ChaoZhang
이 전략은 K 선의 양 그림자 길이의 비율을 계산하여 현재 트렌드 방향을 판단하고, 평균 실제 파장 ATR과 함께 트렌드 식별을 수행하고, 돌파구에서 역으로 포지션을 개시하고, 스톱 로드 스톱을 설정하고, 단기 트렌드를 캡처한다.
전략 원칙
이 전략은 주로 K 선의 양 그림자 길이의 비율을 계산하여 현재 트렌드 방향을 판단합니다. 양 선의 길이가 너무 길으면 하향 트렌드로 판단하고, 양 선의 길이가 너무 길면 상승 트렌드로 판단합니다.
전략의 구체적인 논리는 다음과 같습니다.
- K선 아래의 그림자 길이를 계산한다: close-low
- K 선의 상단 그림자 길이를 계산한다: high-open ((최고 가격 - 오픈 가격)
- 그림자와 그림자의 최대값을 그림자의 길이가 됩니다.
- K선 개체 길이를 계산한다: high-low (최고 가격-최저 가격)
- 그림자 길이와 실체 길이의 비율을 계산한다
- 비율이 0.5 이상이고 아래 그림자가 위 그림자보다 크면, 하향 경향으로 판단하고, 여러 단골 진출을 설정합니다
- 비율이 0.5보다 크며 상조가 하조보다 크면 상승 추세로 판단하고 공백으로 설정합니다.
- 진입시 K선 개체 길이가 0.75배의 ATR 평균 실제 파도보다 크는지 동시에 판단하여 무효 돌파구를 피하십시오.
- 진입 후 중지 손실을 설정하고, 중지 손실을 진입 가격으로 곱하고, 중지 손실을 진입 가격으로 곱하고, 수익 손실 비율이 2:1입니다.
이 전략의 기본 거래 논리는 트렌드 브레이크 포인트를 식별하여 역으로 포지션을 개시하고 스톱 손실 스톱을 설정한 후 수익을 최적화하는 것입니다.
전략적 이점
- 태양과 그림자의 비율을 사용하여 트렌드 방향을 판단하고, 구별이 높습니다.
- ATR 지표와 결합하여 효과적인 돌파 판단을 하고, 잘못된 신호를 피한다.
- 위험 통제에 도움이 되는 Stop Loss Stop setting
- 양적 거래 기준에 맞게 2:1의 수익/손실 비율을 달성
- 높은 변동성을 가진 주식 거래에 적용되는 단선 거래
- 전략의 논리는 간단하고 명확하며, 구현을 이해하기 쉽습니다.
전략적 위험
- 주가가 급격하게 변동할 때, 정지 손실이 뚫려 손실이 확대될 수 있습니다.
- 효과는 파라미터를 설정하는 것과 밀접하게 관련되어 있으며, 파라미터를 최적화해야 합니다.
- 트렌드가 변하면 손실이 발생할 수 있습니다.
- 동시적으로 중지 및 중지 범위를 확장하면 손실 확률이 증가합니다.
- () 에 따르면,
합리적인 손실, 최적화 파라미터, 적시에 손실을 막아 위험을 제어할 수 있다.
전략 최적화
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
- 햇빛과 그림자 비율을 최적화하여 최적의 값을 찾습니다.
- ATR 변수를 최적화하여 K 선의 길이를 가장 잘 결정합니다.
- 최적의 리스크/이익 비율을 달성하기 위한 스톱 스탠드 인자를 최적화
- 포지션 관리, 예를 들어 포지션을 점진적으로 늘리는 것
- 추적 손실을 늘리고 수익을 보호합니다.
- 다른 지표와 함께 입력 신호를 필터링
- 다양한 시장 단계의 효과를 테스트하기 위해 피드백 기간을 최적화하십시오.
다방면 테스트와 최적화를 통해 전략 효과를 극대화할 수 있다.
전체적으로, 이 전략은 추세를 인식하고 위험을 통제하는 방식으로 단기간의 가격 변동을 활용하여 수익을 창출하는 효과 안정적인 단선 돌파 전략이다. 최적화되면 양적 거래의 중요한 부분이 될 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2022-11-08 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ondrej17
//@version=4
strategy("longWickstrategy", overlay=true )
// Inputs
st_yr_inp = input(defval=2020, title='Backtest Start Year')
st_mn_inp = input(defval=01, title='Backtest Start Month')
st_dy_inp = input(defval=01, title='Backtest Start Day')
en_yr_inp = input(defval=2025, title='Backtest End Year')
en_mn_inp = input(defval=01, title='Backtest End Month')
en_dy_inp = input(defval=01, title='Backtest End Day')
sltp_inp = input(defval=0.8, title='N - % offset for N*SL and (2N)*TP')/100
// Dates
start = timestamp(st_yr_inp, st_mn_inp, st_dy_inp,00,00)
end = timestamp(en_yr_inp, en_mn_inp, en_dy_inp,00,00)
canTrade = time >= start and time <= end
// Indicators Setup
// Strategy Calcuations
lowerWick = (open > close) ? close-low : open - low
upperWick = (open > close) ? high-open : high-close
wickLength = max(lowerWick,upperWick)
candleLength = high-low
wickToCandleRatio = wickLength / candleLength
entryFilterCandleLength = candleLength > 0.75*atr(48)
// Entries and Exits
longCondition = entryFilterCandleLength and wickToCandleRatio > 0.5 and lowerWick > upperWick and canTrade and strategy.position_size == 0
shortCondition = entryFilterCandleLength and wickToCandleRatio > 0.5 and lowerWick < upperWick and canTrade and strategy.position_size == 0
strategy.entry("pendingLong", strategy.long, limit=low+wickLength/2, when = longCondition)
strategy.entry("pendingShort", strategy.short, limit=high-wickLength/2, when = shortCondition)
longStop = strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price*(1-sltp_inp) : na
longTP = strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price*(1+2*sltp_inp) : na
shortStop = strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price*(1+sltp_inp) : na
shortTP = strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price*(1-2*sltp_inp) : na
strategy.exit("longSLTP","pendingLong", stop=longStop, limit = longTP)
strategy.exit("shortSLTP","pendingShort", stop=shortStop, limit = shortTP)
plot(longStop, color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plot(shortStop, color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plot(longTP, color=color.green, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plot(shortTP, color=color.green, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plotLongCondition = longCondition ? high+abs(open-close) : na
plot(plotLongCondition, style=plot.style_circles, linewidth=4, color=color.green)
plotShortCondition = shortCondition ? high+abs(open-close) : na
plot(plotShortCondition, style=plot.style_circles, linewidth=4, color=color.red)