
이 전략은 거래량과 전형적인 가격 가중 평균 가격 (VWAP) 을 기반으로 확인된 단선 거래 전략이다. 거래량과 VWAP 두 가지 중요한 기술 지표를 결합하여 트렌드를 식별하고 더 높은 확률의 입구 지점을 찾는다.
이 전략은 주로 두 가지 지표에 의존하여 탄소 거래량과 VWAP를 판단한다.
우선, 20주기의 VWAP를 계산한다. VWAP는 당일 가격의 평균값을 나타내며, 가격의 합리성을 평가하는 중요한 참조이다.
둘째, 이 전략은 또한 각 K 선의 거래량이 100의 기본 절벽을 초과하는지 판단합니다. 거래량이 충분히 활발한 경우에만 확실한 추세가 있다고 간주됩니다. 이것은 시장의 저하가 무파로있을 때 잘못된 거래를 피할 수 있습니다.
이 두 가지 판단 기준을 합쳐서, 진출과 퇴출 규칙이 만들어집니다.
입학 조건
출전 조건
볼 수 있듯이 이 전략은 가격 지표 VWAP와 거래량을 동시에 결합하여 이중 확인을 통해 전략의 안정성을 높였다.
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
위험을 통제하기 위해 유동성이 좋고, 범위가 좁고, 변동성이 큰 주식을 선택하여 전략을 수립하는 것이 권장되며, 파라미터를 다른 주식에 맞게 조정합니다. 또한, 단일 거래의 포지션을 제어하여 단일 손실을 피하는 것이 필요합니다.
이 전략은 다음과 같은 부분에서 더 개선될 수 있습니다.
변수 최적화, 다른 필터링 지표, 손해 관리 등의 방법을 통해 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다.
이 전략은 두 가지 지표인 VWAP와 거래량을 통합하여 가격 합리성 판단과 높은 거래량을 확인하여 주식 거래를 선택한다. 그것은 운영 빈도가 높고, 강한 트렌드 포착 능력을 가지고 있다. 또한 거래 빈도가 너무 높게 초래되는 거래 비용 증가와 스톱 로스 관리를 제어하는 데 주의를 기울여야 한다. 추가적인 최적화를 통해 더 뛰어난 전략 효과를 얻을 수 있다.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © netyogindia
//@version=5
strategy("Scalping Strategy with Volume and VWAP Confirmation", overlay=true)
// Input parameters
length = input(14, title="MACD Length")
volume_threshold = input(100, title="Volume Threshold")
vwap_length = input(20, title="VWAP Length")
// Calculate VWAP
vwapValue = ta.vwap(close, vwap_length)
// Calculate volume
barVolume = volume
// Define entry conditions
longCondition = close > vwapValue and barVolume > volume_threshold
shortCondition = close < vwapValue and barVolume > volume_threshold
// Define exit conditions
exitLongCondition = close < vwapValue
exitShortCondition = close > vwapValue
// Plot VWAP
plot(vwapValue, color=color.blue, title="VWAP")
// Plot Volume bars
barcolor(barVolume >= volume_threshold ? color.green : na)
// Execute strategy orders
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.close("Long", when=exitLongCondition)
strategy.close("Short", when=exitShortCondition)