중단, 효과적인 위험 관리
• 낮에 짧은 경로에 적합하며, 야간 위험을 방지합니다.
• 더 적은 매개 변수, 더 쉽게 최적화할 수 있습니다.

전략적 위험과 해결책

• 트렌드가 시작되는 기회를 놓칠 수 있는 지연 현상

  적절하게 조정할 수 있는 시간, 또는 다른 지표의 조합으로 진출 시점을 결정할 수 있다.

• 트렌드가 보이지 않을 때, 더 많은 잘못된 신호가 있습니다.

  적절한 파라미터를 조정하거나, 트렌드 지표, 거래량 등과 같은 필터 조건을 추가할 수 있습니다.

• 하루 단선 거래는 높은 자본 비용을 요구합니다.

  포지션 크기를 조정할 수 있습니다. 또는 포지션 기간을 적절하게 연장할 수 있습니다.

• 매개 변수 최적화에 따라 시장 상황에 따라 효과가 달라질 수 있습니다.

  다른 시장 상황에 따라 매개 변수를 조정하거나 기계 학습과 같은 방법을 사용하여 자동으로 최적화하십시오.

전략 최적화 방향

• 다른 가격 데이터를 시도해 보세요.

• 거래량이나 변동률을 증가시키는 필터 조건

• 다른 변수 조합을 시도합니다.

• 트렌드 지표와 함께 트렌드 방향을 결정합니다.

• 기계학습을 사용하여 자동으로 최적화합니다.

• 이 비디오는 한 시간 동안의 시간으로 확장되고,

요약하다

이 전략의 전체적인 아이디어는 명확하고 간결하며, 가격의 이동 돌파구를 효과적으로 활용하여 단기 트렌드를 포착하여 높은 수익 인자를 달성합니다. 전략의 매개 변수는 적고, 테스트 및 최적화가 쉽고, 일일 단선 작동에 적합합니다.