모멘텀 브레이크업 거래 전략

저자:차오장날짜: 2024-01-31 14:14:56
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전반적인 설명

이것은 브레이크아웃 트레이딩 전략을 따르는 모멘텀 기반 트렌드입니다. 트렌드 방향을 결정하기 위해 특정 기간 동안 가장 높고 가장 낮은 가격을 계산하고 가격이 주요 수준을 넘었을 때 긴 또는 짧은 거래를합니다.

전략 논리

이 전략의 핵심 논리는 다음과 같습니다.

  1. 가장 높고 낮은 () 함수를 사용하여 최근 20개의 촛불의 가장 높고 낮은 () 값을 계산하여 동력을 나타내는 지표로 트렌드를 판단합니다.

  2. 마지막 닫기 가격이 전기 최고 가격보다 높을 때, 길게 가십시오. 이것은 상승 파업 신호입니다.

  3. 마지막 닫기 가격이 전기 최저 가격 아래로 떨어지면, 짧게 가십시오. 이것은 하향 파업 신호입니다.

  4. 리스크를 통제하기 위해 1%의 스톱 로스 거리를 2%의 수익 거리를 설정하여 2: 1의 리스크 / 보상 비율을 제공합니다.

  5. 트렌드 방향과 브레이크오웃 레벨을 시각적으로 결정하기 위해 20개의 촛불 안에 있는 가장 높은 가격과 가장 낮은 가격을 그래프로 그려보세요.

위의 것은 이 전략의 핵심 거래 논리입니다. 트렌드를 판단하기 위해 모멘텀 지표를 사용하고 주요 레벨의 브레이크오프를 거래하여 브레이크오프 전략을 따르는 트렌드입니다.

장점

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

  1. 높은 정확성으로 트렌드의 방향과 강도를 파악합니다. 가장 높고 가장 낮은 가격을 계산하면 범위 시장에서 잘못된 신호를 필터링 할 수 있습니다.

  2. 단순하고 명확한 논리입니다. 이전 최고보다 훨씬 높고, 이전 최저보다 조금 낮습니다. 이해하기 쉽고 구현하기 쉽습니다.

  3. 통제 가능한 위험. 최대 손실은 1%이고 최대 이익은 2%입니다.

  4. 최적화하기 쉽습니다. 계산 기간은 더 나은 입시 시기를 위해 조정할 수 있습니다. 스톱 손실 및 수익 레벨은 더 많은 이익 또는 낮은 위험을 위해 조정 할 수 있습니다.

위험성

또한 몇 가지 위험이 있습니다.

  1. 스톱 로스는 여전히 빠른 가격 변동으로 가능합니다.

  2. 계산 기간이 너무 길다면 반전 신호가 빠집니다. 트렌드 판단은 뒤쳐집니다.

  3. 부적절한 매개 변수 설정은 수익성이 떨어질 수 있습니다. 계산 기간 및 스톱 손실/이익 취득 수준은 신중한 테스트와 최적화가 필요합니다.

최적화

이 전략은 다음과 같은 측면에서 개선 될 수 있습니다.

  1. 트레이드에 들어가기 전에 충분한 트렌드 강도를 보장하기 위해 필터를 추가합니다. 트렌드 메트릭을 사용할 수 있습니다.

  2. 시기 매개 변수를 조정하여 시점과 트렌드 판단의 안정성을 균형을 맞추고 너무 짧으면 잘못된 신호가 발생하고 너무 길으면 지연이 발생합니다.

  3. 손익을 확보하고 손익에 영향을 받지 않도록 하려면 후속 스톱 로스를 포함합니다.

  4. 설정의 최적의 조합을 찾기 위해 역사적 백테스팅을 통해 매개 변수 최적화

결론

이것은 브레이크아웃 트레이딩 전략을 따르는 전형적인 트렌드이다. 트렌드를 결정하기 위해 모멘텀 지표를 사용하고 주요 레벨의 브레이크아웃을 거래한다. 장점은 단순성, 제어 가능한 위험성, 이해/최적화 용이성이다. 그러나 특정 시장 환경에서 저효율적일 수 있다. 추가 최적화는 그 견고성과 효율성을 향상시킬 수 있다.


/*backtest
start: 2023-12-31 00:00:00
end: 2024-01-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Trend Following Breakout Strategy with 2:1 RRR", overlay=true)

// 定义前高和前低的计算
length = input(20, minval=1, title="Length")
highestHigh = highest(high, length)
lowestLow = lowest(low, length)

// 定义买入和卖出的条件
longCondition = close > highestHigh[1] // 当前收盘价高于前一期的最高价
shortCondition = close < lowestLow[1] // 当前收盘价低于前一期的最低价

// 为了确保盈亏比为2:1,我们需要定义止损和目标价
stopLoss = input(1, title="Stop Loss %") / 100
takeProfit = stopLoss * 2

// 如果满足买入条件,进入多头
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("Long TP", "Long", profit=takeProfit * close, loss=stopLoss * close)

// 如果满足卖出条件,进入空头
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("Short TP", "Short", profit=takeProfit * close, loss=stopLoss * close)

// 绘图显示前高和前低
plot(highestHigh, color=color.green, title="Previous High")
plot(lowestLow, color=color.red, title="Previous Low")


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