양적 W-패턴 마스터가 되는 길


생성 날짜: 2024-01-31 14:49:56 마지막으로 수정됨: 2024-01-31 14:49:56
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양적 W-패턴 마스터가 되는 길

개요

이 전략의 이름은 ‘량화 W 형태 상자의 길’이다. 이 전략은 W 형태와 고량 에너지 전략을 통합하여, 가격 W 형태와 높은 거래량과 함께 형성되는 구매 시기를 양적 지표로 식별한다.

전략 원칙

이 전략은 주로 두 가지 지표에 기초하여 거래 신호를 정량화한다. 첫 번째 지표는 W 형태 지표이며, 그것은 빠른 간단한 이동 평균 (10주기) 과 느린 간단한 이동 평균 (30주기) 의 다중 교차를 통해 가격 W 형태를 식별한다. 빠른 선이 아래에서 느린 선을 통과하면 W 형태 밑부분으로 판단된다. 두 번째 지표는 거래량 지표이며, 현재 거래량과 거래량 간단한 이동 평균 (20주기) 의 2배를 비교한다.

특히, 이 전략은 다음과 같은 단계를 통해 거래 시기를 식별합니다.

  1. 10주기 및 30주기 간단한 이동 평균을 계산합니다.
  2. 빠른 선과 느린 선의 황금 포크가 한 번 황금 포크와 다시 죽은 포크로 W 형태를 이루는 것을 판단한다.
  3. 20주기 트랜지션량의 간단한 이동 평균을 계산하고, 현재 트랜지션량이 이동 평균량의 2배에 달하는 높은 양의 에너지를 식별한다.
  4. W 형태와 높은 양의 에너지가 동시에 나타나면 구매 신호를 생성한다.

위의 여러 지표의 정량적 판단을 통해 가격 반전의 기회를 효과적으로 식별하여 높은 승률의 거래 전략을 수립 할 수 있습니다.

우위 분석

이 전략의 가장 큰 장점은 다중 지표 측정 판단으로 거래 신호를 더 정확하고 신뢰할 수 있습니다. 구체적인 장점은 다음과 같습니다:

  1. W 형태 지표는 가격 반전을 정확하게 식별할 수 있고, 높은 품질을 가지고 있다.
  2. 높은 에너지 검증은 가짜 신호를 방지하고 신호의 신뢰성을 향상시킵니다.
  3. 다중 지표 조합은 전략이 더 포괄적이고 세 가지로 구성되어 더 높은 성공률을 제공합니다.
  4. 매개 변수는 공간적으로 조정할 수 있으며, 다른 시장 환경에 따라 최적화할 수 있다.

전반적으로, 이 전략은 기술 형태와 거래량 지표를 성공적으로 결합하여 양적 방법으로 고품질 거래 기회를 식별하고, 신뢰성이 강하며, 적응력이 넓으며, 보다 진보된 양적 거래 전략이다.

위험 분석

이 전략은 다음과 같은 몇 가지 측면으로 위험성을 지니고 있습니다.

  1. W 형태는 가격 반전을 100% 예측할 수 없으며, 잘못된 신호의 위험이 있습니다.
  2. 높은 양의 검증으로 인해 모든 점수를 식별할 수 없는 기회를 놓칠 수도 있습니다.
  3. 이동 평균 주기와 같은 변수 설정은 시장 환경에 따라 조정 및 최적화가 필요하며, 그렇지 않으면 전략의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
  4. 어떤 기술적인 지표도 완벽하게 시장을 예측할 수 없으며, 다중 지표 포트폴리오는 손실 위험을 완전히 피할 수 없습니다.

위와 같은 위험들에 대응하기 위해, 우리는 다음의 몇 가지 방법을 통해 전략을 더 개선하고 최적화할 수 있습니다.

  1. 단편적 손실을 엄격히 통제하고,
  2. 변수 설정을 최적화하고, 이동 평균 주기를 조정하는 변수들;
  3. 더 많은 기술 지표 판단과 함께 모형 Ensemble를 추가합니다.
  4. 풍력 조절 모듈을 추가하여 대도시 환경에 따라 위치 조정.

최적화 방향

이 전략에는 더 많은 최적화가 가능하며 다음과 같은 요소들이 포함됩니다.

  1. 최적화 변수 설정: 더 많은 데이터 회수 및 변수 스캔을 통해 이동 평균 주기, 거래량 확대 배수 등과 같은 최적의 변수 조합을 찾을 수 있습니다.

  2. 앙상블 모델: 더 많은 기술 지표를 추가하여 앙상블 모델을 구축하여 거래 신호를 통합하여 전략의 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

  3. 역동적인 포지션 관리: 대시장 지표, 감정 지표 등에 따라 역동적인 포지션 관리 모델을 구축하여 고위험 환경에서 포지션을 감소시킬 수 있다.

  4. 손해 방지 전략: 합리적인 손해 방지 지점을 설정하고 단독 손실을 엄격하게 통제합니다.

  5. 재검토 검증: 더 많은 시장 환경에서 재검토하여 다양한 상황에서의 전략의 안정성을 검증한다.

이러한 몇 가지 측면의 지속적인 최적화를 통해 전략의 안정성과 수익성을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.

요약하다

수량화 W형 상자의 길목 전략은 가격 기술 형태와 거래량 지표의 효과적인 결합을 성공적으로 달성하고, 수량화 수단으로 고품질 구매 지점을 식별한다. 전략의 장점은 지표 포트폴레이가 포괄적이고, 신뢰성이 높고, 적응성이 강하다는 것이다. 그러나 또한 특정 가짜 신호 위험이 존재하며, 파라미터 최적화 모델, Ensemble, 동적 포지션 관리 등의 수단으로 추가 안정화가 필요하다. 이 전략은 대표적인 다중 지표 수량화 거래 전략으로, 지속적인 최적화 및 개선으로, 수량화 거래의 큰 살인범이 될 것이다.

전략 소스 코드
/*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"}]
*/

//@version=5
strategy("Combined Strategy", overlay=true)

// Input parameters for the W pattern with high volume
wBottomDepth_W = input.int(3, title="W Bottom Depth", minval=1)
volumeMultiplier_W = input.int(2, title="Volume Multiplier", minval=1)

// Calculate moving averages for the W pattern
maShort = ta.sma(close, 10)
maLong = ta.sma(close, 30)

// Find W pattern
wBottom = ta.crossover(maShort, maLong) and ta.crossover(maShort[1], maLong[1])

// Check for high volume
isHighVolume = volume > volumeMultiplier_W * ta.sma(volume, 20)

// Strategy logic for the W pattern with high volume
if (wBottom and isHighVolume)
    strategy.entry("W Pattern Buy", strategy.long)

// Plot shapes to highlight W pattern and high volume
plotshape(series=wBottom and isHighVolume, title="W Bottom with High Volume", color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)

// Strategy logic for the second strategy
longCondition_My = ta.crossover(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
if (longCondition_My)
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)

shortCondition_My = ta.crossunder(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
if (shortCondition_My)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)