ATR 및 브레이크아웃에 기반한 ETF 거래 전략
저자:차오장, 날짜: 2023-12-26 16:05:55태그:
전반적인 설명
이 ETF는 평균 참 범위 (ATR) 와 가격 브레이크아웃을 기반으로 한 알고리즘 거래 전략이다. ATR을 사용하여 스톱 로스 및 영업 수준을 계산하고 가격이 특정 기간의 최고 또는 최저 가격을 통과 할 때 긴 또는 짧은 포지션을 개척합니다.
전략 논리
이 전략은 주로 다음과 같은 원칙에 기초합니다.
-
특정 기간의 가장 높고 가장 낮은 가격 (예: 20 개의 촛불) 을 사용하여 가격 추세와 방향을 결정합니다. 가격이 기간의 가장 높은 가격을 통과 할 때 길고 가격이 가장 낮은 가격을 통과 할 때 짧습니다.
-
동적으로 스톱 로스 레벨을 계산하기 위해 ATR을 사용한다. 스톱 로스는 입상 가격에서 ATR 값의 거리 (예: 2) 로 곱한 ATR 값에 배치된다.
-
ATR을 사용해서 취익 수준을 결정합니다. 취익은 입시 가격에서 ATR 값과 계수 (예: 1) 를 곱한 거리에 위치합니다.
-
ATR 트레일러 인수 인수를 사용하여 손실을 추적합니다. 가격이 불리한 방향으로 트레일러 인 손실 수준을 넘을 때 손실을 멈추고 포지션을 닫습니다.
전략은 간단하고 신뢰할 수 있습니다. 가격 트렌드 방향을 고려하여 가격 움직임을 적시에 파악하고 수익을 취하고 위험을 통제하기 위해 손해를 멈추고 이익을 취하는 것을 설정합니다.
이점 분석
이 전략의 장점은 다음과 같습니다.
-
전략 논리는 간단하고 명확하고 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
-
ATR을 사용하여 적응적인 스톱 로스 및 수익 수치를 계산하면 유연한 포지션 크기와 위험 통제가 가능합니다.
-
브레이크아웃 전략은 가격 트렌드를 잘 파악하고 좋은 수익을 창출합니다.
-
트레일러 스톱 손실은 과도한 손실을 피하여 적시에 포지션을 닫을 수 있습니다.
-
ETF와 주식 같은 명백한 추세를 보이는 상품에 적합합니다.
위험 분석
이 전략의 위험은 다음과 같습니다.
-
더 많은 잘못된 신호와 역 개척이 가격 통합 중에 발생할 수 있습니다.
-
부적절한 매개 변수 조정으로 인해 가격 트렌드가 누락되거나 불필요한 거래가 너무 많을 수 있습니다.
-
극단적인 매개 변수 값은 지나치게 공격적이거나 지나치게 보수적인 스톱 러스 및 영업으로 이어질 수 있으며 전략 수익성에 영향을 줄 수 있습니다.
-
정책 및 프리미엄 위험과 같은 ETF의 기본 위험도 전략 성과에 영향을 줄 수 있습니다.
대응 솔루션:
- 불필요한 거래를 줄이기 위해 매개 변수를 최적화합니다.
- 거래 신호를 확인하기 위해 더 많은 요소와 필터를 추가합니다.
- 다른 시장에 맞게 매개 변수를 조정합니다.
- 단일 ETF의 투자 및 제어 지점 크기를 다양화합니다.
최적화 방향
이 전략은 다음 측면에서 더 이상 최적화 될 수 있습니다.
-
거짓 신호를 필터링하기 위해 이동 평균과 같은 지표를 추가합니다.
-
다양한 기간과 제품에 대한 자동 조정 매개 변수 최적화 모듈 개발.
-
기계 학습 모델을 채택하여 다음 촛불의 가장 높고 가장 낮은 가격을 예측하여 브레이크오웃 신호를 결정합니다.
-
가짜 브레이크오프를 피하기 위해 거래량 오버플로우를 고려하십시오.
-
초기 포지션 크기와 할당 비율을 다양한 제품과 시장 체제에 맞게 최적화합니다.
결론
이 전략은 명확하고 간단한 논리를 가지고 있다. 브레이크아웃 및 적응형 ATR 스톱 로스/프로프트의 핵심 메커니즘은 위험을 효과적으로 제어하고 이익을 잠금할 수 있다. 매개 변수 최적화와 더 많은 필터를 통합함으로써 이익 요소와 위험 통제 기능을 더욱 향상시키는 것이 수익성 있고 최적화 가능한 양적 전략이 될 수 있다.
/*backtest
start: 2023-12-18 00:00:00
end: 2023-12-21 03:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © FX_minds
//@version=4
strategy("ETF tradedr", overlay=true, pyramiding=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
//------------------------------ get user input
lookback = input(title="HH LL lookback", type=input.integer, defval=20)
ATR_periode = input(title="ATR period", type=input.integer, defval=14)
ATR_SL_multiplier = input(title="ATR SL multiplier", type=input.float, defval=2)
ATR_TP_multiplier = input(title="ATR TP multiplier", type=input.float, defval=1)
trailing_SL_ATR_multiplier = input(title="ATR trailing SL multiplier", type=input.float, defval=3.5)
lookback_trailing_SL = input(title="trailing SL lookback", type=input.integer, defval=4)
max_sequel_trades = input(title="max sequel trades", type=input.float, defval=1)
trade_long = input(title= "trade long ?", type=input.bool, defval=true)
trade_short = input(title= "trade short ?", type=input.bool, defval=false)
//------------------------------ determine entry conditions
long_condition = barstate.isconfirmed and crossover(high, highest(high, lookback)[1])
short_condition = barstate.isconfirmed and crossunder(low, lowest(low, lookback)[1])
//------------------------------ count open long trades
count_open_longs = 0
count_open_longs := nz(count_open_longs[1])
if (long_condition)
count_open_longs := count_open_longs +1
//label.new(bar_index, low, tostring(count_open_longs, "#"), xloc.bar_index, yloc.belowbar, color.green, label.style_none, color.green, size.large)
if (short_condition)
count_open_longs := 0
//------------------------------ count open short trades
count_open_shorts = 0
count_open_shorts := nz(count_open_shorts[1])
if (short_condition)
count_open_shorts := count_open_shorts +1
//label.new(bar_index, low, tostring(count_open_shorts, "#"), xloc.bar_index, yloc.belowbar, color.red, label.style_none, color.red, size.large)
if (long_condition)
count_open_shorts := 0
//------------------------------ calculate entryprice
entryprice_long = long_condition ? close : na
entryprice_short = short_condition ? close : na
//------------------------------ calculate SL & TP
SL_distance = atr(ATR_periode) * ATR_SL_multiplier
TP_distance = atr(ATR_periode) * ATR_TP_multiplier
trailing_SL_distance = atr(ATR_periode) * trailing_SL_ATR_multiplier
SL_long = entryprice_long - SL_distance
SL_short = entryprice_short + SL_distance
trailing_SL_short = lowest(close, lookback_trailing_SL) + trailing_SL_distance
trailing_SL_long = highest(close, lookback_trailing_SL) - trailing_SL_distance
trailing_SL_short_signal = crossover(high, trailing_SL_short[1])
trailing_SL_long_signal = crossunder(low, trailing_SL_long[1])
//------------------------------ plot entry price & SL
plot(entryprice_long, style=plot.style_linebr, color=color.white)
plot(SL_long, style=plot.style_linebr, color=color.red)
plot(SL_short, style=plot.style_linebr, color=color.green)
plot(trailing_SL_short, style=plot.style_linebr, color=color.red)
plot(trailing_SL_long, style=plot.style_linebr, color=color.green)
//------------------------------ submit entry orders
if (long_condition) and (count_open_longs <= max_sequel_trades) and (trade_long == true)
strategy.entry("Long" + tostring(count_open_longs, "#"), strategy.long)
strategy.exit("SL Long"+ tostring(count_open_longs, "#"),
from_entry="Long" + tostring(count_open_longs, "#"), stop=SL_long)
if (short_condition) and (count_open_shorts <= max_sequel_trades) and (trade_short == true)
strategy.entry("Short" + tostring(count_open_shorts, "#"), strategy.short)
strategy.exit("SL Short" + tostring(count_open_shorts, "#"),
from_entry="Short" + tostring(count_open_shorts, "#"), stop=SL_short)
//------------------------------ submit exit conditions
if (trailing_SL_long_signal)
strategy.close("Long" + tostring(count_open_longs, "#"))
strategy.close("Long" + tostring(count_open_longs-1, "#"))
strategy.close("Long" + tostring(count_open_longs-2, "#"))
strategy.close("Long" + tostring(count_open_longs-4, "#"))
strategy.close("Long" + tostring(count_open_longs-5, "#"))
strategy.close("Long" + tostring(count_open_longs-6, "#"))
strategy.close("Long" + tostring(count_open_longs-7, "#"))
strategy.close("Long" + tostring(count_open_longs-8, "#"))
strategy.close("Long" + tostring(count_open_longs-9, "#"))
if (trailing_SL_short_signal)
strategy.close("Short" + tostring(count_open_shorts, "#"))
strategy.close("Short" + tostring(count_open_shorts-1, "#"))
strategy.close("Short" + tostring(count_open_shorts-2, "#"))
strategy.close("Short" + tostring(count_open_shorts-3, "#"))
strategy.close("Short" + tostring(count_open_shorts-4, "#"))
strategy.close("Short" + tostring(count_open_shorts-5, "#"))
strategy.close("Short" + tostring(count_open_shorts-6, "#"))
strategy.close("Short" + tostring(count_open_shorts-7, "#"))
strategy.close("Short" + tostring(count_open_shorts-8, "#"))
strategy.close("Short" + tostring(count_open_shorts-9, "#"))
- MFI 및 MA 기반의 양적 역전 전략
- EMA 필터와 세션 타임프레임과 함께 상위 대 하위 클로즈 촛불 전략
- 이중 RSI 돌파구 전략
- 크로스 페어 볼링거 밴드 크로스 오버 양적 전략
- 부일시 삼키기 구매 및 판매 전략
- 퀀트 비트코인 거래 전략 MACD, RSI 및 FIB를 결합
- 이중 이동 평균 금십자 양적 전략
- 마진 콜 리스크 관리 전략과 함께 레버리지 포지션 사이징
- 이치모쿠 균형선 전략
- 이치모쿠 클라우드, 이중 이동 평균 크로스오버 전략
- 슈퍼트렌드 전략 추적
- 이동평균 거래 전략
- 이중 이동 평균 금십자 양적 전략
- 양적 반전 지수 전략 두 가지 트렌드 신호를 통합
- 관성 지표 거래 전략
- 볼링거 밴드 RSI 듀얼라인 전략
- 동적 지원 저항 파업 트렌드 전략
- 레인보우 오시레이터 백테스팅 전략
- 래리 윌리엄스의 이동평균 크로스오버 전략
- 오시레이터 미세 이동 평균 시점 전략