스마트한 누적 구매 전략


생성 날짜: 2024-02-26 13:59:57 마지막으로 수정됨: 2024-02-26 13:59:57
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스마트한 누적 구매 전략

개요

지능형 집적 구매 전략은 개념의 증명 전략이다. 그것은 재귀 구매 전략과 기술 분석에 기반한 입출력 전략의 조합이다.

이 전략은 자금의 일부를 배분하고 기술 분석 조건이 유효할 때 계속 포지션을 증가시킵니다. 탈퇴 기술 분석 조건을 사용하여 탈퇴 전략을 정의합니다.

적자 포지션에 포지션을 증가시켜 평균 가격 하락을 달성할 수 있고, 더 급진적인 방법을 선택하여 수익 포지션에 포지션을 증가시킬 수 있다.

전체 수익을 탈퇴하거나 같은 크기의 수익을 여러 번 탈퇴 할 수 있습니다.

탈퇴 조건이 손실로 포지션을 닫을 수 있는지, 또는 최소 휴식 비율을 요구할 수 있는지에 대해서도 결정할 수 있습니다.

이 전략은 기본으로 기술 분석 입시 및 퇴출 조건을 포함하고 있으며, 이 전략의 아이디어를 보여주는 데에만 사용되지만, 이 스크립트의 최종 목적은 입시 및 퇴출 결정을 외부 소스에 위임하는 것입니다.

내부 조건은 RSI 길이가 7 크로스 1 배 표준 차이는 브린 벨트 아래로 입장하고, 위에서 퇴장한다.

주문 수를 설정 중 매개 변수를 통해 제어할 수 있습니다:

  • 자막 수를 조정
  • 사용 비율을 조정
  • 기하 표기수 × 사용 비율이 100이 되도록 하여 과다 사용 이득을 방지하기 위한 방법 (레버를 사용하지 않는 한)

이 스크립트는 매일 또는 매주 반복적으로 구매하는 대안으로 의도되었지만, 기술 분석 조건의 정확성에 따라 더 낮은 시간 에서도 수익성이있을 수 있습니다.

이 전략이 스마트 이라고 불리는 이유는 재귀 구매의 가장 일반적인 방법은 결정을 고려하지 않기 때문입니다: 지정된 빈도에서 어떤 경우에도 구매하십시오. 이 전략은 여전히 재귀 구매를 수행하지만, 불필요하게 지연되어 포지션이 수익성으로 진입하는 잠재적인 오류 진입 시기를 필터링합니다.

전략 원칙

이 전략은 RSI 지표와 브린 밴드의 교차를 통해 입점과 출퇴근 시간을 판단한다. 구체적으로, RSI가 하향 궤도보다 낮을 때 입점 하락, RSI가 상향 궤도보다 높을 때 출퇴근을 본다.

또한, 전략은 사본과 분할 퇴출의 설정을 제공한다. 사본 수와 각 사용의 권리 비율의 합은 100에 해당해야 하며, 과도한 자금 사용을 방지한다. 이윤을 올리는 위치에 계속 입장을 허용하거나, 손실을 보는 위치에만 입장을 추가하여 평가를 낮추는 것을 선택할 수 있다.

퇴장할 때 모든 이윤을 퇴장시키거나, 세팅된 비율에 따라 세팅된 비율에 따라 일부 이윤을 퇴장시키기를 선택할 수 있다. 또한 최소 스톱 퍼센티지를 설정할 수 있다. 이 퍼센티지 이하의 이윤은 퇴장을 촉발하지 않는다.

전체적으로, 이 전략은 회귀 구매와 기술 분석 지표를 결합하여 일부 잘못된 신호를 필터링하여 더 안정적인 누적 구매를 구현하며, 자신의 위험 선호도에 따라 파라미터를 조정할 수 있는 유연한 퇴출 메커니즘을 설정합니다.

우위 분석

전통적인 회귀적 구매 전략에 비해 이 전략의 가장 큰 장점은 입점과 출퇴근에 기술 지표가 있어서 잘못된 신호를 필터링할 수 있다는 점입니다. 이것은 결정 없이 매일매일 구매하는 것과 대조된다. 구체적인 장점은 다음과 같습니다:

  1. RSI와 브린 띠를 사용하여 진입 시점을 판단하여 불리한 시간에 높은 포지션을 추구하는 것을 피하십시오.
  2. 출전 조건이 명확하고, 막대기 및 손실 기준이 있으며, 목표없이 포지션을 유지하지 않습니다.
  3. 필요에 따라 대본 변수를 조정할 수 있으며, 더 유연한 가축 제어
  4. 적자 포지션에서만 포지션을 추가하거나 수익 포지션에서 계속 포지션을 추가할 수 있습니다.
  5. 모든 수익을 내거나 일부 수익을 내거나
  6. 최저 수익률을 설정하여 조기 퇴장을 피합니다.

전체적으로, 이 전략은 재귀 구매의 정기적 인 장점 효과를 달성하고, 동시에 진입 및 퇴출의 기술 지표 판단을 증가시키고, 자신의 취향에 따라 매개 변수를 조정할 수 있으며, 맹목적 인 장점의 위험을 줄이고, 수익의 효율성을 향상시킵니다.

위험 분석

이 전략은 기술적 지표 필터링과 유연한 포지션 퇴출 메커니즘을 통해 위험을 줄이지만, 모든 전략에는 위험이 존재합니다. 주요 위험에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다.

  1. 지표가 잘못된 신호를 발산할 확률, 최적의 출전 또는 출전 시점을 놓칠 수 있는 확률
  2. 부적절한 포지션 수와 재원 비율로 인해 과잉 포지션 위험
  3. 단기간에 급격한 변화로 지표가 제때 반응하지 않는 현상
  4. 너무 일찍 또는 너무 늦게 퇴출하는 것은 수익 효율성에 영향을 줍니다.

대응방법은 다음과 같습니다.

  1. 복합적으로 여러 지표를 사용하여 판단하여 잘못된 신호의 가능성을 줄입니다.
  2. 과잉 포지션 위험을 피하기 위해 변수 설정을 신중하게 테스트하고 평가하십시오.
  3. 더 짧은 주기의 지표와 결합된 실시간 신호를 보조 판단으로
  4. 안정적인 수익성을 높이기 위해 제약 방출 매개 변수를 테스트하고 최적화

최적화 방향

이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 더 개선될 수 있습니다.

  1. 기술 지표를 최적화하거나 교체하여 출전 정확도를 높일 수 있다. 다양한 매개 변수 또는 지표의 조합을 테스트하여 더 신뢰할 수 있는 신호를 선택할 수 있다.

  2. 스톱로스 전략을 추가한다. 현재 전략에는 스톱로스가 설정되어 있지 않으며, 회수 또는 다른 기준에 따라 스톱로스를 설정하여 최대 손실을 제어할 수 있다.

  3. 동적으로 조정할 수 있다. 포지션 수 또는 시장의 변동성에 따라 실시간으로 조정할 수 있다.

  4. 통합된 알고리즘 거래. 현재 전략은 간단한 지표로 구성되어 있으며, 기계 학습과 같은 알고리즘 모델에 대한 판단을 추가하여 의사 결정 수준을 향상시킬 수 있습니다.

  5. 최적화 매개 변수 설정. 매번 매장 자본의 비율, 매장 퇴장 비율 등의 매개 변수를 지속적으로 최적화하여, 위험을 통제하는 전제하에서 더 높은 수익률을 추구하는 것을 목표로 한다.

요약하다

지능형 누적 구매 전략은 기술 지표 필터링을 통해 회귀 구매 전략의 정기적 인 입금 이점을 유지하면서 명확한 중지 중지 손실 퇴출 메커니즘을 설정하여 맹목적 인 입금 및 무목표 입금의 단점을 피합니다. 전략은 개인 위험 선호도에 따라 입금 및 퇴출 매개 변수를 고도로 사용자 정의 할 수 있으며, 장기 입금 보유자에게 매우 큰 이점이 있습니다.

물론 전략에는 특정 확률의 신호 오류와 PARAMETERSNTTTT의 부적절한 설정의 위험도 존재하며, 이는 지표와 매개 변수 및 보조적인 중지 수단의 계속적인 최적화를 통해 해결되어야 한다. 전체적으로, 이 전략은 재귀 구매에서 지능적 누적 구매로 중요한 진화를 형성하여 투자자에게 비교적 완벽하고 제어 가능한 긴 라인 포지션 프로그램을 제공합니다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-02-19 00:00:00
end: 2024-02-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © TheTradingParrot

//@version=5
strategy("TTP Intelligent Accumulator", overlay=true)

maxEntries = 0.0

if not na(maxEntries[1])
    maxEntries := maxEntries[1]

rsi = ta.rsi(close, 7)
rsima = ta.sma(rsi, 14)
bbstd = ta.stdev(rsi, 14)

// plot(rsi)
// plot(rsima)
// plot(rsima - bbstd)
// plot(rsima + bbstd)

intEntry = rsi < rsima - bbstd
intExit = rsi > rsima + bbstd

maxEntries := math.max(strategy.opentrades, maxEntries)
plot(maxEntries, "maxEntries")

addWhileInProfit = input.bool(false, "Add while in profit")

extLong = input.bool(false, "", inline = "long")
entry = input.source(close,"entry", inline = "long") == 1

if not extLong
    entry := intEntry
longCondition = entry and (strategy.opentrades == 0 or (not addWhileInProfit or close < strategy.position_avg_price))


if (longCondition)
    strategy.entry("long", strategy.long)

minProfit = input.float(0.0, "Required profit % to exit")
exitPxcandle = input.float(100.0,"% exit per candle")

extShort = input.bool(false, "", inline = "exit")

exit = input.source(close,"exit", inline = "exit") == 1
if not extShort
    exit := intExit

shortCondition = exit
if (shortCondition and strategy.opentrades > 0)
    strategy.close("long", qty_percent = exitPxcandle)

plot(strategy.position_avg_price, "Avg")