개요

본 전략은 Pine 스크립트 백테스트 시 레버리지를 설정할 수 없는 문제를 해결하여 레버리지 복리를 구현합니다. 전략은 전략 자본, 설정된 레버리지 배수 및 종가를 계산하여 동적으로 포지션 수량을 산출합니다.

전략 원리

1. 정밀도(precision)를 설정하여 포지션 수량 정밀도를 제어합니다.
2. 레버리지 배수(leverage)를 설정하며, 기본값은 1배입니다.
3. 포지션 수량 계산: Lev = math.max(math.round(strategy.equity * leverage / close), 0)로, 자본 및 레버리지에 비례하도록 합니다.
4. 진입: RSI 지표가 저점에서 30을 상향 돌파하면 매수; 고점에서 70을 하향 돌파하면 매도
5. 계산된 수량(Lev)으로 주문을 실행합니다.

장점 분석

1. Pine 스크립트에서 레버리지를 설정할 수 없는 문제 해결
2. 자본 변화와 포지션 수량이 비례하여 레버리지 복리 구현
3. RSI 지표 필터링으로 불필요한 거래 방지
4. 포지션 수량 계산 정밀도(precision) 조절 가능하여 다양한 요구 충족

리스크 분석

1. 과도한 레버리지는 강제 청산 위험 증가
2. 레버리지 및 포지션 수량을 적절히 조정하여 리스크 관리 필요

최적화 방향

1. 다양한 파라미터에서의 안정성 테스트 가능
2. 손절매 전략 결합으로 리스크 추가 통제 가능
3. 다중 팩터 모델 고려하여 전략 성과 향상 가능

요약

본 전략은 Pine 스크립트에서 레버리지를 설정하여 백테스트 시 레버리지 시뮬레이션 문제를 해결하고, 포지션 수량을 자본에 연동하여 레버리지 복리를 완성합니다. 전략은 단순하고 효과적이며 추가 최적화가 가능하므로 학습할 가치가 있습니다.