세 개의 높은 촛불 반전 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-19 10:51:40
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전반적인 설명

세 개의 높은 촛불 역전 전략은 촛불 패턴을 기반으로 한 단기 거래 전략입니다. 세션 동안 상대적으로 높은 성공률의 단기 거래 기회를 얻기 위해 세 개의 연속 양 라인의 특징을 활용합니다.

이 전략은 주로 단기 거래에 사용됩니다. 이 전략의 장점은 규칙이 간단하고 명확하고 작동하기가 쉽다는 것입니다. 동시에 위험을 제어하기 위해 스톱 로스 및 수익 메커니즘을 통합합니다. 그러나 전략에는 트렌드 시장에서 연속적인 황소 시장의 분산과 같은 특정 위험이 있습니다.

원칙

이 전략은 마지막 세 개의 촛불이 모두 양 라인인지, 그리고 매일 종료 가격이 개시 가격보다 높는지 판단합니다. 조건이 충족되면 개시 가격과 종료 가격의 차이점의 50%의 목표 수익으로 장기간을 할 수 있습니다.

구체적으로, 전략은 가장 최근 3개의 촛불, 즉 1번, 2번, 3번의 촛불을 평가하여 개시 가격이 종료 가격보다 낮는지 여부를 판단합니다. 이 조건이 충족되면 잠재적 인 기회를 나타냅니다.

또한, 전략은 현재 가격과 최근 3 일 동안 가장 낮은 개시 가격과 가장 높은 폐쇄 가격 사이의 비율 차이를 계산합니다. 이 비율이 20% 이상이지만 50% 미만인 경우 현재 반전 공간이 크지 않다는 것을 증명하고 개입하기에 적합한 시간입니다.

위의 모든 조건이 충족되면, 당신은 긴 이동을 개입 할 수 있습니다. 이 시점에서, 손실 중지 가격은 입시 가격에 가깝고, 이익 취득 목표는 입시 가격의 1.5 배입니다.

이점 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

  1. 규칙은 간단하고 명확하고 이해하기 쉽고 작동하기 쉽습니다.
  2. 그것은 촛불 패턴에 의해 제공되는 거래 신호를 활용
  3. 그것은 위험을 효과적으로 제어하기 위해 손해를 멈추고 수익 메커니즘을 결합합니다.
  4. 특정 승률과 수익 수준이 있습니다.

위험 분석

이 전략은 또한 다음과 같은 위험을 가지고 있습니다.

  1. 트렌드 시장에서 촛불은 세 차례 연속 상승하는 패턴을 보이는 경향이 있기 때문에 전략에 따라 장기간 거래하는 것은 트렌드에 반하는 것이며 더 큰 위험이 있습니다.
  2. 실패한 반전은 가장 큰 위험, 더 큰 스톱 손실에 직면
  3. 잘못된 매개 변수 설정 또한 전략 성능에 영향을 미칩니다.

위험을 해결하기 위해 최적화는 다음과 같은 방법으로 수행 할 수 있습니다.

  1. 트렌드에 반대되는 반전을 피하기 위해 트렌드 지표를 결합하십시오.
  2. 단일 손실을 줄이기 위해 중지 손실 메커니즘을 최적화
  3. 주요 매개 변수를 테스트하고 최적화합니다. 수익 목표, 중지 손실 비율 등.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 방향으로 최적화 될 수 있습니다.

  1. 잘못된 신호를 피하고 승률을 향상시키기 위해 입시 조건을 최적화하십시오.
  2. 트렌드 지표를 결합하여 트렌드에 대한 포지션 개설을 피합니다.
  3. 단일 손실에 대한 통제를 극대화하기 위해 스톱 손실 메커니즘을 최적화하십시오.
  4. 이윤을 취하는 메커니즘을 최적화하여 더 큰 이익을 추구하면서 승률을 보장합니다.
  5. 최적의 매개 변수 조합을 찾기 위해 매개 변수 최적화
  6. 시스템 성능을 향상시키기 위해 부피의 변화와 같은 다른 요소를 포함합니다.

요약

요약하자면, 세 개의 높은 촛불 반전 전략은 간단하고 실용적인 단기 거래 전략입니다. 명확한 규칙, 쉬운 운영, 촛불 패턴의 사용, 그리고 트렌드에 반전 및 스톱 로스 트리거와 같은 위험의 장점이 있습니다. 우리는 단기 거래 사용에 더 나은 성능을 만들기 위해 여러 가지 방법으로이 전략을 최적화 할 수 있습니다.


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basePeriod: 15m
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// © nonametr

//@version=5
strategy("3 high candle test")
cond2 = open[3] < close[3]
cond1 = open[2] < close[2]
cond0 = open[1] < close[1]

targetPercent = 0.5
currentPercent = 100 -(( math.min(open[3],open[2],open[1]) / math.max(close[3],close[2],close[1])) * 100)

longExitPrice  = strategy.position_avg_price * ((100 + 1) * 0.01)
shortExitPrice = strategy.position_avg_price * ((100 - 0.4) * 0.01)
plot(currentPercent)

if cond2 == true and cond1 == true and cond0 == true and currentPercent > 0.2 and currentPercent < 0.5
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long, qty=1)

if close <= shortExitPrice
    strategy.close("Enter Long")

closeToReduceRisk  = close[1] < open[1] and strategy.openprofit > 0.47

if closeToReduceRisk or close >= longExitPrice
    strategy.close("Enter Long")



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